为了检测运动捕捉系统中的深度相机的移动，处理来自深度相机中的加速计的读数以提供x轴、y轴、以及z轴中的每一个轴的短期和长期移动平均。对于每一个轴，获得短期和长期平均之间的差。通过对所有三个轴上的每一个差的绝对值求和来获取差的总和。随后将差的总和与阈值进行比较以确定是否检测到移动。在另一种方法中，加速计读数的短期和长期平均被转换成俯仰和摇晃值，并且俯仰和摇晃值与阈值分开比较以确定是否检测到移动。在检测到移动时可以临时暂停跟踪算法。在垂直方向上的读数可通过缩放因子来削弱。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及运动捕捉系统，尤其涉及检测运动捕捉系统中的运动。
技术介绍
运动捕捉系统获得关于人或其他主体在物理空间中的位置和移动的数据，并可使用该数据作为计算系统中的某一应用的输入。可能有许多应用，如出于军事、娱乐、体育和医疗目的。例如，人的运动可被映射到三维(3-D)人类骨架模型并用于创建动画人物或化身。运动捕捉系统可包括包含使用可见和不可见(例如，红外)光的系统在内的光学系统， 运动捕捉系统使用相机来检测视野中的人的存在。然而，这样的系统受到可影响音频和视觉性能的振动、颠簸、摇晃、以及其他移动和扰动的损害。需要用于检测并对这些移动进行响应的技术。
技术实现思路
提供了一种用于检测运动捕捉系统中的3-D深度相机的运动的处理器实现的方法、运动捕捉系统和有形计算机可读存储。这样的深度相机例如被用来检测用户在视野中的移动，并将这些移动解释成对运动捕捉系统中的应用程序的控制输入。例如，用户可作出手的姿势来导航菜单、在浏览或购物体验中交互、选择要玩的游戏、或访问诸如向朋友发送消息等通信特征。或者，用户可以使用手、腿、或整个身体来控制3-D虚拟世界中的化身的移动。深度相机在跟踪用户时的性能可被与该深度相机所处的环境相关的各种源扰乱。 扰乱可包括振动，例如由于扬声器/亚低音扬声器、卡车、火车或飞机在附近经过、地震或打雷、对诸如深度相机所处的小船或轮船等交通工具的扰动、以及用户移动，如在深度相机所处的房间内跳跃、跑步、以及玩耍。扰乱还可包括深度相机的非有意移动，如在用户或家养宠物意外地扫过并移动了深度相机的情况下，以及有意移动，如在用户尝试重新定位深度相机的情况下。为了检测并考虑这些扰乱，可以使用用于高效准确地检测深度相机的移动的技术来处理来自深度相机中的加速计的信号。在一个实施例中，提供了一种用于检测3-D深度相机的运动的处理器实现的方法。该方法包括在连续的时间点从3-D深度相机中的三轴加速计获取χ-轴、y-轴、以及 ζ-轴方向上的加速度读数的处理器实现的步骤。该方法还包括，对于每一时间点(a)获取在χ-轴、y_轴、以及ζ-轴中的每一个轴方向上的加速计读数的短期和长期行进平均。短期行进平均是在W个时间点上求取的，而长期行进平均是在N2个时间点上求取的。在一种方法中，N2 = Nlxl. 5。在另一种方法中，1. 3χΝ1 < N2 < 1. 7x Ni。短期和长期平均的特定定义可造成在检测移动时的最优准确度。该方法还包括(b)获取χ-轴、y_轴、以及ζ-轴中的每一个轴的加速度读数的短期和长期行进平均之间的差，(C)获取与X-轴、y_轴、以及Z-轴中的每一个轴有关的差的绝对值，以及(d)基于这些绝对值来获取总和。该方法还包括(e)确定该总和是否超过阈值水平。阈值水平的特定设置可造成在检测移动时的最优准确度。如果该总和超过阈值水平，则该方法包括(f)提供检测到3-D深度相机的移动的指示。类似地，如果该总和没有超过阈值水平，则该方法还包括(g)提供没有检测到3-D深度相机的移动的指示。在一种可能的方法中，运动跟踪过程响应于检测到3-D深度相机的移动的指示而暂停，并且运动跟踪过程随后响应于不再检测到3-D深度相机的移动的指示而恢复。响应于检测到3-D深度相机的移动的指示，经由用户界面提供指示3-D深度相机已 被扰动的消息也是可能的。提供本
技术实现思路
以用简化形式介绍在下面的说明书中进一步描述的精选概念。本
技术实现思路
