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公开(公告)号：CN106062780A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201480073109.6
申请日：2014-12-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06F3/017 , G01B11/24 , G06F3/0325 , G06F3/0416 , G06F3/0421 , G06F3/0425 , G06K9/00355 , G06K9/00362 , G06K9/2036 , G06K9/4604 , G06K9/52 , H04N5/33 , H04N13/204
Abstract: 描述了一种3D剪影感测系统，其包括立体相机和光源。在实施例中，3D感测模块触发在光源照明场景的同时由立体相机对图像对的捕获。可以以预定义帧率捕获一系列图像对。每对图像之后被分析以跟踪场景中的后向反射器和对象两者，其中后向反射器可以相对于立体相机移动，对象处于后向反射器与立体相机之间并且因此部分地遮挡后向反射器。在处理图像对时，针对后向反射器和对象中的每个提取剪影，并且这些剪影被用于生成针对后向反射器和对象中的每个的3D轮廓。
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公开(公告)号：CN105917356A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201580004546.7
申请日：2015-01-08
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/00389 , G06K9/4604 , G06K9/48 , G06K9/6282
Abstract: 本文描述了对诸如物理对象或模式之类的项进行分类的基于轮廓的方法。在一种示例性方法中，接收对象对应的一维(1D)轮廓信号。该一维轮廓信号包括用于表示该对象的轮廓(或者剪影的外形)的一系列的1D或者多维数据点(例如，3D数据点)。可以对该1D轮廓进行展开以形成线，其不同于例如诸如图像之类的二维信号。可以利用使用基于轮廓的特征的分类器，对1D轮廓信号中的数据点里的一些或者全部各自地进行分类。随后，对这些各自的分类进行聚合，以便对该对象和/或其一个(或多个)部分进行分类。在各个例子中，该对象是在图像中描述的对象。
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公开(公告)号：CN102622776B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201210021228.X
申请日：2012-01-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06T17/00 , G06T2200/08
Abstract: 描述了三维环境重构。在一示例中，在由存储在存储器设备上的体素组成的3D容体中生成真实世界环境的3D模型。该模型从描述相机位置和定向的数据以及具有指示相机离环境中的一个点的距离的像素的深度图像中构建。单独的执行线程被分配给容体的平面中的每一个体素。每一个线程使用相机位置和定向来确定其相关联的体素的对应的深度图像位置，确定与相关联的体素和环境中的对应位置处的点之间的距离相关的因子，并且使用该因子来更新相关联的体素处的存储值。每一个线程迭代通过容体的其余平面中的等价体素，从而重复该过程以更新存储值。
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公开(公告)号：CN105144196A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201480010236.1
申请日：2014-02-18
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06K9/66 , G06K9/00671 , G06K9/6219 , G06K9/6256 , G06K9/6282
Abstract: 例如，描述了用于在已知环境中重新定位移动相机(诸如在智能电话上的)或者用于计算相对于固定相机移动的对象的姿态的相机或对象姿态计算。该姿态信息对于机器人、增强现实、导航和其他应用是有用的。在其中相机姿态被计算的各实施例中，经训练的机器学习系统将来自场景的图像的图像元素与该场景的3D世界坐标系中的点相关联。在其中相机固定而对象的姿态要被计算的示例中，经训练的机器学习系统将来自该对象的图像的图像元素与对象坐标系中的点相关联。在各示例中，图像元素可能是有噪声且不完整的，而姿态推断引擎计算该姿态的准确估计。
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公开(公告)号：CN105143817A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201480021487.X
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开涉及基于移动投影仪或投影仪组件以将移动的光图案投影到场景中来进行主动深度感测。经由在一组帧中例如由立体相机系统捕捉到的移动的光图案并且在每一立体帧中估计子像素位置处的光强度，可计算比按原生相机分辨率捕捉到深度信息更高分辨率的子像素级深度信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102591456B
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201110427844.0
申请日：2011-12-19
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本发明公开了对身体和道具的检测。描述了一种用于检测和跟踪包括身体部位和道具的目标的系统和方法。在一方面，所公开的技术获得一个或多个深度图像，生成与一个或多个身体部位和一个或多个道具相关联的一个或多个分类图，使用骨架跟踪系统来跟踪一个或多个身体部位，使用道具跟踪系统来跟踪一个或多个道具，以及报告与一个或多个身体部位和一个或多个道具有关的度量。在某些实施例中，反馈可在骨架跟踪系统和道具跟踪系统之间发生。
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公开(公告)号：CN107077624B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201580050962.0
申请日：2015-09-16
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 描述了跟踪来自图像数据的手部或身体姿势，以例如控制游戏系统、自然用户接口或用于增强现实。在各种示例中，预测引擎取得图像数据的单个帧，并且预测图像数据中所描绘的手部或身体的姿势上的分布。在示例中，随机优化器具有其迭代地提炼的手部或身体的候选姿势池，并且来自所预测的分布的样本用于替换池中的一些候选姿势。在一些示例中，来自池的最佳候选姿势被选择作为当前跟踪的姿势并且选择过程使用手部或身体的3D模型。
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公开(公告)号：CN107466411B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201680021738.3
申请日：2016-03-29
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 从红外(IR)相机接收对包括多个IR像素的IR图像进行编码的信号。每一IR像素指定该IR像素的一个或多个IR参数。在IR图像中标识对人手成像的IR皮肤像素。对于每一IR皮肤像素，基于该IR皮肤像素的IR参数来估计由该IR皮肤像素成像的人手部分的深度。导出包括多个手关节的骨架手模型。每一手关节是用从每一人手位置的所估计的深度推导出的三个独立位置坐标来定义的。
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公开(公告)号：CN105143817B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201480021487.X
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G01B11/25 , H04N13/128 , H04N13/239 , H04N13/254 , H04N13/25
Abstract: 本公开涉及基于移动投影仪或投影仪组件以将移动的光图案投影到场景中来进行主动深度感测。经由在一组帧中例如由立体相机系统捕捉到的移动的光图案并且在每一立体帧中估计子像素位置处的光强度，可计算比按原生相机分辨率捕捉到深度信息更高分辨率的子像素级深度信息。
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公开(公告)号：CN107111746B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201580059389.X
申请日：2015-10-27
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 描述了根据原始飞行时间图像数据的模型拟合，其用于例如追踪人手或其他实体的位置和取向。在各种示例中，从飞行时间相机接收描绘实体的原始图像数据。访问实体的3D模型，并且使用3D模型从3D模型中渲染描绘具有规定姿势/形状的实体的原始飞行时间图像数据的模拟。比较模拟的原始图像数据和所接收的原始图像数据的至少部分，并且基于比较来计算实体的参数。
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