[發明專利]用于運動任務分析的視頻處理

在審

• 申請號: 201580048330.0
• 申請日: 2015-09-07
• 公開（公告）號: CN106663126A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: P·康特斯希德;J·多恩;D·奇基克;A·克里米尼西
• 申請（專利權）人: 微軟技術許可有限責任公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所11256
• 代理人: 王茂華

1.一種計算機實現的方法，包括：

接收描繪執行運動任務的人或動物的至少一部分的視頻；

將所述視頻輸入到經訓練的機器學習系統，所述機器學習系統已經被訓練以找到視頻的在所述運動任務的多個類別之間進行區分的位置相關局部運動特征；

從所述經訓練的機器學習系統接收與所述運動任務被預測為屬于所述多個類別中的哪一個類別有關的數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述局部運動特征包括速度或加速度特征。

3.根據權利要求1所述的方法，包括針對所述視頻的成對幀計算運動描述符，并且其中將所述視頻輸入到所述經訓練的機器學習系統包括輸入所述運動描述符。

4.根據權利要求3所述的方法，其中所述運動描述符是光流值。

5.根據權利要求3所述的方法，包括在所述機器學習系統處使用多個所述運動描述符計算所述局部運動特征。

6.根據權利要求3所述的方法，包括通過考慮所述視頻的至少一個子體中的運動描述符來計算所述局部運動特征。

7.根據權利要求3所述的方法，包括通過考慮所述視頻的兩個子體中的運動描述符來計算所述局部運動特征。

8.根據權利要求7所述的方法，包括通過考慮所述視頻的所述子體中的運動描述符之間的差異來計算所述局部運動特征。

9.根據權利要求2所述的方法，包括通過考慮所述視頻的子體的所述光流值的變化率的方向的改變的頻率來計算所述加速度特征。

10.根據權利要求9所述的方法，包括忽視所述光流值的所述變化率的方向的改變，其中所述光流的幅度低于閾值。

11.根據權利要求1所述的方法，其中所述視頻具有任何長度，并且所述局部運動特征以考慮所述視頻的所述長度的方式而被計算。

12.根據權利要求1所述的方法，包括使用執行運動任務的人的視頻來訓練所述機器學習系統，其中所述視頻被標記有指示所述運動任務屬于多個可能類別中的哪一個類別的標記，并且其中所述視頻具有不同的長度。

13.根據權利要求1所述的方法，包括：將所述視頻輸入到包括支持向量機的集合的經訓練的機器學習系統，每個支持向量機是二叉決策樹的分裂節點。

14.根據權利要求1所述的方法，包括：將所述視頻輸入到包括支持向量機的集合的經訓練的機器學習系統，所述支持向量機中的單個支持向量機已經使用包括從被標記的訓練視頻計算出的隨機化位置相關局部運動特征的固定長度特征描述符而被訓練。

15.一種運動任務分類器，包括：

存儲器，存儲描繪執行運動任務的人或動物的至少一部分的視頻；

經訓練的機器學習系統，已經被訓練以找到視頻的在所述運動任務的多個類別之間進行區分的位置相關局部運動特征；以及

處理器，被布置為從所述視頻計算運動描述符，將所述運動描述符應用到所述經訓練的機器學習系統，并且作為響應接收與所述運動任務被預測為屬于所述多個類別中的哪一個類別有關的數據。