平码五不中公式规律
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一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的方法和设备.pdf

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一种 用于 基于 运动 特征 信息 生成 方法 设备
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摘要
申请专利号:

CN201310166011.2

申请日:

2013.05.07

公开号:

CN104143074A

公开日:

2014.11.12

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法?#19978;?#24773;: 专利申请权的转移 IPC(主分类):G06K 9/00登记生效日:20170626变更事项:申请人变更前权利人:李东舸变更后权利人:杭州智棱科技有限公司变更事项:地址变更前权利人:430063 湖北省武汉市武昌岳家嘴华腾园9栋二单元2506室变更后权利人:310020 浙江省杭州市江干区凯旋路445号浙江物产国?#20351;?#22330;29层c座|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20130507|||公开
IPC分类号: G06K9/00; G06K9/62 主分类号: G06K9/00
申请人: 李东舸
发明人: 李东舸
地址: 430063 湖北省武汉市武昌岳家嘴华腾园9栋二单元2506室
优?#28909;ǎ?/td>
专利代理机构: 北京汉昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11370 代理人: 罗朋;周建华
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法律状态
申请(专利)号:

CN201310166011.2

授权公告号:

||||||

法律状态公告日:

2017.07.14|||2016.06.08|||2014.11.12

法律状态类?#20572;?/td>

专利申请权、专利权的转移|||实质审查的生效|||公开

摘要

本发明的目的是提供一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的方法与设备;通过检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;当满足所述启动触发条件,基于?#36816;?#36848;启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动的运动特征信息?#27426;运?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码。与现有技术相比,本发明当检测到满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件,基于对该启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应该运动图像的运动特征信息,并进而通过编码处理生成对应的运动特征码,提高了生成运动特征码的准确率和效率,提升了用户的使用体验。

权利要求书

权利要求书
1.  一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的方法,其中,该方法包括以下步骤:
a检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;
b当满足所述启动触发条件,基于?#36816;?#36848;启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动的运动特征信息;
c?#36816;?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码。

2.  根据权利要求1所述的方法,其中,所述步骤b由传感检测装置执行,其中,所述传感检测装置包括以下任一项:
-MEMS传感器;
-二维摄像装置;
-三维摄像装置。

3.  根据权利要求1所述的方法,其中,所述启动触发条件包括以下任一项:
-在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象;
-在所获取的运动图像中检测到预定运动模式。

4.  根据权利要求1所述的方法,其中,所述启动触发条件包括:
-在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象,且在所述输入目标对象所对应的运动图像中检测到预定运动模式。

5.  根据权利要求3或4所述的方法,其中,所述初始图像包括预定的输入目标对象,其中,所述步骤b包括:
b1当满足所述启动触发条件,获取所述输入目标对象的运动图像信息;
b2基于所述运动图像信息,确定所述输入目标对象的运动特征信息。

6.  根据权利要求5所述的方法,其中,所述运动特征信息还包括所述输入目标对象的运动轨迹信息;
其中,所述步骤c包括:
-?#36816;?#36848;运动轨迹信息进行编码处理,生成对应所述运动轨迹信息的运动特征码。

7.  根据权利要求5或6所述的方法,其中,所述步骤c包括:
-根据所述运动特征信息,并结合所述输入目标对象的对象相关信息,生成所述运动特征码。

8.  根据权利要求7所述的方法,其中,所述对象相关信息包括以下至少任一项:
-人手信息;
-特定手势信息;
-以预定发光模式进行发光的发光单元信息。

9.  根据权利要求5所述的方法,其中,所述a步骤包括:
-根据预定的图像特征信息,检测所获取的初始图像是否包括预定的输入目标对象,其中,所述输入目标对象与所述图像特征信息相对应。

10.  根据权利要求5所述的方法,其中,所述初始图像中包括多个输入目标对象;
其中,所述步骤b包括:
-当满足所述启动触发条件,分别获取每个输入目标对象的运动图像信息,并据此确定对应的运动特征信息;
其中,所述步骤c包括:
-对每个输入目标对象所对应的所述运动特征信息进行编码处理,生成所述多个输入目标对象的运动特征码。

11.  根据权利要求1至10中任一项所述的方法,其中,该方法还包括:
x?#36816;?#36848;运动特征信息进行降维处理,以获得降维后的运动特征信息;
其中,所述步骤c包括:
-?#36816;?#36848;降维后的运动特征信息进行编码处理,生成所述输入目标对象的运动特征码。

12.  根据权利要求11所述的方法,其中,所述步骤x包括:
-将所述运动特征信息自三维空间降至二维平面,其中,所述二维平面包括以下任一项:
-图像获取平面;
-二维拟合平面;
-垂直方向拟合平面;
-设备朝向方向拟合平面。

13.  根据权利要求1至12中任一项所述的方法,其中,所述运动特征信息包括以下至少任一项:
-突出特征信息;
-全局特征信息;
-变化趋势信息。

14.  根据权利要求1至13中任一项所述的方法,其中,所述步骤c包括:
-根据所述运动特征信息,并结合所述运动特征信息的附加信息,生成对应的运动特征码;
-将所述运动特征码提供给对应的处理应用。

15.  根据权利要求14所述的方法,其中,所述附加信息包括以下至少任一项:
-所述运动特征信息的标识信息;
-所述运动特征信息的辅助信息。

16.  根据权利要求1至15中任一项所述的方法,其中,所述编码处理包括以下至少任一项:
-编码形式转换处理;
-编码打包处理;
-编码压缩处理;
-编码?#29992;?#22788;理。

17.  根据权利要求1至16中任一项所述的方法,其中,该方法还包括:
-检测是否满足停止生成所述运动特征码的停止触发条件;
-若满足所述停止触发条件,提供停止生成所述运动特征码的提示信息;
其中,所述停止触发条件包括以下至少任一项:
-获取预定的停止生成运动特征码的停止触发信息;
-在所述运动图像中检测到对应于停止生成运动特征码的预定运动模式;
-所生成的运动特征码满足预定的停?#22266;?#20214;。

18.  一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的运动码生成设备,其中,该设备包括:
检测装置,用于检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;
确定装置,用于当满足所述启动触发条件,基于?#36816;?#36848;启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动的运动特征信息;
生成装置,用于?#36816;?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码。

19.  根据权利要求18所述的运动码生成设备,其中,所述确定装置包括传感检测装置,其中,所述传感检测装置包括以下任一项:
-MEMS传感器;
-二维摄像装置;
-三维摄像装置。

20.  根据权利要求18所述的运动码生成设备,其中,所述启动触发条件包括以下任一项:
-在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象;
-在所获取的运动图像中检测到预定运动模式。

21.  根据权利要求18所述的运动码生成设备,其中,所述启动触发条件包括:
-在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象,且在所述输入目标对象所对应的运动图像中检测到预定运动模式。

