自动生成视觉表示制造技术

自动生成目标的视觉表示的技术可以减少或消除生成目标的视觉表示所需要的手动输入。例如，具有捕捉设备的系统可在物理空间中检测用户的各个特征，并且基于所检测到的特征从视觉表示特征选项库中作出特征选择。系统可以基于所检测到的特征自动地将选择应用于用户的视觉表示。或者，系统可以作出选择，该选择缩减了用户从中选择特征的选项的数量。系统可以实时地将选择应用于用户，以及实时地对所选择的和被应用到目标的视觉表示的特征进行更新。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】自动生成视觉表示
技术介绍
应用通常显示用户通过特定动作来控制的与该用户相对应的视觉表示，诸如选择遥控器上的按钮或以特定方式来移动控制器。视觉表示可以是化身、想象的人物、卡通图像或动物、光标、手等形式。视觉表示是在诸如计算机游戏、视频游戏、聊天、论坛、社区、即时消息收发服务等各种应用中通常采取二维OD)或三维(3D)模型的形式的计算机表示。诸如计算机游戏、多媒体应用、办公室应用等很多计算应用提供对预定义动画人物的选择，该预定义动画人物可被选择以在应用中用作用户的化身。允许创建化身的大多数系统也允许通过提供可被应用于该化身的可选择特征的数据库来定制该人物的外貌。例如，用户可访问应用中可用的衣服和配件的储存库并对化身的外貌作出修改。通常，用户将选择与该用户的自身特征最相似的特征。例如，用户可以选择具有与该用户相似身体结构的化身，并且随后该用户可以从特征的目录选择相似的眼睛、鼻子、嘴、头发等。然而，用于那些特征中每一个的特征的数量和选项的数量可能导致从中选择的过多的选项，而用户的视觉表示的手动生成可能变得繁重。系统可以限制可选择特征的数量以减少用户所需要的工作，但是这不合需要地限制了用户可用来生成唯一化身的特征。
技术实现思路
可能期望的是应用或系统代表用户来作出用于用户的视觉表示的特征选择。使用所选择的特征，系统可以自动生成用户的视觉表示。例如，系统可以检测用户的各个特征， 并基于所检测到的特征来作出特征选择。系统可以基于所检测到的特征自动地将选择应用于用户的视觉表示。或者，系统可以作出选择，该选择缩减了用户从中选择特征的选项的数量。如果系统可以代表用户作出决定，则用户可以无需作出很多决定或不必从很多选项中进行选择。由此，所公开的技术可以移除用户大量的工作，并且可以代表用户作出选择并将其应用于用户的视觉表示。在示例实施例中，系统可以执行身体扫描并使用面部识别技术和/或身体识别技术来标识用户的特征。系统可以对与用户的所标识的特征最接近地类似的用户视觉表示作出选择。在另一个示例实施例中，系统可在将选择应用于视觉表示之前修改该选择。用户可在将选择应用于该用户的视觉表示之前指示系统作出修改。例如，如果用户是超重的，则该用户可以指示系统选择用于该用户的视觉表示的较苗条的身材。系统可以实时地将选择应用于用户。还期望系统从物理空间捕捉数据，标识用户的特性，并且实时地更新用户的视觉表示的特征。提供本
技术实现思路
以便以简化的形式介绍将在以下具体实施方式中进一步描述的一些概念。本
技术实现思路
既不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。此外，所请求保护的主题不限于解决在本公开的任一部分中提及的任何或所有缺点的实现。附图说明参考附图来进一步描述根据本说明书的用于作出特征选择并自动生成视觉表示的系统、方法和计算机可读介质，在附图中图1示出目标识别、分析、及跟踪系统的示例实施例，用户正在玩游戏。图2示出了可在目标识别、分析和跟踪系统中使用且结合了链接和动画混合技术的捕捉设备的示例实施例。图3示出了其中可实现本文描述的动画技术的计算环境的示例实施例。图4示出了其中可实现本文描述的动画技术的计算环境的另一示例实施例。图5示出了从深度图像生成的用户的骨架映射。图6A-6B每个描绘了示例目标识别、分析、及跟踪系统以及自动生成的视觉表示的示例实施例。