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公开(公告)号：CN102473320B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201080031477.6
申请日：2010-07-12
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06T13/40 , A63F13/213 , A63F13/56 , A63F13/58 , A63F13/67 , G01S17/36 , G01S17/89 , G06F3/011 , G06F3/017 , H04N21/4223 , H04N21/44218 , H04N21/4532 , H04N21/4667 , H04N21/4781
Abstract: 所捕捉的有关人类的数据可以被分析并应用于用户的视觉表示，使得该视觉表示开始反映该用户的行为特性。例如，系统可以具有捕捉设备，该捕捉设备捕捉关于物理空间中的用户的数据。该系统可以标识出该用户的特性、倾向性、语音模式、行为、姿势等等。该系统可以随时间学习用户的倾向性，并且智能地将动画应用于该用户的化身，使得该化身根据所标识出的用户的行为来作出行为和响应。应用于化身的动画可以是选自预先打包的动画库的动画，或者这些动画可以由用户输入和记录到该化身的化身库中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102129551B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110043269.4
申请日：2011-02-15
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/00342 , G06F3/017 , G06F3/0304
Abstract: 本发明公开了基于关节跳过的姿势检测方法和装置。公开了用于通过标识由非相邻关节形成的向量并标识该向量与基准点形成的角来检测或确认用户执行的姿势的系统。由此，该系统跳过端部关节和较靠近用户的身体核心的邻近关节之间的一个或多个中间关节。跳过一个或多个中间关节导致对用户执行的位置或移动的更可靠指示，且因此导致对给定姿势的更可靠指示。
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公开(公告)号：CN103038727A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201180032265.4
申请日：2011-06-14
Applicant: 微软公司
Inventor： P·托塞尔 , A·威尔逊 , A·A-A·基普曼 , J·C·李 , A·巴兰 , J·肖顿 , R·摩尔 , O·威廉姆斯 , R·盖斯 , M·菲诺齐奥 , K·S·佩雷斯 , A·科恩布卢姆 , J·克拉维
CPC classification number: G06K9/00342 , G06K9/00369
Abstract: 本发明公开了用于使用NUI系统来识别和跟踪用户的骨架关节的系统和方法，并且进一步公开了用于只识别和跟踪一些骨架关节（如用户的上半身）的系统和方法。该系统可包括肢体标识引擎，它可使用各种方法来评估、标识并跟踪场景中的一个或多个用户的身体部位的位置。在各示例中，可通过将视野分成各较小的区并且一次集中于一个区来实现进一步的处理效率。此外，每一个区可具有它自己的被识别的预定义姿势。
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公开(公告)号：CN101925874B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN200880125597.5
申请日：2008-12-23
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06F3/14 , G06F3/0425 , G09G3/002 , G09G2340/0407 , G09G2340/0464 , H04N9/3185
Abstract: 本文描述了一种用于将图像显示在弯曲显示器表面上的方法。该方法包括接收图形对象，并在运行时对该图形对象进行变形以使得当在与在该图形对象的中心处和弯曲显示器表面相切的平面大约正交的查看轴查看时，该图形对象在弯曲显示器表面上的外观将基本上相似，而不论该图形对象在弯曲显示器表面上的位置。该方法还包括将图形对象显示在弯曲显示器表面上。
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公开(公告)号：CN102473320A
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201080031477.6
申请日：2010-07-12
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06T13/40 , A63F13/213 , A63F13/56 , A63F13/58 , A63F13/67 , G01S17/36 , G01S17/89 , G06F3/011 , G06F3/017 , H04N21/4223 , H04N21/44218 , H04N21/4532 , H04N21/4667 , H04N21/4781
Abstract: 所捕捉的有关人类的数据可以被分析并应用于用户的视觉表示，使得该视觉表示开始反映该用户的行为特性。例如，系统可以具有捕捉设备，该捕捉设备捕捉关于物理空间中的用户的数据。该系统可以标识出该用户的特性、倾向性、语音模式、行为、姿势等等。该系统可以随时间学习用户的倾向性，并且智能地将动画应用于该用户的化身，使得该化身根据所标识出的用户的行为来作出行为和响应。应用于化身的动画可以是选自预先打包的动画库的动画，或者这些动画可以由用户输入和记录到该化身的化身库中。
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