22.  根据权利要求20或21所述的运动码生成设备,其中,所述初始图像包括预定的输入目标对象,其中,所述确定装置包括:
获取单元,用于当满足所述启动触发条件,获取所述输入目标对象的运动图像信息;
确定单元,用于基于所述运动图像信息,确定所述输入目标对象的运动特征信息。

23.  根据权利要求22所述的运动码生成设备,其中,所述运动特征信息还包括所述输入目标对象的运动轨迹信息;
其中,所述生成装置用于:
-?#36816;?#36848;运动轨迹信息进行编码处理,生成对应所述运动轨迹信息的运动特征码。

24.  根据权利要求22或23所述的运动码生成设备,其中,所述生成装置用于:
-根据所述运动特征信息,并结合所述输入目标对象的对象相关信息,生成所述运动特征码。

25.  根据权利要求24所述的运动码生成设备,其中,所述对象相关信息包括以下至少任一项:
-人手信息;
-特定手势信息;
-以预定发光模式进行发光的发光单元信息。

26.  根据权利要求25所述的运动码生成设备,其中,所述检测装置用于:
-根据预定的图像特征信息,检测所获取的初始图像是否包括预定的输入目标对象,其中,所述输入目标对象与所述图像特征信息相对应。

27.  根据权利要求25所述的运动码生成设备,其中,所述初始图像中包括多个输入目标对象;
其中,所述确定装置用于:
-当满足所述启动触发条件,分别获取每个输入目标对象的运动图像信息,并据此确定对应的运动特征信息;
其中,所述生成装置用于:
-对每个输入目标对象所对应的所述运动特征信息进行编码处理,生成所述多个输入目标对象的运动特征码。

28.  根据权利要求18至27中任一项所述的运动码生成设备,其中,该设备还包括:
降维处理装置,用于?#36816;?#36848;运动特征信息进行降维处理,以获得降维后的运动特征信息;
其中,所述生成装置用于:
-?#36816;?#36848;降维后的运动特征信息进行编码处理,生成所述输入目标对象的运动特征码。

29.  根据权利要求28所述的运动码生成设备,其中,所述步骤降维处理装置用于:
-将所述运动特征信息自三维空间降至二维平面,其中,所述二维平面包括以下任一项:
-图像获取平面;
-二维拟合平面;
-垂直方向拟合平面;
-设备朝向方向拟合平面。

30.  根据权利要求18至29中任一项所述的运动码生成设备,其中,所述运动特征信息包括以下至少任一项:
-突出特征信息;
-全局特征信息;
-变化趋势信息。

31.  根据权利要求18至30中任一项所述的运动码生成设备,其中,所述生成装置用于:
-根据所述运动特征信息,并结合所述运动特征信息的附加信息,生成对应的运动特征码;
-将所述运动特征码提供给对应的处理应用。

32.  根据权利要求31所述的运动码生成设备,其中,所述附加信息包括以下至少任一项:
-所述运动特征信息的标识信息;
-所述运动特征信息的辅助信息。

33.  根据权利要求18至32中任一项所述的运动码生成设备,其中,所述编码处理包括以下至少任一项:
-编码形式转换处理;
-编码打包处理;
-编码压缩处理;
-编码?#29992;?#22788;理。

34.  根据权利要求18至33中任一项所述的运动码生成设备,其中,该设备还包括停止装置,用于:
-检测是否满足停止生成所述运动特征码的停止触发条件;
-若满足所述停止触发条件,提供停止生成所述运动特征码的提示信息;
其中,所述停止触发条件包括以下至少任一项:
-获取预定的停止生成运动特征码的停止触发信息;
-在所述运动图像中检测到对应于停止生成运动特征码的预定运动模式;
-所生成的运动特征码满足预定的停?#22266;?#20214;。

