公开(公告)号：US09465980B2

公开(公告)日：2016-10-11

申请号：US14478778

申请日：2014-09-05

Applicant: Microsoft Technology Licensing, LLC

Inventor： Robert Matthew Craig ,  Tommer Leyvand ,  Craig Peeper ,  Momin M. Al-Ghosien ,  Matt Bronder ,  Oliver Williams ,  Ryan M. Geiss ,  Jamie Daniel Joseph Shotton ,  Johnny Lee ,  Mark Finocchio

IPC: G06K9/00 ,  G06F3/033 ,  G06T19/00 ,  A63F13/428 ,  G06F3/01 ,  G06T17/10 ,  H04N7/18

CPC classification number: G06K9/00335 ,  A63F13/428 ,  A63F2300/1006 ,  A63F2300/1093 ,  G06F3/011 ,  G06F3/033 ,  G06K9/00369 ,  G06T17/10 ,  G06T19/00

Abstract: A method of tracking a subject includes receiving from a source a depth image of a scene including the subject. The depth image includes a depth for each of a plurality of pixels. The method further includes identifying pixels of the depth image that image the subject and deriving from the identified pixels of the depth image one or more machine readable data structures representing the subject as a model including a plurality of shapes.

Abstract translation: 跟踪对象的方法包括从源接收包括对象的场景的深度图像。 深度图像包括用于多个像素中的每一个的深度。 所述方法还包括识别图像所述对象的所述深度图像的像素，以及从所识别的所述深度图像的像素中导出表示所述对象的一个​​或多个机器可读数据结构作为包括多个形状的模型。

公开(公告)号：US09489042B2

公开(公告)日：2016-11-08

申请号：US14513128

申请日：2014-10-13

Applicant: Microsoft Technology Licensing, LLC

Inventor： Robert Matthew Craig

IPC: G06K9/00 ,  G06F3/01 ,  G06T7/20 ,  G06K9/62 ,  H04N13/00 ,  A63F13/213

CPC classification number: G06F3/011 ,  A63F13/213 ,  G06F3/017 ,  G06K9/00201 ,  G06K9/00342 ,  G06K9/6217 ,  G06K9/6268 ,  G06T7/251 ,  H04N2013/0085

Abstract: A human subject is tracked within a scene of an observed depth image supplied to a general-purpose body-part tracker. The general-purpose body-part tracker is retrained for a specific scenario. The general-purpose body-part tracker was previously trained using supervised machine learning to identify one or more general-purpose parameters to be used by the general-purpose body-part tracker to track a human subject. During a retraining phase, scenario data is received that represents a human training-subject performing an action specific to a particular scenario. One or more special-purpose parameters are identified from the processed scenario data. The special-purpose parameters are selectively used to augment or replace one or more general-purpose parameters if the general-purpose body-part tracker is used to track a human subject performing the action specific to the particular scenario.

Abstract translation: 在被提供给通用身体部分跟踪器的观察深度图像的场景内跟踪人类对象。 通用的身体部位跟踪器将针对特定场景进行训练。 通用身体部位跟踪器之前已经使用监督机器学习来进行训练，以识别通用身体部分跟踪器用于跟踪人类受试者的一个或多个通用参数。 在再培训阶段期间，接收到表示对特定场景特定的动作的人类训练对象的场景数据。 从处理的场景数据中识别一个或多个专用参数。 如果通用身体部分跟踪器用于跟踪执行特定场景特定动作的人物对象，那么选择性地使用专用参数来增加或替换一个或多个通用参数。