图7描绘了为应用提供针对目标的视觉表示的特征选项的子集的示例目标识别、 分析、及跟踪系统。图8描绘了自动生成视觉表示或为应用自动生成针对视觉表示的特征选项的子集的方法的示例流程图。图9描绘了使用目标数字化技术在物理空间中标识目标的示例目标识别、分析、 及跟踪系统。说明性实施例的具体实施例方式此处所公开的是用于提供目标的视觉表示的技术，诸如物理空间中的用户或非人类物体。用户的视觉表示例如可以是化身、屏幕上的光标、手、或物理空间中与用户相对应的任何其他虚拟物体的形式。人的骨架模型或网格模型的各方面可以基于捕捉设备所捕捉的图形数据来生成，并且可被求值以检测用户的特性。捕捉设备可以检测用户的特征并通过从特征的目录中选择特征来自动生成用户的视觉表示，该特征类似于那些所检测到的特征，诸如面部表情、头发颜色和类型、肤色和类型、服装、身体类型、身高、体重等。例如，系统可以使用面部识别和姿势/身体姿态识别技术从与已识别的特征相对应的特征选项的目录或数据库中自动地选择特征。系统可以实时地将所选择的特征、以及对那些特征的更新应用于用户的视觉表示。类似地，系统可在物理空间中检测非人类目标的特征，并从特征选项的目录中选择用于虚拟物体的特征。系统可显示与所检测到的特征相对应的虚拟物体。该计算环境可基于例如已被识别出并被映射到系统自动生成的视觉表示的用户的姿势来确定在计算机环境上执行的应用中要执行哪些控件。由此，可以显示虚拟用户，并且用户可通过在物理空间中作出姿势来控制虚拟用户的运动。所捕捉的运动可以是物理空间中由诸如相机等捕捉设备捕捉的任何运动。所捕捉的运动可包括物理空间中诸如用户或物体等目标的运动。所捕捉的运动可包括转换成操作系统或应用中的控制的姿势。运动可以是动态的，如奔跑运动，或者运动可以是静态的，例如以很少的移动摆姿态的用户。基于可检测的用户特性作出用于视觉表示的选择的面部和身体识别的系统、方法、技术和组件可在诸如游戏控制台等多媒体控制台中被具体化，或可在期望显示目标的视觉表示的任何其他计算设备中被具体化，作为示例但非有意的限制，这些其他计算设备包括卫星接收机、机顶盒、电子游戏机、个人计算机(PC)、便携式电话、个人数字助理 (PDA)、以及其他手持式设备。图1示出了目标识别、分析、及跟踪系统10的配置的示例实施例，该目标识别、分析、及跟踪系统10可以采用将用户的特性应用于化身的技术。在示例实施例中，用户18正在玩拳击游戏。在示例实施例中，系统10可识别、分析和/或跟踪诸如用户18的人类目标。系统10可以收集与物理空间中用户的运动、面部表情、身体语言、情绪等相关的信息。 例如，系统可以标识并扫描人类目标18。系统10可使用身体姿态识别技术来标识人类目标 18的身体类型。系统10可以标识用户18的身体各部位以及它们如何移动。系统10可以将所检测到的用户特征与可选择的视觉表示特征的目录进行比较。如图1所示，目标识别、分析及跟踪系统10可包括计算环境12。计算环境12可以是计算机、游戏系统或控制台等等。根据一示例实施例，计算环境12可包括硬件组件和 /或软件组件，使得计算环境12可用于执行诸如游戏应用、非游戏应用等应用。如图1所示，目标识别、分析及跟踪系统10还可包括捕捉设备20。捕捉设备20可以是例如相机，该相机可用于在视觉上监视诸如用户18等一个或多个用户，以使得可以捕捉、分析并跟踪一个或多个用户所执行的姿势以执行应用中的一个或多个控制或动作，如将在下面更详细地描述的。根据一个实施例，目标识别、分析和跟踪系统10可连接到可向诸如用户18等用户提供游戏或应用视觉和/或音频的视听设备16，如电视机、监视器、高清电视机(HDTV)等。 例如，计算环境12可包括诸如图形卡等视频适配器和/或诸如声卡等音频适配器，这些适配器可提供与游戏应用、非游戏应用等相关联的视听信号。视听设备16可从计算环本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：K·S·佩雷兹，A·基普曼，N·D·伯顿，A·威尔逊，
申请(专利权)人：微软公司，
类型：发明
国别省市：