说明书

说明书一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的方法和设备
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的技术。
背景技术
运动特征码为根据运动模式产生的特征码,通过MEMS或摄像装置等可捕捉运动特征并产生相应的特征码,运动特征码可用来当密码或用来匹配以验证设备在遥感器所检测的现场?#21462;?#20363;如,可以将运动特征码作为设备解锁和开启的密码,如门禁、支付设备等;可以将运动轨迹编码作为设备的执行命令代码,如信息的发送与接收、功能的执行和确认?#21462;?
因此,如何基于运动特征信息生成运动特征码,以提高生成运动特征码的准确率和效率,成为本领域技术人?#24517;?#38656;解决的问题之一。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的方法与设备。
根据本发明的一个方面,提供了一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的方法,其中,该方法包括以下步骤:
a检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;
b当满足所述启动触发条件,基于?#36816;?#36848;启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动的运动特征信息;
c?#36816;?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码。
根据本发明的另一方面,?#22266;?#20379;了一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的运动码生成设备,其中,该设备包括:
检测装置,用于检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;
确定装置,用于当满足所述启动触发条件,基于?#36816;?#36848;启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动的运动特征信息;
生成装置,用于?#36816;?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码。
与现有技术相比,本发明当检测到满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件,基于对该启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应该运动的运动特征信息,进而通过对该运动特征信息进行编码处理,生成对应的运动特征码,提高了生成运动特征码的准确率和效率,提升了用户的使用体验。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详?#35813;?#36848;,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1示出根据本发明一个方面的基于运动特征信息生成运动特征码的设备示意图;
图2示出根据本发明一个优选实施例的基于运动特征信息生成运动特征码的设备示意图;
图3示出根据本发明另一个方面的基于运动特征信息生成运动特征码的方法流程图;
图4示出根据本发明一个优选实施例的基于运动特征信息生成运动特征码的方法流程图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详?#35813;?#36848;。
图1示出根据本发明一个方面的基于运动特征信息生成运动特征码的设备示意图。运动码生成设备1包括检测装置101、确定装置102和生成装置103。
其中,检测装置101检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;其中,所述启动触发条件包括以下任一项:
-获取预定的生成运动特征信息的触发信息;
-在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象:
-在所获取的运动图像中检测到预定运动模式。
例如,用户通过与移动终端、穿戴式设备等设备的?#25442;ィ?#22312;该移动终端或穿戴式设备的特定按钮上通过点击、长按等方式,发送了启动信号,检测装置101通过与该移动终端或穿戴式设备的?#25442;ィ?#20363;如WIFI、蓝牙、红外、互联网或其他约定的通信方式,获取该启动信息,并判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。
又如,针对装置所获取的初始图像,检测装置101通过图像识别等方式,在该所获取的初始图像中检测是否包括预定的输入目标对象,如在该初始图像中检测是否包括符合特定特征的区域,如皮肤区域、人?#22330;?#19968;定形状的物体等,当检测到上述输入目标对象时,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。
再如,针对摄像装置所获取的运动图像,检测装置101通过图像识别等方式,在该所获取的运动图像中检测是否包括预定运动模式,如使用光流分析等方法对该运动图像的不同运动区域进行分割,或者在对该运动图像进行运动检测取其总体运动方向和大小为整幅图的运动方式,例如,使用整幅图各像素的运动对总体运动大小和方向进行投?#27604;?#26368;多票数的大小和方向,当多帧的运动出现合乎条件的运动模式时,即,当检测到预定运动模式时,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。
本领域技术人员应能理解上述启动触发条件仅为举例,其他现有的或今后可能出现的启动触发条件如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
确定装置102当满足所述启动触发条件,基于?#36816;?#36848;启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动的运动特征信息。具体地,当检测装置101检测到满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件,则该确定装置102通过MEMS传感器、二维摄像装置、三维摄像装置等,对该启动触发条件所对应的运动进行检测,确定对应该运动的运动特征信息,如速度、加速度、运动方向相对变化趋势等运动特征信息。
优选地,所述确定装置102包括传感检测装置,其中,所述传感检测装置包括以下任一项:
-MEMS传感器;
-二维摄像装置;
-三维摄像装置。
本领域技术人员应能理解上述传感检测装置仅为举例,其他现有的或今后可能出现的传感检测装置如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
生成装置103?#36816;?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码。具体地,生成装置103根据确定装置102所确定的运动特征信息,通过一定的编码方式,如傅立叶形状描述符法、几何参数法、形状不变矩法、旋转函数法、小波描述符法等,生成对应该运动特征信息的运动特征码;如基于运动图像中运动轨迹的图形特征点、图形边缘特征、图形闭?#19979;?#24275;特征等运动特征信息,生成对应的运动特征码;或者,基于该运动图像中运动轨迹的速度、加速度、运动方向相对变化趋势等运动特征信息,生成对应的运动特征码。
例如,生成装置103基于该运动图像的图形形状特征,对该运动图像进行描述和编码,即,生成对应的运动特征信息,如采用图形形状和轮廓的编码方法,直接对运动在二(三)维空间的轨迹进行编码;或者,将时间序列顺序与图形形状特征进行结合编码,类似于智能手机九宫格屏幕解锁的原理,即产生轨迹的先后顺序不同影响编码输出。编码方法包括傅立叶形状描述符法、几何参数法、形状不变矩法、旋转函数法、 小波描述符法?#21462;?
