[发明专利]跟踪系统中的手位置后处理精炼

说明书

技术领域

本申请涉及运动捕捉系统和方法，尤其涉及跟踪系统中的手位置后处理精炼。

背景技术

运动捕捉系统获得关于人或其他主体在物理空间中的位置和移动的数据，并可使用该数据作为计算系统中的某一应用的输入。可能有许多应用，如出于军事、娱乐、体育和医疗目的。例如，人的运动可被映射到三维(3-D)人类骨架模型并用于创建动画人物或化身。运动捕捉系统可包括包含使用可见和不可见(例如，红外)光的系统在内的光学系统，运动捕捉系统使用相机来检测视野中的人的存在。然而，在以更高的逼真度来跟踪人时需要进一步的精炼。特别是希望以高度的保真度来跟踪人的手。

发明内容

提供了一种用于在运动捕捉系统中以提高的保真度来跟踪用户的手的处理器实现的方法、运动捕捉系统和有形计算机可读存储。例如，用户可作出手的姿势来导航菜单、在浏览或购物体验中交互、选择要玩的游戏、或访问诸如向朋友发送消息等通信特征。用户可使用手来控制光标以从屏幕上菜单选择项目，或者控制化身在3-D虚拟世界中的移动。一般来说，手位置可被跟踪并用作对运动捕捉系统中的应用的控制输入。

为了增强运动捕捉系统准确地标识手位置的能力，提供了若干不同的技术。这些技术一般以手位置的初始估计为起始，并精炼该估计。解决了诸如抖动、有限的相机分辨率、相机噪声以及被遮挡的身体部位等问题。

在一个实施例中，提供了用于在运动捕捉系统中跟踪用户移动的处理器实现的方法。该方法包括随时间在运动捕捉系统的视野中跟踪用户的手，包括在不同的时间点获得手的3-D深度图像。3-D深度图像可用于提供例如用户的身体的骨架模型。该方法还包括基于所述跟踪获得视野中手的位置的初始估计。该初始估计可由任何类型的运动跟踪系统来提供。位置的初始估计可能由于可由运动跟踪系统引入的误差(包括噪声、抖动和所使用的跟踪算法)而稍微不准确。该方法还包括确定初始估计相对于前一时间点的对应估计的差异，并确定该差异是否小于阈值。该阈值可定义将前一时间点的估计作为中心的2-D面积或3-D体。如果该差异小于阈值，则对初始估计应用平滑处理，以通过按照小于该差异的量改变初始估计来提供位置的当前估计。

另一方面，如果该差异相对较大，使得它不小于阈值，则可实质上按照初始估计来提供位置的当前估计。在此情况下，不应用平滑效果。该技术使手的大的帧到帧移动的等待时间最小化，同时平滑了较小的移动。基于当前估计，在视野中定义一个体作为搜索体，如矩形体(包括立方体)或球体。在该体中搜索3-D深度图像来确定视野中手的位置的新估计。该搜索可包括在体中标识手的位置，以及确定位置的平均值。该方法还包括至少部分地基于位置的新估计或从位置的新估计得出的值来向代表视野中的手的应用提供控制输入。该控制输入可用于导航菜单、控制化身的移动等等。

提供本概要以用简化形式介绍在下面的说明书中进一步描述的精选概念。本概述并不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限定所要求保护的主题的范围。

附图说明

在附图中，标号相同的元素彼此对应。

图1描绘了运动捕捉系统的示例实施例。

图2描绘了图1的运动捕捉系统的示例框图。

图3描绘了可以在图1的运动捕捉系统中使用的计算环境的示例框图。

图4描绘了可以在图1的运动捕捉系统中使用的计算环境的另一示例框图。

图5描绘了用于在运动捕捉系统中以提高的保真度跟踪用户的手的方法。

图6描绘了用于如图5的步骤500所述地跟踪个人的移动的示例方法。

图7A描绘了用于如图5的步骤504所述地更新手位置的示例方法。

图7B描绘了用于如图7A的步骤700所述地执行平滑的示例方法。

图7C描绘了用于如图7A的步骤700所述地执行平滑的另一示例方法。

图7D描绘了用于如图5的步骤504所述地更新手位置的示例方法。

图7E描绘了用于如图7D的步骤732所述地稳定模型的参考点的示例方法。

图7F描绘了用于如图5的步骤504所述地更新手位置的示例方法。

图8描绘了如图6的步骤608所述的用户的示例模型。

图9A描绘了用于在初始估计和前一估计之间的差异小于阈值时如图7A的步骤700所述地执行平滑的示例技术。

图9B描绘了用于在初始估计和前一估计之间的差异大于或等于阈值时如图7A的步骤700所述地执行平滑的示例技术。

图10描绘了用于如图7A的步骤704和706所述地提供手位置的新估计的示例技术。