[发明专利]标准姿势

说明书

发明背景

诸如计算机游戏、多媒体应用、办公应用等的许多计算应用使用控制来允许用户操纵游戏角色或应用的其他方面。通常使用，例如，控制器、遥控器、键盘、鼠标等等，来输入这样的控制。不幸的是，这些控制可能是难以学习的，由此造成了用户和这些游戏及应用之间的障碍。此外，这些控制可能与这些控制所用于的实际游戏动作或其他应用动作不同。例如，使得游戏角色挥动棒球拍的游戏控制可能不与挥动棒球拍的实际动作相对应。

发明概述

这里公开了用于接收反映用户的骨架移动的数据以及从该数据确定用户是否已经执行了一个或多个姿势的系统和方法。公开了标准姿势包，应用开发者可从标准姿势包将姿势识别并入到他们的应用中。

在一示例实施例中，姿势库包括多个姿势。在这些姿势彼此互补的情况下，它们可被分组成姿势包。这些姿势包然后被提供给应用供姿势识别器引擎使用。应用可利用一个或多个姿势包。

应用可向姿势的第一参数赋一值，例如要被识别的美式足球投掷姿势所必须达到的手臂速度最低阈值。识别器引擎用该值设置第一参数，并设置该姿势或姿势包中依赖于该第一姿势的值的任何其他姿势的任何其他参数的值。例如，在姿势包是包括美式足球投掷姿势的运动姿势包的情况下，该包还可包括与美式足球投掷姿势相互关联的曲线球棒球投掷姿势以及快速球棒球投掷姿势。在已经确定曲线球棒球投掷姿势应具有美式足球投掷姿势的手臂速度最低阈值的80％、以及快速球棒球投掷姿势应具有美式足球投掷姿势的手臂速度最低阈值的90％的情况下，可分别将那些参数设置为该值的80％和90％。

本领域技术人员将理解，本发明的一个或多个方面可包括但不限于用于实现本发明的本文所述方面的电路和/或编程；该电路和/或编程实质上可以是配置成实现本文所述方面的硬件、软件和/或固件的任何组合，这取决于系统设计者的设计选择。

以上是概述，并且因此必然包含细节的简化、一般化及省略。本领域技术人员将明白，本概述只是说明性的并且决不旨在是限制性的。

附图简述

参考附图来进一步描述根据本说明书的用于互补姿势的姿势包的系统、方法和计算机可读介质，在附图中：

图1A和1B示出了伴随用户玩游戏的目标识别、分析和跟踪系统的示例实施例。

图2示出了可在目标识别、分析和跟踪系统中使用的捕捉设备的示例实施例。

图3A示出了可用于在目标识别、分析和跟踪系统中解释一个或多个姿势的计算环境的示例实施例。

图3B示出了可用于在目标识别、分析和跟踪系统中解释一个或多个姿势的计算环境的另一示例实施例。

图4A示出了从图2的目标识别、分析和跟踪系统生成的用户的骨架映射。

图4B示出了图2所示的姿势识别器架构的进一步细节。

图5A和5B示出了可如何堆叠姿势过滤器来创建更复杂的姿势过滤器。

图6A、6B、6C、6D和6E示出了用户502在美式足球视频游戏中可以作出的用以发出“安全接球”(fair catch)的信号的示例姿势。

图7A、7B、7C、7D和7E示出了在解析了图像数据的每一帧来产生用户的骨架映射时图6A-E的示例“安全接球”姿势。

图8示出了来自姿势库的通用姿势如何被分组成用于某一任务的互补姿势的风格包。

图9示出了用于在应用为一个姿势的一个参数提供值时调谐姿势包中的互补姿势的示例操作过程。

说明性实施例的详细描述

如本文中将描述的，用户可通过执行一个或多个姿势来控制在诸如游戏控制台、计算机等计算环境上执行的应用。根据一个实施例，姿势可由例如捕捉设备来接收。例如，捕捉设备可捕捉场景的深度图像。在一个实施例中，捕捉设备可以确定场景中的一个或多个目标或对象是否对应于诸如用户等人类目标。为了确定场景中的目标或对象是否对应于人类目标，可对每个目标进行泛色填充并将其与人体模型的图案作比较。然后可扫描匹配人体模型的每一目标或对象来生成与其相关联的骨架模型。该骨架模型然后可被提供给计算环境，使得计算环境可跟踪该骨架模型，呈现与该骨架模型相关联的化身，以及可基于例如用户的已经从该骨架模型中识别出的姿势来确定要在计算环境上执行的应用中执行那些控制。姿势识别器引擎(其架构在下文中更完整地描述)被用于确定用户何时做出了某一姿势。