[發(fā)明專利]用于處理數(shù)據(jù)的方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410028261.4
• 申請(qǐng)日: 2007-05-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103778635A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 塔米爾·貝利納;日瓦·亨德?tīng)?/a>;亞歷山大·什蓬特;杰弗里·達(dá)諾維茨;德米特里·賴斯;奧倫·莫爾;米歇爾·施皮格爾馬赫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 普萊姆傳感有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06K9/80
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 康建峰;楊華

本專利申請(qǐng)是國(guó)際申請(qǐng)日為2007年5月10日、國(guó)家申請(qǐng)?zhí)枮?00780013930.9、發(fā)明名稱為“根據(jù)深度圖對(duì)人形進(jìn)行建模”的專利申請(qǐng)的分案申請(qǐng)。

相關(guān)申請(qǐng)的交叉引用

本申請(qǐng)要求2006年5月11日提交的美國(guó)臨時(shí)專利申請(qǐng)60/799,952的優(yōu)先權(quán)，其通過(guò)引用包含于此。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明一般地涉及用于對(duì)三維（3D）物體進(jìn)行繪圖（map）和建模的方法和系統(tǒng)，尤其涉及根據(jù)深度圖對(duì)人形進(jìn)行的自動(dòng)提取。

背景技術(shù)

在現(xiàn)有技術(shù)中，已知許多用于生成深度圖的不同方法和系統(tǒng)。在本專利申請(qǐng)和權(quán)利要求書(shū)中，術(shù)語(yǔ)“深度圖”是指場(chǎng)景的二維像素矩陣表示，其中，每個(gè)像素與其在場(chǎng)景中的位置相對(duì)應(yīng)并具有表示從某個(gè)參考位置到其場(chǎng)景位置的距離的像素值。（換言之，深度圖具有圖像的形式，其中，像素值指出場(chǎng)景中的物體的形貌信息（topographical?information），而不是亮度和/或顏色）。通過(guò)例如向物體投射激光斑點(diǎn)圖案并檢測(cè)和處理該物體的圖像，可以生成深度圖，如在PCT國(guó)際公布WO2007/043036A1中所述，該文獻(xiàn)的內(nèi)容通過(guò)引用包含于此。

現(xiàn)有技術(shù)中已知有用于根據(jù)視頻或其它圖像數(shù)據(jù)對(duì)人形的三維（3D）模型進(jìn)行計(jì)算機(jī)處理的各種方法。這其中的一些方法要求將專用標(biāo)記附在位于已知位置處的對(duì)象的身體，以便于跟蹤對(duì)象的運(yùn)動(dòng)。這種基于標(biāo)記的方法在例如下述文獻(xiàn)中有描述：Fua等人的“Human?Shape?and?Motion?Recovery?Using?Animation?Models”，19th?Congress，International?Society?for?Photogrammetry?and?Remote?Sensing（阿姆斯特丹，2000年7月），該文獻(xiàn)通過(guò)引用包含于此。

其它方法使用多個(gè)照相機(jī)提供3D立體圖像信息，并處理這些信息以對(duì)人形（或其它形狀）進(jìn)行建模。例如，Allard等人在下述文獻(xiàn)中描述了這樣一種方法：“Marker-less?Real?Time3D?Modeling?for?Virtual?Reality”，Immersive?Projection?Technology（IPT2004，Iowa?State?University），該文獻(xiàn)通過(guò)引用包含于此。在下述文獻(xiàn)中Howe等人描述了另一種方法，該方法將人的形體和運(yùn)動(dòng)的概率模型應(yīng)用到二維（2D）圖像中：“Bayesian?Reconstruction?of3D?Human?Motion?from?Single-Camera?Video”,Advances?in?Neural?Information?Processing?Systems12（Denver，Colorado，1999），該文獻(xiàn)也通過(guò)引用包含于此。

Li等人在下述文獻(xiàn)中描述了使用“立體照相機(jī)”提供深度信息：“Real?time3D?Motion?Recognition?with?Dense?Depth?Map”（Report?CPSC525，Department?of?Computer?Science，University?of?British?Columbia，Vancouver，BC，2004），該文獻(xiàn)通過(guò)引用包含于此。將統(tǒng)計(jì)背景減除方法應(yīng)用到來(lái)自立體照相機(jī)的輸入視頻流，并使用基于相關(guān)性的立體方法（stereo?method）來(lái)給出前景物體的稠密深度圖。然后，基于該深度圖使用光流法（optical?flow?approach）檢測(cè)物體的運(yùn)動(dòng)。

Grammalidis等人在下述文獻(xiàn)中描述了另一種基于深度的方法：“3DHuman?Body?Tracking?from?Depth?Images?Using?Analysis?by?Synthesis”，Proceedings?of?the?IEEE?International?Conference?on?Image?Processing?（ICIP2001，Thessaloniki，Greece），pp.185-188，該文獻(xiàn)通過(guò)引用包含于此。該方法用來(lái)估計(jì)人手臂的MPEG-4身體動(dòng)畫(huà)參數(shù)（BAP，bodyanimation?parameters）。開(kāi)始時(shí)將MPEG-4身體模型的剛性部分按比例縮放（scale）到由照相機(jī)成像的相應(yīng)身體部分的幾何特性。然后使用基于下坡單純最小化方法（Downhill?Simplex?minimization?method）的技術(shù)來(lái)估計(jì)BAP值。

發(fā)明內(nèi)容