[发明专利]姿势检测和识别

权利要求书

1.一种计算机实现的姿势检测方法，包括：

在处理器(1102)处，接收与执行姿势的用户(102)的运动有关的数据项的序列(600)；

将来自所述序列(600)的多个所选择的数据项对照预定义门限值进行测试以确定所述序列(600)表示姿势的概率；以及

如果所述概率大于预定值则检测到所述姿势。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括响应于检测到所述姿势执行命令的步骤。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述序列(600)中的数据项表示以下各项中的至少一个：

i)所述用户(102)的至少两个身体部位之间的角度；

ii)所述用户(102)的至少两个身体部位之间的角度的变化率；

iii)所述用户(102)的至少一个身体部位的运动速度；

iv)从所述用户的深度图像推导出的特征；

v)从所述用户的RGB图像推导出的特征；

vi)来自所述用户的语音信号；

vii)移动设备(300)的惯性；

viii)移动设备(300)的速度；

ix)移动设备(300)的定向；以及

x)移动设备(300)的位置。

4.如权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，测试的步骤包括将所述序列应用到经训练的决策树(500)。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述序列应用到经训练的决策树(500)的步骤包括使所述序列通过所述树中的多个节点，直到到达所述树中的叶节点(510)，且其中所述序列表示姿势的概率取决于所述决策树中到达的所述叶节点(510)而确定。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述决策树(500)的每个节点与索引值以及所述预定义门限值中的至少一个相关联，并且将所述序列(600)应用到经训练的决策树(500)的步骤包括在每个节点处，将所述序列(600)中位于所述索引值处的数据项与所述预定义门限值中的所述至少一个相比较以确定要将所述序列发送到的后续节点。

7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，测试的步骤还包括将所述序列(600)应用到至少一个进一步的、有区分的经训练的决策树(502)，以及通过对来自所述经训练的决策树中的每一个的概率求平均来确定所述序列表示所述姿势的概率。

8.如权利要求4到7中的任一项所述的方法，其特征在于，还包括在接收所述序列(600)之前训练所述决策树(500)的步骤，其中训练所述决策树的步骤包括：

选择所述决策树的节点；

选择至少一个经注释的训练序列；

生成多个随机索引值和随机门限值；

将来自位于所述随机索引值中的每一个处的所述经注释的序列的数据项与所述随机门限值中的每一个相比较以获得多个结果；

依据所述多个结果，为所述节点选择选中的索引值和至少一个选中的门限值；以及

将与所述节点相关联的所述选中的索引值和所述至少一个选中的门限值存储在存储设备处。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，选择选中的索引值和至少一个选中的门限值的步骤包括确定所述多个结果中的每一个的信息增益，并且选择与具有最大信息增益的结果相关联的选中的索引值和至少一个选中的门限值。

10.一种姿势识别系统，包括：

被安排为接收用户(102)的深度图像的序列的用户接口(1104)；

被安排为存储包括多个有区分的经训练的决策树的随机决策树林的存储器(1110)；以及

处理器(1102)，所述处理器被安排为：从所述深度图像生成与所述用户(102)的运动有关的数据项的序列(600)；将所述数据项的序列(600)应用到所述经训练的决策树中的每一个以获得所述序列表示多个预定义姿势中的一个的多个概率；聚集来自所述经训练的决策树中的每一个的概率；以及如果所述姿势的聚集的概率大于预定值，则执行与所检测到的姿势相关联的命令。