信息处理装置、信息处理方法和程序制造方法及图纸

[问题]提供了一种能够提高用户便利性的新颖和改进的信息处理方法、信息处理装置和程序。[解决方案]提供了一种信息处理装置，该信息处理装置包括：获取单元，被配置为获取处理后特征，该处理后特征是通过将权重参数应用于处理前特征而计算的特征，该权重参数是为从关于对象的运动的时间序列数据中计算的每个时间或对象的每个部位准备的，该处理前特征是关于每个时间或对象的每个部位的特征；以及检索单元，被配置为通过使用由获取单元获取的处理后特征来检索运动数据。后特征来检索运动数据。后特征来检索运动数据。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】信息处理装置、信息处理方法和程序


[0001]本公开涉及信息处理装置、信息处理方法和程序。

技术介绍

[0002]近年来，使用运动捕捉来获取指示用户的运动的运动信息的动画制作和分发已经变得越来越流行。例如，使用获取的运动信息来生成模仿用户的运动的运动数据，并且分发基于所讨论的运动数据的化身(avatar)影像。
[0003]针对这样的背景，运动数据的量逐年增加，并且因此开发了用于重新使用先前生成的运动数据的技术。例如，专利文献1公开了用于连结多个运动数据以创建动画数据的技术。
[0004][引用列表][0005][专利文献][0006][专利文献1][0007]美国专利申请公开号2012/0038628

