用于用户姿势的时域特征变换制造技术

公开了用于在可穿戴设备中识别姿势的系统和方法。系统可在姿势感测会话期间感测多个传感器测量值，并使用自适应降采样间隔对测量值进行降采样。自适应降采样间隔可至少基于传感器测量值的帧长度与比该帧长度短的指定目标长度的比率的小数部分来确定。降采样测量值的量值被标准化，并且特征向量可通过使用标准化测量值来生成。姿势识别器模块可使用姿势分类将姿势与特征向量相关联。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于用户姿势的时域特征变换
本文一般涉及可穿戴设备，并且更具体地涉及用于在可穿戴设备中识别用户姿势的系统和方法。
技术介绍
移动设备(诸如，智能电话和平板)具有允许用户通过不同用户活动与设备交互的功能。设备姿势可描述用户对设备的移动，诸如在手中移动设备，诸如相对于环境中的参考位置定位、倾斜、旋转或摇动设备。(诸如经由移动设备上的用户界面的)其他用户姿势可包括轻击、滑动、伸展或收聚。移动设备可识别各种姿势并将其转化成对应命令以操作设备。可穿戴设备是为通用或专用信息技术和媒体开发而开发的微型移动设备。可穿戴设备可并入有计算机和电子器件并且可由用户穿戴。用户可通过各种手段(包括姿势)来与设备不断地交互。可穿戴设备的示例包括智能手表、智能活动跟踪器、智能眼镜以及可穿戴健康监视器。准确且稳健的姿势识别可增强可穿戴设备的用户体验。然而，姿势识别会消耗显著的功率和计算资源。此外，姿势本质上可以是非周期性的且持续时间短，并且易受到噪声或其他干扰源的影响。基于统计学特征或频率分析的常规姿势识别可能无法提供所期望的识别性能。附图简述在附图中(这些附图不一定是按比例绘制的)，相同的数字可以描述在不同视图中的类似的组件。具有不同的字母后缀的相同的数字可以表示类似组件的不同实例。在附图中的诸个图中通过示例而非限制地示出一些实施例：图1通过示例而非限制来例示出用于在可穿戴设备中识别姿势的系统的图。图2A-B通过示例而非限制来例示出对传感器测量值的自适应降采样的图。图3A-B通过示例而非限制来例示出经重采样和标准化的传感器测量值的曲线图。图4通过示例而非限制来例示出用于在可穿戴设备中识别姿势的方法。图5通过示例而非限制来例示出根据示例实施例例示本文中所讨论的技术中的任意一种或多种可在其上执行的示例机器的框图。具体实施方式在以下描述中，为了进行解释，阐述了众多具体细节以便提供对一些示例实施例的全面理解。然而，对本领域技术人员将显而易见的是，没有这些具体细节也可实践本公开。本文所描述的是用于在可穿戴设备(诸如，智能电话或智能手表)中识别姿势的系统和方法。姿势识别是基于时域变换和特征提取的。本文所描述的系统可在姿势感测会话期间感测多个传感器测量值，并使用自适应降采样间隔对测量值进行降采样。自适应降采样间隔可至少基于传感器测量值的帧长度与比该帧长度短的指定目标长度的比率的小数部分来确定。降采样测量值的量值可被标准化，并且特征向量可被生成。姿势识别器模块可使用姿势分类将姿势与特征向量相关联。图1通过示例而非限制来例示出用于在可穿戴设备中识别姿势的系统100的图。由系统100识别的姿势的示例可包括设备姿势(描述可穿戴设备的各种移动模式)或用户姿势(诸如与操作可穿戴设备的用户命令相对应的手势)。可穿戴设备的示例可包括智能手表、智能腕带、智能眼镜、可穿戴医疗和健康监视器或其他可穿戴设备。其他示例可包括智能电话、平板或其他移动设备。系统100可包括传感器模块110、信号处理器模块120、姿势识别器模块130、存储器140以及任选的输出模块150。在示例中，系统100可包括可穿戴设备，该可穿戴设备包括传感器模块110、信号处理器模块120或姿势识别器模块130中的一个或多个的至少一部分。在一些示例中，系统100的一个或多个模块可被实现为微处理器电路的一部分。微处理器电路可以是专用处理器，诸如数字信号处理器、专用集成电路(ASIC)、微处理器或用于处理信息(包括诸如从传感器模块110接收的传感器测量值)的其他类型的处理器。