【技术实现步骤摘要】
使用姿态语言离散值的手部姿态的检测
[0001]本申请是国际申请号为PCT/US2016/068160、国际申请日为2016年12月22日、于2018年06月29日进入中国国家阶段、中国国家申请号为201680077619.X、专利技术名称为“使用姿态语言离散值的手部姿态的检测”的专利技术专利申请的分案申请。
技术介绍
[0002]随着计算机化环境的发展，人机界面(HMI)的使用显著增加。越来越需要更自然的人机用户界面(NUI)方法(诸如例如，语音和/或注视)以及更具体地手部姿态交互来替代和/或补充传统的HMI，诸如例如键盘、指示设备和/或触摸界面。这样做可以用于例如消除和/或减少对中介设备(诸如键盘和/或指示设备)的需求，支持免提交互，改善了(多个)残疾人群的可访问性和/或提供多模态交互环境。可能存在用于标识和/或识别(多个)手部姿态的当前解决方案，然而它们大多不成熟，准确度不足和/或高复杂度，同时需要高度计算资源用于广泛的计算机视觉处理和/或机器学习。这样的技术可能依赖于整个手部骨骼关节和/或复杂的机器学习算法来检测和/或分类手部姿态，这...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于检测用户的手部姿态的计算机实现的方法，包括：接收表示多个手部姿态的多个逻辑模型，所述逻辑模型中的每个逻辑模型与多个预定义手部姿势中的至少一个预定义手部姿势和多个预定义手部运动中的至少一个预定义手部运动相关；接收针对移动手部的运行时序列，所述运行时序列包括多个运行时手部数据集，所述多个运行时手部数据集单独地定义与所述移动手部的多个部分有关的多个运动属性特征或运动脚本特征；基于所述移动手部的所述运动属性特征或所述运动脚本特征生成多个估计项；以及使用计算机化处理器使用生成的所述多个估计项来估计所述多个手部姿态中的哪个手部姿态标识所述移动手部。2.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括检测多个多模态动作中的至少一个多模态动作，所述至少一个多模态动作包括所述多个手部运动中的至少一个手部运动和至少一个非姿态用户交互。3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括将所述多个运行时手部数据集中的每个运行时手部数据集估计为未预定义的多个手姿势或手部动作之一。4.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括通过将多个参数函数应用于所述多个运行时手部数据集中的每个运行时手部数据集来标识针对所述多个运行时手部数据集中的每个运行时手部数据集的至少一个参数函数，来实现结构化支持向量机(SSVM)函数以生成多个估计项，所述多个参数函数中的每个参数函数在所述多个离散手部值得分中的每个离散手部值得分上模拟所述多个离散手部值中的每个离散手部值。5.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中使用生成的所述多个估计项来估计所述多个手部姿态中的哪个手部姿态标识所述移动手部至少部分地通过分析通过所述训练会话被标识的一个或多个成对项而被执行。6.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括实现结构化支持向量机(SSVM)函数，所述SSVM函数包括多个子函数，每个子函数接收所述多个运行时手部数据集之一作为输入。7.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中至少一个逻辑模型被表示为具有与多个预定义手部特征记录中的相应一个预定义手部特征记录相关的状态的有限状态机(FSM)，所述FSM被配置为使用得分函数在至少一个序列上被增强。8.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括实现结构化支持向量机(SSVM)以选择所述多个手部姿态中的上下文注册的手部姿态。9.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述多个离散手部运动中的每个离散手部运动由布尔公式表示，所述布尔公式以合取范式(CNF)的形式定义。10.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中使用生成的所述多个估计项来估计所述多个手部姿态中的哪个手部姿态标识所述移动手部包括将所述手部数据集与一个或多个预定义手部特征记录一起提交给一个或多个结构化支持向量机(SSVM)函数。11.一种用于检测用户的手部姿态的系统，包括：存储多个预定义手部特征记录的存储装置；用于存储代码的存储器；
至少一个处理器，被耦合到所述存储装置和所述存储器，用于执行存储的所述代码，所述代码包括：用于接收表示多个手部姿态的多个逻辑模型的代码指令，所述逻辑模型中的每个逻辑模型与多个预定义手部姿势中的至少一个预定义手部姿势和多个预定义手部运动中的至少一个预定义手部运动相关；用于接收针对移动手部的运行时序列的代码指令，所述运行时序列包括多个运行时手部数据集，所述多个运行时手部数...
【专利技术属性】
技术研发人员：D，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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