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公开(公告)号：CN102194105B
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201110071738.3
申请日：2011-03-18
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/00335 , G06K9/6206
Abstract: 本发明公开了一种生成用于人体跟踪的代表训练数据的方法。为身体关节跟踪系统的机器学习算法生成合成身体图像。来自运动捕捉序列的帧被重新定标到若干不同的身体类型，来充分利用该运动捕捉序列。为了避免向机器学习算法提供冗余或相似的帧，并且为了提供紧凑但仍高度变化的图像集，可使用相似度度量来标识不相似的帧。该相似度度量用于定位根据阈值距离足够不同的帧。出于真实性起见，基于真实世界深度相机通常经历的噪声源来向深度图像添加噪声。也可引入其他随机变化。例如，可向重新定标添加一定程度的随机性。对于每一帧，提供深度图像和具有标记的身体部位的对应的分类图像。也可提供3-D场景元素。
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公开(公告)号：CN102591459A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110447930.8
申请日：2011-12-28
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06F3/011 , G06F3/017 , G06K9/00342 , G06K9/00369 , G06K9/00375
Abstract: 披露了姿势状态识别以及估计用户身体部位姿势的系统和方法。在一个披露的实施例中，从传感器接收图像，其中此图像至少包括用户图像中含有此身体部位的一部分。从图像中估计用户的骨架信息，至少部分地基于骨架信息来识别与此身体部位对应的图像区域，提取此区域的形状描述符，并根据训练数据分类此形状描述符以估计此身体部位的姿势。
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公开(公告)号：CN102566981B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201110443208.7
申请日：2011-12-14
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06N99/005 , G06K9/00986 , G06K9/6281 , G06N5/046
Abstract: 本发明涉及并行处理机器学习决策树训练。此处所公开的各实施例涉及通过基于图形处理单元(GPU)的机器学习来生成决策树。例如，一个实施例提供了一种方法，包括，对于决策树的每个层级：在并行处理流水线的每个GPU处对示例集中的每个示例执行针对特征集中的一个特征的特征测试。方法进一步包括将特征测试的结果累积在本地存储器块中。该方法还包括，将累积的结果从每个本地存储器块的写入到全局存储器，以生成层级中的每个节点的特征的直方图，并且对于层级中的每个节点，根据直方图将具有最低熵的特征分配给该节点。
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公开(公告)号：CN102591459B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201110447930.8
申请日：2011-12-28
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06F3/011 , G06F3/017 , G06K9/00342 , G06K9/00369 , G06K9/00375
Abstract: 披露了姿势状态识别以及估计用户身体部位姿势的系统和方法。在一个披露的实施例中，从传感器接收图像，其中此图像至少包括用户图像中含有此身体部位的一部分。从图像中估计用户的骨架信息，至少部分地基于骨架信息来识别与此身体部位对应的图像区域，提取此区域的形状描述符，并根据训练数据分类此形状描述符以估计此身体部位的姿势。
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公开(公告)号：CN102591456A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110427844.0
申请日：2011-12-19
Applicant: 微软公司
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102184558B
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201110118235.7
申请日：2011-04-28
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/00375 , G06F3/017 , G06K9/342 , G06K9/6219 , H04N19/436
Abstract: 本发明描述了概率分布云的多质心压缩的机制。描述了用于通过将所分类的图像数据压缩为所捕捉的对象是正确标识的实体的概率的质心，来标识由深度照相机所捕捉的对象的系统和方法。处理输出样本以检测非零概率像素的空间局部簇。对于每个簇，生成一质心，这通常导致用于每个区别对象的多个质心。基于簇的大小和形状以及其所组成像素的概率，对每个质心分配一置信度值，指示其对应于真实对象的似然度。
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公开(公告)号：CN102566981A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110443208.7
申请日：2011-12-14
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06N99/005 , G06K9/00986 , G06K9/6281 , G06N5/046
Abstract: 本发明涉及并行处理机器学习决策树训练。此处所公开的各实施例涉及通过基于图形处理单元(GPU)的机器学习来生成决策树。例如，一个实施例提供了一种方法，包括，对于决策树的每个层级：在并行处理流水线的每个GPU处对示例集中的每个示例执行针对特征集中的一个特征的特征测试。方法进一步包括将特征测试的结果累积在本地存储器块中。该方法还包括，将累积的结果从每个本地存储器块的写入到全局存储器，以生成层级中的每个节点的特征的直方图，并且对于层级中的每个节点，根据直方图将具有最低熵的特征分配给该节点。
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公开(公告)号：CN102331992A
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN201110162273.2
申请日：2011-06-08
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06K9/6282
Abstract: 本发明涉及分布式决策树训练。计算机化的决策树训练系统可以包括被配置为接收用于训练决策树的训练数据输入的分布式控制处理单元。系统可以进一步包括多个数据批处理单元，其中每个数据批处理单元被配置为为训练数据的分别的数据批次评估决策树的多个分裂函数中的每一个，从而为每个分裂函数、为数据批次中的每个数据计算部分的直方图。系统可以进一步包括多个节点批处理单元，节点批处理单元被配置为为每个分裂函数聚集相关的部分直方图，以为边缘树节点的子集中的每个节点的每个分裂函数形成聚集的直方图，并且被配置为通过计算为边缘树节点产生最高的信息增益的分裂函数来为每个边缘树节点确定选定的分裂函数。
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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：CN102194105A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110071738.3
申请日：2011-03-18
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/00335 , G06K9/6206
Abstract: 本发明公开了一种生成用于人体跟踪的代表训练数据的方法。为身体关节跟踪系统的机器学习算法生成合成身体图像。来自运动捕捉序列的帧被重新定标到若干不同的身体类型，来充分利用该运动捕捉序列。为了避免向机器学习算法提供冗余或相似的帧，并且为了提供紧凑但仍高度变化的图像集，可使用相似度度量来标识不相似的帧。该相似度度量用于定位根据阈值距离足够不同的帧。出于真实性起见，基于真实世界深度相机通常经历的噪声源来向深度图像添加噪声。也可引入其他随机变化。例如，可向重新定标添加一定程度的随机性。对于每一帧，提供深度图像和具有标记的身体部位的对应的分类图像。也可提供3-D场景元素。
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