又如,生成装置103利用手势识别技术可识别用户手势,如用户竖起大拇指,或者用户的手掌、拳头等手势;该生成装置103利用运动跟踪可识别用户手势运动方式,如用户在空中来回摇动、空中画Z?#24103;?#31354;?#34892;?#27721;字等手势?#25381;只?#32773;,用户使用穿戴式设备,则该生成装置103可通过穿戴式计算,确定该用户的手势,如该用户先摊开手掌再握拳头,然后摇动等手势。生成装置103可对手势及运动方式编码,如书写的汉?#21482;?#33521;文可用相应的汉字编码和ASCII码,不同手势为不同的代码。这些不同码可以前后衔接成为更长的码,例如手势2,即伸出?#25345;?#21644;中指,代码为02,画M字的代码为109,则用手势2画M的代码可为020109。
本领域技术人员应能理解上述生成运动特征信息的方式仅为举例,其他现有的或今后可能出现的生成运动特征信息的方式如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
在此,所述编码处理包括以下至少任一项:
-编码形式转换处理;
-编码打包处理;
-编码压缩处理;
-编码?#29992;?#22788;理。
本领域技术人员应能理解上述编码处理的方式仅为举例,其他现有的或今后可能出现的编码处理的方式如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
优选地,所述启动触发条件包括在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象;其中,确定装置102包括获取单元(未示出)和确定单元(未示出)。该获取单元当满足所述启动触发条件,获取所述输入目标对象的运动图像信息;确定单元基于所述运动图像信息,确定所述输入目标对象的运动特征信息。
具体地,针对摄像装置所获取的初始图像,检测装置101通过图像识别等方式,在该所获取的初始图像中检测是否包括预定的输入目标对 象,如在该初始图像中检测是否包括符合特定特征的区域,如皮肤区域、人?#22330;?#19968;定形状的物体等,当检测到上述输入目标对象时,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。
随后,当满足该启动触发条件,获取单元例如通过视频跟踪算法等,跟踪该检测装置101所检测到的输入目标对象,获取该输入目标对象的运动图像信息,以作为所述启动触发条件所对应的运动图像。
接着,确定单元基于该获取单元所获取的运动图像,根据该运动图像的运动轨迹信息、运动趋势信息,或再结合该输入目标对象的对象相关信息,确定所述输入目标对象的运动特征信息,如基于该输入目标对象的运动轨迹的图形特征点、图形边缘特征、图形闭?#19979;?#24275;特征等信息,生成该输入目标对象的运动特征信息。
例如,运动码生成设备1可采用二维或三维摄像装置捕捉运动并产生运动特征信息。二维摄像装置产生的运动特征信息可等效为运动在图像平面?#25104;?#21518;轨迹的二维码。在此,二维或三维摄像装置获取初始图像;检测装置101在该初始图像中检测预定的输入目标对象;获取单元采用视频跟踪算法等方式,跟踪该输入目标对象;确定单元根据该输入目标对象的运动图像信息,确定该输入目标对象的运动特征信息。
在此,检测装置101通过图像识别可检测符合特定特征的区域作为输入目标对象,如皮肤区域、人?#22330;?#19968;定形状的物体?#21462;?#36739;佳地,获取单元使用视频跟踪算法可同?#22791;?#36394;一个或多个目标运动,根据运动特征产生运动特征信息。
优选地,所述运动特征信息还包括所述输入目标对象的运动轨迹信息;其中,所述生成装置103用于?#36816;?#36848;运动轨迹信息进行编码处理,生成对应所述运动轨迹信息的运动特征码。具体地,确定装置102根据所获取的运动图像,确定该输入目标对象的运动轨迹信息,如通过对该运动图像进行图像识别与分析,确定该输入目标对象的运动轨迹的图形特征点、图形边缘特征、图形闭?#19979;?#24275;特征等特征信息;生成装置103根据上述运动轨迹信息,通过一定的编码方式,如傅立叶形状描述符法、几何参数法、形状不变矩法、旋转函数法、小波描述符法等,生成该 输入目标对象的运动特征码。较佳地,仅当检测装置101在该初始图像中检测到输入目标对象以特定方式运动,生成装置103才生成相应的运动特征码或其生成的运动特征码为输出,例如该输入目标对象至少来回晃动一次才能生成有效运动特征码,否则不予考虑。
优选地,运动码生成设备1还包括降维处理装置(未示出)。该降维处理装置?#36816;?#36848;运动特征信息进行降维处理,以获得降维后的运动特征信息;生成装置103?#36816;?#36848;降维后的运动特征信息进行编码处理,生成所述输入目标对象的运动特征码。具体地,降维处理装置根据确定装置102所确定的运动特征信息,例如通过?#25104;?#31561;方式,对该运动特征信息进行降维处理,如将三维运动特征信息降维至二维运动特征信息;进而,生成装置103对该降维后的运动特征信息进行编码处理,例如通过编码打包处理、编码压缩处理、编码?#29992;?#22788;理等编码方式,生成该输入目标对象的运动特征码。
优选地,该降维处理装置将所述运动特征信息自三维空间降至二维平面,其中,所述二维平面包括以下任一项:
-图像获取平面;
-二维拟合平面;
-垂直方向拟合平面;
-设备朝向方向拟合平面。
在此,由于运动是在三维空间产生,有些遥感设备(如普通摄像装置)只能捕捉二维空间的运动特征,而另一些遥感设备(如三维摄像装置或MEMS)又能捕捉三维的运动轨迹。因此,对运动图像进行降维处理,如将三维空间内的运动投影到某一特定二维空间,可解决不同捕捉设备造成的差异。降维处理或投影的方式包括但不限于:
1)依据已知的图像平面(例如使用前首先在系?#25104;?#35774;定图像平面相对于大地坐标的方向,设定可根据摄像装置朝向以Compass等传感器或其他相似校对过程给出,在摄像装置的设备上如有Compass等对方位感应的传感器,摄像装置朝向可以很方便给出);
2)计算与三维运动方向最接近的二维拟合平面,其计算可通过对 三维运动轨迹做主轴分析,并取最大两个轴组成的平面,即为对三维运动分布最小误差估计的二维拟合平面;
3)与2)中类似,不过此时的最小误差平面为垂直方向平面,其一种计算为把三维轨迹投影为二维水平方向上,然后对其在二维水平平面分布做主轴分析取最大轴线方向,其决定垂直平面即为最小拟合误差的垂直方向平面;
4)根据设备平均朝向的垂直方向作为投影方向。
在摄像装置的设备上如有Compass等对方位感应的传感器,摄像装置的方位可以很方便的给出。三维与二维图形平面的关系也就确定。同样,?#25105;?#20004;个摄像装置的相对方向也能很方便得出。如果没有方向传感器,传统的图像校准方法也可以检测出不同摄像装置平面的相对关系(相对校准)或任一摄像装置相对于大地的绝对位置关系(绝对校准)。相对校准具体方法包括以手动或自动方式?#19994;?#22312;两个摄像装置所设图中对应的一组点,例如至少八个点或三个?#37096;住?#32477;对校准则给出一组点的大地坐标或者采用摄像装置标定的方法计算出摄像装置的外参数,确定摄像装置之间的相对位置或摄像装置在世界坐标系的绝对位置。目前的摄像装置标定方法可以分为传?#25104;?#20687;装置标定方法和摄像装置自标定方法。传统的摄像装置方法一般需要标定块(三维或二维)作为空间参照物,方法主要有直线线性变换(DLT)方法、Tsai的RAC定标方法、张正友平面定标方法、胡?#23478;?#22278;标定方法?#21462;?#25668;像装置自标定方法利用多幅图像之间的对应关系进行标定。