替代地，微处理器电路可以是通用处理器，该通用处理器可接收并执行一组指令，这一组指令执行本文所描述的功能、方法或技术。在一些示例中，系统100的一个或多个模块可在电路或子电路中被实现或执行。这些电路可单独或组合地执行本文所描述的功能、方法或技术。在示例中，电路集的硬件可被不可变地设计为执行特定操作(例如，硬连线的)。在示例中，电路集的硬件可包括可变连接的物理组件(例如，执行单元、晶体管、简单电路等)，包括被物理修改(例如，对不变聚集粒子的磁地、电地、可移动地布置等)的计算机可读介质，用于编码特定操作的指令。在连接物理组件时，硬件组成部分的底层电性质改变，例如从绝缘体改变为导体，反之亦然。这些指令使嵌入式硬件(例如，执行单元或加载机构)能够经由可变连接在硬件中创建电路集的成员以在操作时执行特定操作的部分。相应地，当设备运行时，计算机可读介质可通信地耦合至电路集成员的其他组件。在示例中，物理组件中的任一个可在多于一个电路集的多于一个成员中使用。例如，在操作下，执行单元可在时间上的某一点在第一电路集的第一电路中使用并且在不同的时间被第一电路集中的第二电路或被第二电路集中的第三电路使用。传感器模块110可包括感测放大器，用于在姿势感测会话期间感测多个传感器测量值。感测放大器可被耦合至移动设备上的一个或多个传感器或与移动设备用户相关联。在示例中，传感器模块110可包括加速度计传感器，该加速度计传感器可在姿势感测会话期间产生多个加速度计测量值。加速度计可以是二维或三维加速度计。在另一示例中，传感器模块110可包括陀螺仪传感器，该陀螺仪传感器可在姿势感测会话期间产生多个取向测量值。传感器的其他示例可包括相机、压力传感器、温度传感器、超声传感器或磁力计等等。传感器测量值可被预处理，包括放大、数字化、过滤或其他信号调节操作。经预处理的传感器测量值在姿势感测会话期间可形成离散时间数字信号的帧(具有帧长度(NFrame))。信号处理器模块120可从经预处理的传感器测量值生成与姿势相关联的特征向量。如图2中所例示的，信号处理器模块120可包括重采样器模块122、标准化器模块124以及特征生成器模块126。重采样器模块122可以以自适应降采样间隔对多个传感器测量值进行降采样以产生具有目标长度NT的降采样测量值。本专利技术人已认识到同一类型的姿势可具有不同速度或不同持续时间(例如，姿势感测会话的不同持续时间)。与同一类型姿势的不同实例相对应的所得测量值可显示数据长度上的用户间或用户内变化。在姿势感测会话期间对传感器测量值进行降采样(诸如通过使用重采样器模块122)可减小动作速度或动作持续时间上的变化对传感器测量值的影响，从而改善姿势识别的稳健性。对传感器测量值进行降采样还可减少用于姿势识别的功耗和计算需求。在示例中，目标长度NT是比帧长度NFrame短的预定固定长度。自适应降采样间隔(LS)指示用于产生一个降采样测量值的经预处理传感器测量值中的数据样本的计数。例如，LS＝10指示降采样测量值从每十个经预处理传感器测量值导出。自适应降采样间隔可至少基于帧长度NFrame与目标长度NT的比率(R)的小数部分来确定。如果NFrame能被NT整除，则降采样间隔LS被确定为与比率R相等。如果NFrame不能被NT整除，则比率R具有整数部分RI和小数部分RF，即R＝NFrame/NT＝RI+RF,其中0<RF<1。重采样器模块122可累积每个重采样操作的小数部分(RF)(即，aRF＝aRF+RF)，并根据RI与累积RF(aRF)来确定自适应降采样间隔。在示例中，如果aRF小于1，则重采样器模块122可将自适应降采样间隔LS设置为RI。