[發明專利]體積識別方法和系統有效
| 申請號: | 200780053047.2 | 申請日: | 2007-04-20 |
| 公開(公告)號: | CN101715581A | 公開(公告)日: | 2010-05-26 |
| 發明(設計)人: | G·皮諾;J·羅伊;L·德梅特;X·巴埃萊 | 申請(專利權)人: | 索夫特基奈蒂克股份公司 |
| 主分類號: | G06K9/20 | 分類號: | G06K9/20 |
| 代理公司: | 永新專利商標代理有限公司 72002 | 代理人: | 劉瑜;王英 |
| 地址: | 比利時*** | 國省代碼: | 比利時;BE |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 體積 識別 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及體積識別方法和系統,特別是與數據處理裝置互動交互的 體積識別方法和系統,但不局限于此。
背景技術
與數據處理系統的交互,且特別是數據與指令的輸入,是一般性的習 知議題。傳統上,這種交互會通過實體輸入裝置,例如鍵盤、鼠標、滾輪、 筆、觸摸屏、操縱桿、游戲鍵盤等等,以響應使用者對于它們所進行的實 體動作而產生信號。然而,此種實體輸入裝置具有許多缺點。例如,他們 僅能提供有限的不同輸入信號量,在某些應用,例如三維“虛擬現實”環 境中,會讓人覺得不自然且缺乏真實感。此外,這些裝置很容易受到磨損 的影響,且這些裝置的持續使用可能甚至會對使用者的健康造成負面的影 響,例如重復性的拉傷(repetitive?strain?injury)。
也已知道有替代性的輸入裝置及方法。例如,針對語音識別的實用系 統可供使用。然而,對某些應用而言,例如需要使用者快速、精確且反復 輸入的動作游戲,語音識別并非實用的選擇方案。此外,其效果很不幸地 會受到背景噪聲的影響,而且其通常需要學習時段來識別特定使用者的語 音命令。另外的選擇方案是圖像識別。在其最簡單的形式中,圖像識別系 統能以對比色彩來識別二進制圖樣,例如條形碼,且將這些圖樣轉換成用 于處理的二進制信號。較高級的圖像識別系統能夠識別圖像中更復雜的圖 樣,且在響應時產生非常多樣的信號。例如,美國專利US?6256033已經提 出了這種圖像識別系統,用于在成像系統的范圍內識別使用者的姿態。然 而,傳統的成像系統對于深度不具有識別力,且僅能產生該使用者的2D投 影。其結果是,使得使用者的姿態的識別在本質上就有缺陷,受限于可行 的輸入的范圍,且充斥著可能的識別錯誤。特別是這些系統會有使使用者 與其背景分離的問題。
然而,3D成像系統的發展提供了發展形狀識別方法及裝置的可能性, 允許例如,更好的使用者姿態識別。在G.Yahav、G.J.Iddam與D. Mandelboum的“3D?Imaging?Camera?for?Gaming?Application”中公開了一種 這樣的3D成像系統。在此論文中公開的該3D成像系統就是所謂的“飛行 時間式(Time-Of-Flight)”或TOF型,其能夠從位于前述3D成像系統的范 圍內的對象所反射的光的波前(wavefront)的形狀來獲得深度感知。然而,例 如立體照相機(stereo?camera)、激光雷達(LIDAR)、雷達、聲納等等也已經 提出了其它種類的成像系統。
使用這種3D成像系統的姿態識別方法及系統已被公開在國際專利申 請案WO?00/30023A1中。然而,因為此方法本身不會識別體積,而是僅能 反映出在某個目標區域中的對象的點是否存在以及在區域中的移動,其僅 能識別最簡單的姿態,且在更復雜的應用方面依然不適用。在WO 2004/064022A1中,公開了更基本的輸入方法。
美國專利申請案公開案US?2006/023558A1公開了一種使用3D成像系 統的形狀識別方法。在此方法中,根據所見的深度來將前述3D圖像的點群 組化為叢集(cluster)或“塊(blob)”。然后,使預先定義的對象的不同形狀的 基元(primitive)可以和這些“塊(blob)”相關聯。當此體積識別方法允許對在 前述3D成像系統的范圍內的對象進行更精確的建模時,其仍然會有明顯的 缺點。當在前述圖像中的所有對象被分配成一個“塊(blob)”時,其數量及 復雜度將會受限于可用的數據處理能力。實際上,這會將此形狀識別方法 限制于僅需要對象的低階模型的應用,例如車輛撞擊警示及回避系統。在 需要較精密的體積識別的應用中,例如姿態識別系統,前案依舊是不實用 的。
美國專利申請公開案US?2003/0113018A1以及國際專利申請案WO 03/071410A2兩者皆公開了更適合用于姿態識別的形狀識別方法。
在US?2003/0113018A1所公開的方法中,使用者是最接近前述3D成 像系統的對象,且欲略過背景,則選擇出比預定深度閾值更接近的前述3D 圖像的點。然后,根據數個不同的基準及群組化算法,前述被選擇的點會 被群組化為呈現前述軀干、頭部、臂部、手部的五個叢集。然后,使前述 軀干和臂部與平面形狀相關,且使前述頭部和手部與三維體積相關。當此 方法容許更高級的姿態識別時,前述體積識別會保持較低階,尤其是前述 軀干及臂部被識別為平面狀,而非三維元素。
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