在获得成像平面的坐标之后,即可获得成像平面的法线方向坐标,同时可以将三维空间点投影到成像平面上。坐标系平移十分简单直接且通常并不影响编码。二维与三维坐标系起始点相同时,设成像平面的法线方向矢量坐标(xd,yd,zd),三维空间点的绝对坐标为(x,y,z),三维空间点在成像平面上的投影坐标为(xp,yp,0),则有:
xp=x-xdzdz]]>
yp=y-ydzdz]]>
获得所有三维空间点在二维平面上的投影之后,即可以利用该投影 的二维图形进行二维图形形状编码;进一步,可以结合成像平面的坐标或法线方向信息联合二维图形形状编码进行三维编码,最终确定输入目标对象的运动轨迹信息。
优选地,所述运动特征信息包括以下至少任一项:
-突出特征信息;
-全局特征信息;
-变化趋势信息。
在此,运动轨迹信息的突出特征信息包括但不限于折转点(速度、加速度大小或其方向变化的局部峰或谷点)的(加)速度大小、方向、时间、和相对位置;运动轨迹信息的全局特征信息包括但不限于晃动频?#30465;?#25391;幅、速度方差?#21462;?#21450;由其所引申出的特征;变化趋势信息例如(加)速度大小、方向等的相对变化趋势。
例如,生成装置103利用速度大小、方向相对变化趋势的编码可以排除因为不同设备检测差异对编码的影响,如采用升(+1)、平(0)、降(-1)等描述运动趋势信息。生成装置103可采用以下两种方案进行编码,即,生成对应的运动特征码:
1)通过以下公式确定运动特征码:
C=A1-A2
其中,C为差分编码,即,变化趋势,A1为第1时刻的运动特征信息,如速度大小、方向等,A2为第2时刻的运动特征信息;
2)进一步对C二值化或三值化,如取+1、0、-1。
例如,对于输入目标对象在4个时刻的速度值,生成装置103根据该输入目标对象的第一运动特征信息1231与第二运动特征信息2342,在对这两个运动特征信息进行上述差分编码后,其获得的运动特征码相同,均为11-2。又如,对于输入目标对象在4个时刻的加速度值,生成装置103根据该输入目标对象的第一运动特征信息1231与第二运动特征信息1353,这两个运动特征信息差分编码后所获得的运动特征码不同,但两者的差分二值或三值化相同,均为11-1。
3)采用速度与方向变化结合的编码,例如,速度(或加速度)的 变化趋势分为三种,即加速(+1)、?#20154;?0)和减速(-1),故相应的编码值也有三个;方向的变化趋势也可分为三种,即升(+1)、平(0)和降(-1),故相应的编码值也有三个;从而将二者组合后可获得更多的编码值,如可采用加速升(4)、加速平(3)、加速降(2)、?#20154;?#21319;(1)、?#20154;?#24179;(0)、?#20154;?#38477;(-1)、减速升(-2)、减速平(-3)、减速降(-4)?#21462;?
在另一优选实施例中,生成装置103根据所述运动特征信息,并结合所述输入目标对象的对象相关信息,生成所述运动特征码。具体地,生成装置103根据确定装置102所确定的该输入目标对象的运动特征信息,如该输入目标对象的运动轨迹的图形特征点、图形边缘特征、图形闭?#19979;?#24275;特征等特征信息,并结合该输入目标对象的对象相关信息,如人手信息、特定手势信息、以预定发光模式进行发光的发光单元信息等,通过一定的编码方式,生成该输入目标对象的运动特征码。
在此,所述对象相关信息包括以下至少任一项:
-人手信息;
-特定手势信息;
-以预定发光模式进行发光的发光单元信息。
对象相关信息包括可用于标识该输入目标对象的标识信息,如人手、人?#22330;?#25163;机、特定手势、以预定发光模式进行发光的发光单元信息等标识信息。例如,若对象相关信息为人手信息,则生成装置103所生成的运动特征码还包括人手信息。运动码生成设备1采用模式识别技术检测特定手势信息、人手信息或人脸信息,也可检测识别特定物体:如长方形的手机等物体。识别过程包括?#28304;?#37327;输入目标对象和非输入目标对象进行特征提取和训练,生成判别器,利用判别器对候选输入目标对象进?#20449;?#21035;,判别为输入目标对象或非输入目标对象。其中提取的特征可以采用Harr-like,HOG,LBP等,训练方法可以采用LDA,SVM,Adaboost?#21462;?#23545;于一定形状物体的检测则可以使用首先提取边?#31561;?#21518;进行模板匹配识别形状的方法。模板匹配可采用Haussdorff或Chaferdistance匹配等方法。对于一定形状物体,可?#22253;?#20197;上形状检测和物体 识别方法结合使用,如先进行形状检测,对于合乎形状的候选再进行物体识别。
在此,该用户还可使用穿戴式设备,通过该穿戴式设备生成特定手势,如摊手、握拳、挥动等特定手势,该生成装置103通过穿戴式计算,确定该用户所采用的特定手势,如该用户先摊开手掌再握拳头,然后摇动等特定手势,进而基于该手势,生成对应的运动特征码。
较佳地,若输入目标对象在人脸的一定范围内检测,如人脸下方的一个方形区域,当人脸正对才进行其附近的目标检测。这既可加快检测,又可有效去除非输入目标对象的噪声影响,如反光光点?#21462;?#24403;有多个输入目标对象而系统?#31181;?#25509;受一个输入设备时,对人脸的检测还可?#22253;?#21161;优先选择输入目标对象,例如更靠?#34892;?#20301;置和面积更大的脸(通常为更近的脸)下方的输入目标对象具有更高的优先级。
在此,对象相关信息还包括可用于辅助判断输入目标对象的特定手势信息,如人手的“V”形手势、人脸的皱眉或大笑?#21462;?#33509;对象相关信息包括人手的“V”形手势,则生成装置103所生成的运动特征码还包括该“V”形手势的特定手势信息。例如,检测装置101利用手势识别技术可识别用户手势,如竖起大拇指;确定装置102利用运动跟踪可识别用户手势运动方式,如用户在空中来回摇动、空中画Z?#24103;?#31354;?#34892;?#27721;字等;生成装置103可对手势及运动方式编码,如书写的汉?#21482;?#33521;文可用相应的汉字编码和ASCII码,不同手势为不同的代码,这些不同码可以前后衔接成为更长的码,例如手势2,即伸出?#25345;?#21644;中指,代码为02,画M字的代码为109,则用手势2画M的代码可为020109。
对象相关信息还包括以预定发光模式进行发光的发光单元信息,如以一定频率进行?#20102;?#21457;光的发光单元信息、以交替的颜色进行发光的发光单元信息或两者的结合等,生成装置103根据确定装置102所确定的运动特征信息,并结合输入目标对象,如某个发光单元,的对象相关信息,如该发光单元以预定发光模式进行发光的发光单元信息,生成运动特征码。
在此,若没有输入目标对象,则生成装置103根据所述运动特征信 息,并结合摄像装置所拍摄的背景信息的运动情况,生成所述运动特征码。
在又一优选实施例中,所述启动触发条件包括在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象,且在所述输入目标对象所对应的运动图像中检测到预定运动模式。具体地,当检测装置101在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象,且通过对该输入目标对象的跟踪,检测到该输入目标对象以预定运动模式进行运动,则确定装置102确定该输入目标对象的运动特征信息;随后,生成装置103通过对该运动特征信息进行编码处理,生成对应的运动特征码。
在此,仅当输入目标对象的运动轨迹信息符合预定的运动模式,生成装置103根据该运动轨迹信息,?#24067;矗?#36816;动特征信息,通过一定的编码方式,生成对应的运动特征码。