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于在可穿戴设备中识别姿势的系统，所述系统包括：信号处理器模块，包括：重采样器模块，所述重采样器模块用于使用自适应降采样间隔对具有帧长度的多个传感器测量值进行降采样以产生具有比所述帧长度短的目标长度的降采样测量值，所述自适应降采样间隔至少基于所述帧长度与所述目标长度的比率的小数部分来确定；标准化器模块，所述标准化器模块用于使所述降采样测量值的量值标准化以产生标准化测量值；以及特征生成器模块，所述特征生成器模块用于使用所述标准化测量值生成特征向量；以及姿势识别器模块，所述姿势识别器模块用于将姿势与所述特征向量相关联。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于在可穿戴设备中识别姿势的系统，所述系统包括：信号处理器模块，包括：重采样器模块，所述重采样器模块用于使用自适应降采样间隔对具有帧长度的多个传感器测量值进行降采样以产生具有比所述帧长度短的目标长度的降采样测量值，所述自适应降采样间隔至少基于所述帧长度与所述目标长度的比率的小数部分来确定；标准化器模块，所述标准化器模块用于使所述降采样测量值的量值标准化以产生标准化测量值；以及特征生成器模块，所述特征生成器模块用于使用所述标准化测量值生成特征向量；以及姿势识别器模块，所述姿势识别器模块用于将姿势与所述特征向量相关联。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述重采样器模块用于生成在多个数据块中的每个数据块内的传感器测量值的代表值，每个数据块具有与所述自适应降采样间隔相等的相应长度；以及其中所述重采样器模块用于使用所述多个数据块的所述代表值来产生所述降采样测量值。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述重采样器模块进一步包括平均过滤器模块，所述平均过滤器模块用于生成包括每个数据块内的所述传感器测量值的平均值的所述代表值。4.如权利要求1-3中任一项所述的系统，其特征在于，所述重采样器模块用于：确定所述帧长度与所述目标长度的比率的整数部分(RI)和小数部分(RF)；累积每一重采样操作的所述RF；以及根据所述RI和累积RF来确定所述自适应降采样间隔。5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述重采样器模块用于：响应于所述累积RF小于1，将所述自适应降采样间隔设置为RI；以及响应于所述累积RF大于或等于1，将所述自适应降采样间隔设置为RI-1，并通过从所述累积RF减1来更新所述累积RF。6.如权利要求1-3中任一项所述的系统，其特征在于，所述标准化器模块包括量化模块，所述量化模块用于将所述降采样测量值量化至指定范围。7.如权利要求1-3中一项所述的系统，其特征在于，进一步包括传感器模块，所述传感器模块包括感测放大器，所述感测放大器用于在姿势感测会话期间感测所述多个传感器测量值。8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述传感器模块包括加速度计模块或陀螺仪模块中的至少一者，所述加速度计模块用于产生多个加速度测量值，所述陀螺仪模块用于产生多个取向测量值。9.如权利要求1-3中任一项所述的系统，其特征在于，所述特征向量生成模块用于生成包括从所述标准化测量值中提取的形态学特征的特征向量。10.如权利要求1-3中任一项所述的系统，其特征在于，所述姿势识别器模块用于通过将所述特征向量分类至多个指定目标姿势类别中的一个指定目标姿势类别来将姿势与所述特征向量相关联。11.如权利要求1-3中任一项所述的系统，其特征在于，所述信号处理器电路进一步用于对所述多个传感器测量值进行预处理，包括从所述多个传感...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁志强，李亭骞，任晋奎，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：美国,US