并不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限定所要求保护的主题的范围。附图说明在附图中，附图标记相同的元素彼此对应。图1描绘了运动捕捉系统的示例实施例。图2A描绘了图1的运动捕捉系统的示例框图。图2B描绘图2A的运动捕捉系统的处理器的各处理框的示例。图2C描绘图2A的运动捕捉系统的处理器的各处理框的另一示例。图3描绘了可以在图1的运动捕捉系统中使用的计算环境的示例框图。图4描绘了可以在图1的运动捕捉系统中使用的计算环境的另一示例框图。图5描绘了用于检测运动捕捉系统中的相机移动的方法。图6描绘了用于如图5的步骤500所述地跟踪个人的移动的示例方法。图7A描绘了用于如图5的步骤502所述地处理当前时间段的加速计读数的示例方法。图7B描绘了用于如图5的步骤502所述地处理当前时间段的加速计读数的另一示例方法。图8描绘了如图6的步骤608所述的用户的示例模型。图9描绘用于如图7A和7B中所述的那样来处理加速计读数的示例坐标系统。图IOA描绘了其中玩家正在跳跃的场景中的示例原始加速计读数。图IOB基于图IOA描绘了长期和短期平均俯仰(pitch)值。图IOC描绘了图IOB的长期和短期平均俯仰值之间的差。图IOD基于图IOA中描绘的轴数据的平均值描绘了差的总和以及与阈值的比较， 从而指示何时检测到不满足阈值并且被过滤出的移动。图IlA描绘了其中传感器正在移动的场景中的示例原始加速计读数。图IlB基于图IlA描绘了长期和短期平均俯仰值，以及长期和短期平均俯仰值之间的差。图IlC基于图IlA中描绘的轴数据的平均值来描绘了差的总和以及与阈值的比较，从而指示在检测到移动时满足或超过阈值并且被指示为检测到移动的总和。具体实施方式 提供了一种用于在配备有加速计的传感器被扰动时准确地进行检测的技术。在一示例中，传感器是运动跟踪系统中的深度相机。在一种方法中，处理来自三轴加速计的读数以提供χ轴、y轴、以及ζ轴中的每一个轴的短期和长期移动平均。对于每一个轴，获得短期和长期平均之间的差。通过对所有三个轴上的每一个差的绝对值求和来获取差的总和。 随后将差的总和与阈值进行比较以确定是否检测到移动。在另一种方法中，加速计读数的短期和长期平均被转换成俯仰和摇晃(roll)值，并且俯仰和摇晃值单独与阈值比较以确定是否检测到移动。此外，尽管具体结合运动跟踪系统中的深度相机解释了对加速计的使用，但所提供的技术一般适用于检测任何音频或视觉传感器外围设备的移动以供计算机主机的需要， 该传感器外围设备可将它的与可影响音频或视觉性能的振动、颠簸或其他物理位移等有关的物理状态通信传递给主机。从该设备到主机的输入可被用来确定何时自动地重新校准传感器，警告用户可影响性能的过度振动或移动，或提供用户已经完成设置传感器所需的特定任务的独立确认。图1描绘了其中个人8与应用交互的运动捕捉系统10的示例实施例。这示出了运动捕捉系统诸如在用户家中的真实世界部署。运动捕捉系统10包括显示器196、深度相机系统20、以及计算环境或装置12。深度相机系统20可包括图像相机组件22，其具有红夕卜(IR)光发射器24、红外相机26和红-绿-蓝(RGB)相机28。也称为个人或玩家的用户 8站在深度相机的视野6中。线2和4表示视野6的边界。在该示例中，深度相机系统20 和计算环境12提供了其中显示器196上的化身197跟踪用户8的移动的应用。例如，当用户举起手臂时，化身可举起手臂。化身197在3-D虚拟世界中站在路198上。可定义笛卡尔世界坐标系，其包括沿着深度相机系统20的焦距(例如水平)延伸的ζ轴、垂直延伸的 y轴、以及横向且水平延伸的χ轴。附图的透视被修改成简化表示，显示器196在y轴方向上垂直延伸，ζ轴垂直于y轴和χ轴且与用户8所站立的地平面平行地本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种用于检测３－Ｄ深度相机中的运动的处理器实现的方法，包括以下处理器实现的步骤：在连续时间点上从所述３－Ｄ深度相机（２０）中的三轴加速计（３３）获取ｘ轴、ｙ轴、以及ｚ轴方向上的加速度读数（Ａｘ、Ａｙ、Ａｚ），并且对于每一时间点：获取在ｘ－轴、ｙ－轴、以及ｚ－轴中的每一个轴方向上的加速计读数的短期和长期行进平均；获取在ｘ－轴、ｙ－轴、以及ｚ－轴中的每一个轴的加速计读数的短期和长期行进平均之间的差；获取ｘ－轴、ｙ－轴、以及ｚ－轴中的每一个轴的差的绝对值；基于所述绝对值来获取总和；确定所述总和是否超过阈值水平；如果所述总和超过所述阈值水平，则提供检测到所述３－Ｄ深度相机的移动的指示；以及如果所述总和未超过所述阈值水平，则提供未检测到所述３－Ｄ深度相机的移动的指示。
【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：S·阿德曼，
申请(专利权)人：微软公司，
类型：发明
国别省市：US
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