例如,假设预定的运动模式为画圈,检测装置101在该初始图像中检测到预定的输入目标对象,如人手,进而,通过视频跟踪算法,获取该输入目标对象的运动图像信息,根据该运动图像,通过图像分析等方式,确定该输入目标对象的运动轨迹信息,如确定该输入目标对象的运动轨迹的图形轮廓信息;接着,根据该运动轨迹信息,检测该运动轨迹信息是否包括预定的运动模式,如根据该输入目标对象的运功轨迹为圆圈,判断该运动轨迹信息符合预定的运动模式,?#22791;?#36816;动轨迹信息符合预定的运动模式,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;随后,确定装置102确定该运动的运动特征信息;接着,生成装置103根据该运动特征信息,通过一定的编码方式,生成对应的运动特征码。
优选地,检测装置101根据预定的图像特征信息,检测所获取的初始图像是否包括预定的输入目标对象,其中,所述输入目标对象与所述图像特征信息相对应。
在此,图像特征信息包括但不限于颜色、亮度、形状、大小、发光模式(包括个数、颜色、形状、?#20102;?#26041;式等)、运动模式、及其相应分布、组合、或交替出现的方式等特征信息。当输入目标对象为LED等具 有图像特征信息的对象时,该检测装置101根据预定的图像特征信息,检测所获取的初始图像是否包括预定的输入目标对象。例如,假设预定的图像特征信息为红色?#20102;?#21457;光模式,检测装置101在初始图像中检测到了一个红色常亮的输入目标对象、一个绿色?#20102;?#21457;光的输入目标对象及一个红色?#20102;?#21457;光的输入目标对象,则检测装置101根据该预定的图像特征信息,将该红色?#20102;?#21457;光的输入目标对象确定为该预定的输入目标对象。
在此,设备LED闪光灯晃动时,运动码生成设备1通过检测预定的图像特征信息来区分噪声和目标光点,并对目标光点的运功轨迹进行检测,检测过程中对检测到的光点进行连续特征提取,确定实时检测到的光点变化模式,然后把检测到光点变化模式生成相应的运动特征信息,用于后续识别配对之用。其中包括利用特定特征,如颜色、亮度、形状、大小、发光模式、运动模式、及其相应分布或组合检测识别输入目标对象;使用显示设备显示特定的发光模式/图像,如颜色、模式、形状、?#20102;?#31561;作为输入目标对象。例如,用户启动应用程序后,移动设备屏幕显示特定的图像或视频,具备特定颜色亮度分布、模式(如形状)、?#20102;?#31561;图像特征信息,用户将该移动设备屏幕对准摄像装置晃动即可。
优选地,所述初始图像中包括多个输入目标对象;确定装置102当满足所述启动触发条件,分别获取每个输入目标对象的运动图像信息,并据此确定对应的运动特征信息;生成装置103对每个输入目标对象所对应的所述运动特征信息进行编码处理,生成所述多个输入目标对象的运动特征码。
具体地,当检测装置101在所获取的初始图像中检测到预定的多个输入目标对象时,确定装置102例如通过视频跟踪算法,同?#22791;?#36394;该多个输入目标对象的运动,例如串行或并行地跟踪该多个输入目标对象,从而获取每个输入目标对象的运动图像信息,并据此生成对应的运动特征信息;生成装置103根据每个输入目标对象所对应的所述运动特征信息,通过一定的编码方式,生成所述多个输入目标对象的运动特征码。
较佳地,当某一输入目标对象运动产生足够多的运动特征信息,确 定装置102可继续跟踪其他输入目标对象,并为其确定运动特征信息,生成装置103为其生成运动特征码,即运动特征码的生成是可以相互独立的。这样一个摄像装置可同时作多个处理。
优选地,所述启动触发条件包括在所获取的运动图像中检测到预定运动模式;其中,所述检测装置101检测所获取的运动图像是否包括预定运动模式;随后,确定装置102当满足所述启动触发条件,基于对该预定运动模式对应的运动的检测,确定对应的运动特征信息;生成装置103通过对该运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动的运动特征码。
例如,针对摄像装置所获取的运动图像,检测装置101通过图像识别等方式,在该所获取的运动图像中检测是否包括对应于运动特征的预定运动模式,如使用光流分析等方法对该运动图像的不同运动区域进行分割,或者在对该运动图像进行运动检测取其总体运动方向和大小为整幅图的运动方式,例如,使用整幅图各像素的运动对总体运动大小和方向进行投?#27604;?#26368;多票数的大小和方向,当多帧的运动出现合乎条件的运动模式时,即,当检测到预定运动模式时,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。随后,确定装置102当满足该启动触发条件,基于对该预定运动模式对应的运动的检测,确定对应的运动特征信息;生成装置103通过一定的编码方式,生成对应该运动的运动特征码。如假设预定运动模式为水平摇动,检测装置101针对摄像装置所获取的运动图像,检测到一秒内图像的运动(或其中某一足够大的区域)不断在水平左,水平右之间以一秒3-5次来回反复足够多次,则判?#19979;?#36275;启动触发条件;确定装置102基于该以一秒3-5次来回的水平摇动运动模式,确定对应的运动特征信息;生成装置103基于此生成对应该运动的运动特征码。
优选地,生成装置103根据所述运动特征信息,并结合所述运动特征信息的附加信息,生成对应的运动特征码;将所述运动特征码提供给对应的处理应用。其中,所述附加信息包括以下至少任一项:
-所述运动特征信息的标识信息;
-所述运动特征信息的辅助信息。
在此,运动特征信息的标识信息用于检索和(唯一)标识产生的运动特征信息,其包括以下两部?#31181;?#33267;少一个部分:1)设备唯一码:用于标识产生运动特征信息的设备或器件,例如设备的MAC地址、IP地址、电话号码、CPU编号、某一器件的编号、设备ID、产品序列号、通用唯一识别码(UUID)、国?#23460;?#21160;设备ID(IMEI)、国?#23460;?#21160;用户ID(IMSI)或由其引申或编码得到的。一个设备的不同部件可有不同的设备唯一码,例如前置摄像装置、后置摄像装置和MEMS可分别对应不同设备唯一码。此时,可把相应部件的编码和设备的编码叠加(如设备码+部件码或编号)得到设备唯一码;2)特征码序列号:为以产生时间、地址、顺序编号、或随机编号、及以上一项或多项的混合编码。上述两部分可以前后叠加或以一定算法混合产生运动标识信息。
运动特征信息的辅助信息包括除运动特征信息的标识信息外的其他信息,如设备类型信息、设备连接信息(IP地址、电话号码等)、用户信息、特征码产生时间、地点、方式、特征码编码方式、及具体应用所需信息?#21462;?#36816;动特征信息的辅助信息可作为一个整体或分成多段与运动特征信息数据本身一起或穿插传输。
本领域技术人员应能理解上述运动特征信息的附加信息仅为举例,其他现有的或今后可能出现的运动特征信息的附加信息如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
图2示出根据本发明一个优选实施例的基于运动特征信息生成运动特征码的设备示意图。该运动码生成设备1还包括停止装置204。以下参照图2对该优选实施例进行详?#35813;?#36848;:具体地,检测装置201检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;确定装置202当满足所述启动触发条件,基于?#36816;?#36848;启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动的运动特征信息;生成装置203?#36816;?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码;停止装置204检测是否满足停止生成所述运动特征码的停止触发条件; 若满足所述停止触发条件,提供停止生成所述运动特征码的提示信息。其中,检测装置201、确定装置202和生成装置203与图1所示对应装置相同或基本相同,故此处不再赘述,并通过引用的方式包含于此。
其中,停止装置204检测是否满足停止生成所述运动特征码的停止触发条件;若满足所述停止触发条件,提供停止生成所述运动特征码的提示信息;其中,所述停止触发条件包括以下至少任一项:
