[发明专利]虚拟目标跟踪

说明书

背景

许多计算机游戏和其他计算机视觉应用利用复杂的控制来允许用户操纵游戏人物或应用的其他方面。这些控制可能难以学习，从而对许多游戏或其他应用造成了进入市场壁垒。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非常不同。例如，使得游戏人物挥动棒球拍的游戏控制可能完全不类似于挥动棒球拍的实际运动。

概述

提供本概述以便以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识所要求保护的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的主题的范围。此外，所要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。

这里讨论了与视觉目标跟踪有关的各种实施例。一个所公开的实施例包括用机器可读模型来表示人类目标，该机器可读模型被配置成调整到多个不同姿态以及从源接收人类目标的观察到的深度图像。将观察到的深度图像与该模型进行比较。随后将精制z力矢量施加到该模型的一个或多个受力位置，以便在该模型的一部分从观察到的深度图像的相应部分移动Z-移位的情况下，将该模型的该部分朝观察到的深度图像的该相应部分移动。

附图简述

图1A示出了跟踪玩拳击游戏的游戏玩家的示例性目标识别、分析和跟踪系统的实施例。

图1B示出了图1A的游戏玩家挥出重拳，该重拳被跟踪并且被解释成致使玩家化身在游戏空间中挥出重拳的游戏控制。

图2示意性地示出根据本公开的一实施例的计算系统。

图3示出了用于表示人类目标的示例性身体模型。

图4示出了用于表示人类目标的示例性骨架模型的基本上正面的视图。

图5示出了用于表示人类目标的示例性骨架模型的斜视图。

图6示出了用于表示人类目标的示例性网格模型。

图7示出了在视觉上跟踪目标的示例方法的流程图。

图8示出了示例性的观察到的深度图像。

图9示出了示例性的合成的深度图像。

图10示意性地示出了构成合成的深度图像的像素中的某一些。

图11A示意性地示出了向模型的受力位置施加力。

图11B示意性地示出了向图11A的模型的受力位置施加力的结果。

图12A示出了从图11A的模型渲染的玩家化身。

图12B示出了从图11B的模型渲染的玩家化身。

图13示意性地示出了将合成的深度图像与相应的观察到的深度图像进行比较。

图14示意性地示出了标识图13的比较的不匹配的合成的像素的区域。

图15示意性地示出了合成的深度图像和相应的观察到的深度图像的另一比较，其中不匹配的像素的区域对应于各种像素例。

图16示意性地示出了拉像素例（pull pixel case）的示例实施例。

图17示意性地示出了推像素例（push pixel case）的示例实施例。

图18示出了详细列出各种像素例和骨架模型关节之间的示例关系的表。

图19示出了向表示目标的模型的约束的施加。

图20示出了向表示目标的模型的约束的另一施加。

图21示出了向表示目标的模型的约束的又一施加。

详细描述

本公开涉及目标识别、分析和跟踪。具体来说，公开了使用深度相机或其他源来获取一个或多个目标的深度信息。如下文详细描述的，这些深度信息然后可被用于高效且准确地对一个或多个目标进行建模以及跟踪。这里所述的目标识别、分析和跟踪提供了一种健壮的平台，其中可以相对较快的帧率来一致地跟踪一个或多个目标，即使目标移动成已被认为是使用其他方法难于分析的姿态（例如，当两个或更多个目标部分地互相重叠和/或遮挡时；当目标的一部分自遮挡同一目标的另一部分时；当目标改变其局部解剖外观（如某人触摸他的或她的头）时，等等）。