[发明专利]使用手势元素的手势识别

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求享受2014年10月29日向美国专利商标局提交的、标题为“Gesture Recognition Using Gesture Elements”的临时专利申请第62/069,923号和2014年11月20日向美国专利商标局提交的、标题为“Gesture Recognition Using Gesture Elements”的非临时专利申请第14/548,775号的优先权和利益，故以引用方式将这两份申请的全部内容并入本文。

技术领域

概括地说，下文讨论的技术涉及向电子设备输入信息，具体地说，下文讨论的技术涉及使用手势识别来输入信息。

背景技术

运动捕捉可穿戴设备以增长的数量出现。一些示例是智能手表、活动追踪器、智能眼镜等等。用户可以通过包括物理按键、触摸(虚拟)按键、软键、触摸屏、触摸板、图像传感器或运动捕获传感器的各种方法，与这样的设备进行交互。此外，一些设备可以被配备为执行手势识别，作为与这些设备进行交互的方式。如本公开内容中所使用的手势，通常指代可以由设备使用各种传感器来捕捉的在时间上的一系列动作。例如，可以使用诸如手写笔、手指、手、识别棒之类的物体或者任何合适的物体，来执行手势。识别的手势可以使得设备执行某些动作或者不执行动作，或者表示到设备的输入信息。通常，手势识别系统基于从设备的传感器(例如，运动传感器)获得的原始数据，来执行手势识别。原始数据指代从设备的任何传感器获得的、没有经过实质性处理或者与手势识别有关的其它操作的数据，以及其还可以称为主数据或者传感器数据。基于原始数据的手势识别算法，通常需要高度准确地识别手势，以便从用户的角度来看实现更自然的输入。现有的手势识别技术通过对手势的整个输入序列(原始数据)使用公知的技术(比如，隐马尔科夫模型(HMM))，来对原始数据使用简单的机器学习。

发明内容

下文给出了对本公开内容的一个或多个方面的简单概括，以便提供对这样的方面的基本的理解。该概括部分不是对本公开内容的所有预期特征的详尽概述，也不是旨在标识本公开内容的所有方面的关键或重要元素，或者描述本公开内容的任意或全部方面的范围。其唯一目的是用简单的形式呈现本公开内容的一个或多个方面的一些概念，以此作为后文给出的更详细说明的序言。

本公开内容的方面提供了一种用于捕捉手势的手势识别方法和装置。将手势的原始数据分类成手势元素，通过一个或多个手势元素的序列，来形成手势。使用这些手势元素之间的前后关系依赖性，以高准确度来执行手势识别。

在一个方面，本公开内容提供了一种能在装置处操作的识别手势的方法。该装置从一个或多个手势捕捉传感器生成手势的原始数据，将原始数据分类成一个或多个手势元素，确定所述一个或多个手势元素之间的前后关系依赖性，并基于所确定的手势元素，识别该手势。

本公开内容的另一个方面提供了一种用于识别手势的装置。该装置包括：一个或多个手势捕捉传感器；原始数据捕捉块，其被配置为从所述手势捕捉传感器中，生成手势的原始数据；手势元素分类块，其被配置为将该原始数据分类成一个或多个手势元素；前后关系依赖性确定块，其被配置为确定所述一个或多个手势元素之间的前后关系依赖性；手势识别块，其被配置为基于所确定的手势元素，识别该手势。

本公开内容的另一个方面提供了一种用于识别手势的装置。该装置包括：用于从一个或多个手势捕捉传感器生成手势的原始数据的单元；用于将该原始数据分类成一个或多个手势元素的单元；用于确定所述一个或多个手势元素之间的前后关系依赖性的单元；以及用于基于所确定的手势元素，识别该手势的单元。

本公开内容的另一个方面提供了一种包括有用于使装置识别手势的代码的计算机可读介质。当所述代码被执行时，使得所述装置执行以下操作：从一个或多个手势捕捉传感器生成手势的原始数据；将该原始数据分类成一个或多个手势元素；确定所述一个或多个手势元素之间的前后关系依赖性；以及基于所确定的手势元素，识别该手势。