-获取预定的停止生成运动特征码的停止触发信息;
-在所述运动图像中检测到对应于停止生成运动特征码的预定运动模式;
-所生成的运动特征码满足预定的停?#22266;?#20214;。
例如,用户通过与移动终端等设备的?#25442;ィ?#22312;该移动终端的特定按钮上通过点击、长按等方式,发送了停止信号,停止装置204通过与该移动终端的?#25442;ィ?#20363;如WIFI、蓝牙、红外、互联网或其他约定的通信方式,获取该停止信息,并判?#19979;?#36275;停止生成所述运动特征码的停止触发条件;随后,该停止装置204停止生成所述运动特征码,如通过预定的通信方式,通知后续装置停?#26500;?#20316;;接着,该停止装置204?#22266;?#20379;停止生成所述运动特征码的提示信息,如通过震动、响铃、语音提示、屏幕显示提醒等方式,向用户或其手机发送提示信息。
又如,该停止触发条件包括当在所述运动图像中检测到对应于停止生成运动特征码的预定运动模式,如预先设置当预定运动模式为画“V”形图像时对应停止生成运动特征码,则?#22791;?#36816;动码生成设备1在运动图像中检测到画“V”形图像的预定运动模式时,该停止装置204判?#19979;?#36275;停止生成运动特征码的停止触发条件。
再如,该停止触发条件包括当所生成的运动特征码满足预定的停?#22266;?#20214;,如该运动码生成设备1所获得的运动轨迹的长度已超过预定长度阈值、或者已生成的运动特征码的数量已超过预定数量阈值,则停止装置204判?#19979;?#36275;停止生成运动特征码的停止触发条件。
本领域技术人员应能理解上述停止触发条件仅为举例,其他现有的或今后可能出现的停止触发条件如可适用于本发明,也应包含在本 发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
图3示出根据本发明另一个方面的基于运动特征信息生成运动特征码的方法流程图。
在步骤S301中,运动码生成设备1检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;其中,所述启动触发条件包括以下任一项:
-获取预定的生成运动特征信息的触发信息;
-在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象:
-在所获取的运动图像中检测到预定运动模式。
例如,用户通过与移动终端、穿戴式设备等设备的?#25442;ィ?#22312;该移动终端或穿戴式设备的特定按钮上通过点击、长按等方式,发送了启动信号,在步骤S301中,运动码生成设备1通过与该移动终端或穿戴式设备的?#25442;ィ?#20363;如WIFI、蓝牙、红外、互联网或其他约定的通信方式,获取该启动信息,并判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。
又如,针对摄像装置所获取的初始图像,在步骤S301中,运动码生成设备1通过图像识别等方式,在该所获取的初始图像中检测是否包括预定的输入目标对象,如在该初始图像中检测是否包括符合特定特征的区域,如皮肤区域、人?#22330;?#19968;定形状的物体等,当检测到上述输入目标对象时,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。
再如,针对摄像装置所获取的运动图像,在步骤S301中,运动码生成设备1通过图像识别等方式,在该所获取的运动图像中检测是否包括预定运动模式,如使用光流分析等方法对该运动图像的不同运动区域进行分割,或者在对该运动图像进行运动检测取其总体运动方向和大小为整幅图的运动方式,例如,使用整幅图各像素的运动对总体运动大小和方向进行投?#27604;?#26368;多票数的大小和方向,当多帧的运动出现合乎条件的运动模式时,即,当检测到预定运动模式时,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。
本领域技术人员应能理解上述启动触发条件仅为举例,其他现有的或今后可能出现的启动触发条件如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
在步骤S302中,运动码生成设备1当满足所述启动触发条件,基于所述启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动图像的运动特征信息,或言之,运动特征码。具体地,当在步骤S301中,运动码生成设备1检测到满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件,则在步骤S302中,运动码生成设备1通过MEMS传感器、二维摄像装置、三维摄像装置等,对该启动触发条件所对应的运动进行检测,确定对应该运动的运动特征信息,如速度、加速度、运动方向相对变化趋势等运动特征信息。
优选地,所述运动码生成设备1包括传感检测装置,其中,所述传感检测装置包括以下任一项:
-MEMS传感器;
-二维摄像装置;
-三维摄像装置。
本领域技术人员应能理解上述传感检测装置仅为举例,其他现有的或今后可能出现的传感检测装置如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
在步骤S302中,运动码生成设备1?#36816;?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码。具体地,在步骤S302中,运动码生成设备1根据在步骤S302中所确定的运动特征信息,通过一定的编码方式,如傅立叶形状描述符法、几何参数法、形状不变矩法、旋转函数法、小波描述符法等,生成对应该运动特征信息的运动特征码;如基于运动图像中运动轨迹的图形特征点、图形边缘特征、图形闭?#19979;?#24275;特征等运动特征信息,生成对应的运动特征码;或者,基于该运动图像中运动轨迹的速度、加速度、运动方向相对变化趋势等运动特征信息,生成对应的运动特征码。
例如,在步骤S303中,运动码生成设备1基于该运动图像的图形 形状特征,对该运动图像进行描述和编码,即,生成对应的运动特征信息,如采用图形形状和轮廓的编码方法,直接对运动在二(三)维空间的轨迹进行编码;或者,将时间序列顺序与图形形状特征进行结合编码,类似于智能手机九宫格屏幕解锁的原理,即产生轨迹的先后顺序不同影响编码输出。编码方法包括傅立叶形状描述符法、几何参数法、形状不变矩法、旋转函数法、小波描述符法?#21462;?
又如,在步骤S303中,运动码生成设备1利用手势识别技术可识别用户手势,如用户竖起大拇指,或者用户的手掌、拳头等手势;该运动码生成设备1利用运动跟踪可识别用户手势运动方式,如用户在空中来回摇动、空中画Z?#24103;?#31354;?#34892;?#27721;字等手势?#25381;只?#32773;,用户使用穿戴式设备,则该运动码生成设备1可通过穿戴式计算,确定该用户的手势,如该用户先摊开手掌再握拳头,然后摇动等手势。在步骤S303中,运动码生成设备1可对手势及运动方式编码,如书写的汉?#21482;?#33521;文可用相应的汉字编码和ASCII码,不同手势为不同的代码。这些不同码可以前后衔接成为更长的码,例如手势2,即伸出?#25345;?#21644;中指,代码为02,画M字的代码为109,则用手势2画M的代码可为020109。
本领域技术人员应能理解上述生成运动特征信息的方式仅为举例,其他现有的或今后可能出现的生成运动特征信息的方式如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
在此,所述编码处理包括以下至少任一项:
-编码形式转换处理;
-编码打包处理;
-编码压缩处理;
-编码?#29992;?#22788;理。
本领域技术人员应能理解上述编码处理的方式仅为举例,其他现有的或今后可能出现的编码处理的方式如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