技术实现思路

[0008]专利技术要解决的技术问题
[0009]然而，当用户使用如上所述的运动数据和动画数据时，用户需要通过使用文本检索或类别检索方法来检索运动数据等。随着运动数据的量增加并且变得更复杂，对于用户来说检索用户需要的运动数据等可能变得困难。
[0010]所以，本公开提出了一种可以改善用户便利的新颖和改进的信息处理方法、信息处理装置和程序。
[0011]问题的解决方案
[0012]根据本公开，提供了一种信息处理装置，包括：获取单元，被配置为获取处理后特征量，该处理后特征量是通过将为每个时间或每个部位准备的权重参数应用于处理前特征量而计算的特征量，该处理前特征量是从关于对象的运动的时间序列数据中计算的每个时间或对象的每个部位的特征量；以及检索单元，被配置为通过使用由获取单元获取的处理后特征量来检索运动数据。
[0013]此外，根据本公开，提供了一种由计算机执行的信息处理方法，该信息处理方法包括：获取处理后特征量，该处理后特征量是通过将为每个时间或每个部位准备的权重参数应用于处理前特征量而计算的特征量，该处理前特征量是从关于对象的运动的时间序列数据中计算的每个时间或对象的每个部位的特征量；以及通过使用获取的处理后特征量来检索运动数据。
[0014]此外，根据本公开，提供了一种用于使计算机实现获取功能和检索功能的程序，获取处理后特征量，该处理后特征量是通过向作为从关于对象的运动的时间序列数据计算的每个时间或对象的每个部位的特征量的处理前特征量应用为每个时间或每个部位准备的
权重参数而计算的特征量，检索功能通过使用由获取功能获取的处理后特征量来检索运动数据。
附图说明
[0015]图1是示出根据本公开的信息处理终端10的示例性运动数据检索相关操作处理的说明图。
[0016]图2是示出根据本公开的信息处理终端10的示例性功能配置的说明图。
[0017]图3是示出根据本公开的服务器20的示例性功能配置的说明图。
[0018]图4是示出用于连结多个检索结果的示例性GUI(图形用户界面)的说明图。
[0019]图5是示出将包括在现有动画数据中的区间修改为运动数据的示例的说明图。
[0020]图6是示出用于修改现有动画的示例性GUI的说明图。
[0021]图7是示出骨架数据生成方法的具体示例的说明图。
[0022]图8是示出通过使用机器学习技术来学习骨架数据的时间序列数据与处理前特征量之间的关系的示例性方法的说明图。
[0023]图9是示出根据本公开的计算每个部位的处理前特征量的示例性方法的说明图。
[0024]图10是示出通过将权重参数应用于处理前特征量来计算处理参数的示例性方法的说明图。
[0025]图11是示出为每个时间准备的示例性权重参数的说明图。
[0026]图12是示出示例性权重参数学习方法的说明图。
[0027]图13是表示运动数据的特征量的示例性校正处理的说明图。
[0028]图14是示出根据本公开的信息处理终端10的示例性运动数据检索相关操作处理的说明图。
[0029]图15是示出根据本公开的服务器20的示例性运动数据检索相关操作处理的说明图。
[0030]图16是示出信息处理终端10的硬件配置的框图。
具体实施方式
[0031]下面参考附图详细描述本专利技术的优选实施方式。注意，在本说明书和附图中，具有基本相同的功能配置的部件用相同的附图标记表示，以省略多余描述。
[0032]此外，按照以下顺序描述“具体实施方式”部分。
[0033]1.信息处理系统的概述
[0034]2.示例性功能配置
[0035]2‑
1.信息处理终端的示例性功能配置
[0036]2‑
2.服务器的示例性功能配置
[0037]3.细节
[0038]3‑
1.用户界面的具体示例
[0039]3‑
2.姿势估计
[0040]3‑
3.特征量计算
[0041]3‑
4.权重参数
[0042]3‑
5.相似度评估
[0043]3‑
6.校正
[0044]4.示范性操作
[0045]4‑
1.信息处理终端的操作
[0046]4‑
2.服务器的操作
[0047]5.示例性作用和效果
[0048]6.硬件配置
[0049]7.补充说明
[0050]<<1.信息处理系统的概述>>
[0051]为了可视化人类和动物等的运动信息，例如身体结构被表示为骨架结构的骨架数据被用于运动数据。骨架数据包括关于部位的位置或姿势的信息。注意，例如，骨架结构的部位对应于身体的端部或关节部分。此外，骨架数据可包括作为将部位彼此连接的线段的骨架。例如，骨架结构的骨骼可对应于人类的骨骼；然而，骨骼的位置和数量可以与实际人类骨架的位置和数量不一致。
[0052]骨架数据中的每个部位的位置和姿势可通过各种运动捕捉技术来获取。例如，存在基于照相机的技术和基于传感器的技术，在基于照相机的技术中，标记被附着到身体的各个部位并且使用外部照相机等获取标记的位置；基于传感器的技术中，运动传感器被附着到身体的每个部位并且参考由运动传感器获取的时间序列数据来获取关于运动传感器的位置信息。
[0053]进一步，骨架数据的应用是多样的。例如，骨架数据的时间序列数据被用于体育运动中的姿势改进，或者被用于诸如VR(虚拟现实)或AR(增强现实)之类的应用。此外，利用骨架数据的时间序列数据生成模仿了用户的运动的化身影像，并分发所述的化身影像。
[0054]在下文中，作为本公开的实施方式，描述了信息处理系统的示范性配置，该信息处理系统被配置成获取骨架数据的特征量或从涉及用户全身运动的时间序列数据计算的骨架数据中的每个部位的特征量，并且通过使用所讨论的特征量来检索运动数据。注意，虽然下面主要将人类描述为示例性运动体，但是本公开的实施方式还可应用于其他运动体，例如，动物和机器人。
[0055]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种信息处理装置，包括：获取单元，被配置为获取处理后特征量，所述处理后特征量是通过将为每个时间或每个部位准备的权重参数应用于处理前特征量而计算的特征量，所述处理前特征量是从关于对象的运动的时间序列数据中计算的每个时间或对象的每个部位的特征量；以及检索单元，被配置为通过使用由所述获取单元获取的所述处理后特征量来检索运动数据。2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，应用于所述处理前特征量的权重参数由通过学习每个部位的特征量与每个部位的权重参数之间的关系所获得的估计器来确定。3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中，应用于所述处理前特征量的权重参数由通过学习每个时间的特征量与每个时间的权重参数之间的关系所获得的估计器来确定。4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，所述检索单元计算所述获取单元获取的所述对象的处理后特征量与多个运动数据中每个的特征量之间的相似度，并根据相似度计算的结果检索运动数据。5.根据权利要求4所述的信息处理装置，其中，所述检索单元根据所述相似度计算的结果，按照与处理后特征量的高特征量相似度的顺序，获取预定数量的运动数据作为检索结果。6.根据权利要求5所述的信息处理装置，其中，所述获取单元通过比较从通过将所述对象的骨架转换成参...

【专利技术属性】
技术研发人员：望月敬太，田中佑树，
申请(专利权)人：索尼集团公司，
类型：发明
国别省市：