优选地,所述启动触发条件包括在所获取的初始图像中检测到预定 的输入目标对象;其中,在步骤S302中还包括子步骤S302a(未示出)和子步骤S302b(未示出)。在子步骤S302a中,运动码生成设备1当满足所述启动触发条件,获取所述输入目标对象的运动图像信息;在子步骤S302b中,运动码生成设备1基于所述运动图像信息,确定所述输入目标对象的运动特征信息。
具体地,针对摄像装置所获取的初始图像,在步骤S301中,运动码生成设备1通过图像识别等方式,在该所获取的初始图像中检测是否包括预定的输入目标对象,如在该初始图像中检测是否包括符合特定特征的区域,如皮肤区域、人?#22330;?#19968;定形状的物体等,当检测到上述输入目标对象时,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。
随后,当满足该启动触发条件,在子步骤S302a中,运动码生成设备1例如通过视频跟踪算法等,跟踪在步骤S301中所检测到的输入目标对象,获取该输入目标对象的运动图像信息,以作为所述启动触发条件所对应的运动图像。
接着,在子步骤S302b中,运动码生成设备1基于在子步骤S302a中所获取的运动图像,根据该运动图像的运动轨迹信息、运动趋势信息,或再结合该输入目标对象的对象相关信息,确定所述输入目标对象的运动特征信息,如基于该输入目标对象的运动轨迹的图形特征点、图形边缘特征、图形闭?#19979;?#24275;特征等信息,生成该输入目标对象的运动特征信息。
例如,运动码生成设备1可采用二维或三维摄像装置捕捉运动并产生运动特征信息。二维摄像装置产生的运动特征信息可等效为运动在图像平面?#25104;?#21518;轨迹的二维码。在此,二维或三维摄像装置获取初始图像;在步骤S301中,运动码生成设备1在该初始图像中检测预定的输入目标对象;在子步骤S302a中,运动码生成设备1采用视频跟踪算法等方式,跟踪该输入目标对象;在子步骤S302b中,运动码生成设备1根据该输入目标对象的运动图像信息,确定该输入目标对象的运动特征信息。
在此,在步骤S301中,运动码生成设备1通过图像识别可检测符合特定特征的区域作为输入目标对象,如皮肤区域、人?#22330;?#19968;定形状的物体?#21462;?#36739;佳地,在子步骤S302a中,运动码生成设备1使用视频跟踪算法可同?#22791;?#36394;一个或多个目标运动,根据运动特征产生运动特征信息。
优选地,所述运动特征信息还包括所述输入目标对象的运动轨迹信息;其中,在步骤S303中,运动码生成设备1用于?#36816;?#36848;运动轨迹信息进行编码处理,生成对应所述运动轨迹信息的运动特征码。具体地,在步骤S302中,运动码生成设备1根据所获取的运动图像,确定该输入目标对象的运动轨迹信息,如通过对该运动图像进行图像识别与分析,确定该输入目标对象的运动轨迹的图形特征点、图形边缘特征、图形闭?#19979;?#24275;特征等特征信息;在步骤S303中,运动码生成设备1根据上述运动轨迹信息,通过一定的编码方式,如傅立叶形状描述符法、几何参数法、形状不变矩法、旋转函数法、小波描述符法等,生成该输入目标对象的运动特征码。较佳地,仅当在步骤S301中,运动码生成设备1在该初始图像中检测到输入目标对象以特定方式运动,在步骤S303中,运动码生成设备1才生成相应的运动特征码或其生成的运动特征码为输出,例如该输入目标对象至少来回晃动一次才能生成有效运动特征码,否则不予考虑。
优选地,该方法还包括步骤S305(未示出)。在步骤S305中,运动码生成设备1?#36816;?#36848;运动特征信息进行降维处理,以获得降维后的运动特征信息;在步骤S303中,运动码生成设备1?#36816;?#36848;降维后的运动特征信息进行编码处理,生成所述输入目标对象的运动特征码。具体地,在步骤S305中,运动码生成设备1根据在步骤S302中所确定的运动特征信息,例如通过?#25104;?#31561;方式,对该运动特征信息进行降维处理,如将三维运动特征信息降维至二维运动特征信息;进而,在步骤S303中,运动码生成设备1对该降维后的运动特征信息进行编码处理,例如通过编码打包处理、编码压缩处理、编码?#29992;?#22788;理等编码方式,生成该输入目标对象的运动特征码。
优选地,在步骤S305中,运动码生成设备1将所述运动特征信息自三维空间降至二维平面,其中,所述二维平面包括以下任一项:
-图像获取平面;
-二维拟合平面;
-垂直方向拟合平面;
-设备朝向方向拟合平面。
在此,由于运动是在三维空间产生,有些遥感设备(如普通摄像装置)只能捕捉二维空间的运动特征,而另一些遥感设备(如三维摄像装置或MEMS)又能捕捉三维的运动轨迹。因此,对运动图像进行降维处理,如将三维空间内的运动投影到某一特定二维空间,可解决不同捕捉设备造成的差异。降维处理或投影的方式包括但不限于:
1)依据已知的图像平面(例如使用前首先在系?#25104;?#35774;定图像平面相对于大地坐标的方向,设定可根据摄像装置朝向以Compass等传感器或其他相似校对过程给出,在摄像装置的设备上如有Compass等对方位感应的传感器,摄像装置朝向可以很方便给出);
2)计算与三维运动方向最接近的二维拟合平面,其计算可通过对三维运动轨迹做主轴分析,并取最大两个轴组成的平面,即为对三维运动分布最小误差估计的二维拟合平面;
3)与2)中类似,不过此时的最小误差平面为垂直方向平面,其一种计算为把三维轨迹投影为二维水平方向上,然后对其在二维水平平面分布做主轴分析取最大轴线方向,其决定垂直平面即为最小拟合误差的垂直方向平面;
4)根据设备平均朝向的垂直方向作为投影方向。
在摄像装置的设备上如有Compass等对方位感应的传感器,摄像装置的方位可以很方便的给出。三维与二维图形平面的关系也就确定。同样,?#25105;?#20004;个摄像装置的相对方向也能很方便得出。如果没有方向传感器,传统的图像校准方法也可以检测出不同摄像装置平面的相对关系(相对校准)或任一摄像装置相对于大地的绝对位置关系(绝对校准)。相对校准具体方法包括以手动或自动方式?#19994;?#22312;两个摄像装置所设图 中对应的一组点,例如至少八个点或三个?#37096;住?#32477;对校准则给出一组点的大地坐标或者采用摄像装置标定的方法计算出摄像装置的外参数,确定摄像装置之间的相对位置或摄像装置在世界坐标系的绝对位置。目前的摄像装置标定方法可以分为传?#25104;?#20687;装置标定方法和摄像装置自标定方法。传统的摄像装置方法一般需要标定块(三维或二维)作为空间参照物,方法主要有直线线性变换(DLT)方法、Tsai的RAC定标方法、张正友平面定标方法、胡?#23478;?#22278;标定方法?#21462;?#25668;像装置自标定方法利用多幅图像之间的对应关系进行标定。
在获得成像平面的坐标之后,即可获得成像平面的法线方向坐标,同时可以将三维空间点投影到成像平面上。坐标系平移十分简单直接且通常并不影响编码。二维与三维坐标系起始点相同时,设成像平面的法线方向矢量坐标(xd,yd,zd),三维空间点的绝对坐标为(x,y,z),三维空间点在成像平面上的投影坐标为(xp,yp,0),则有:
xp=x-xdzdz]]>
yp=y-ydzdz]]>
获得所有三维空间点在二维平面上的投影之后,即可以利用该投影的二维图形进行二维图形形状编码;进一步,可以结合成像平面的坐标或法线方向信息联合二维图形形状编码进行三维编码,最终确定输入目标对象的运动轨迹信息。
优选地,所述运动特征信息包括以下至少任一项:
-突出特征信息;
-全局特征信息;
-变化趋势信息。
在此,运动轨迹信息的突出特征信息包括但不限于折转点(速度、加速度大小或其方向变化的局部峰或谷点)的(加)速度大小、方向、时间、和相对位置;运动轨迹信息的全局特征信息包括但不限于晃动频?#30465;?#25391;幅、速度方差?#21462;?#21450;由其所引申出的特征;变化趋势信息例如(加)速度大小、方向等的相对变化趋势。
例如,在步骤S303中,运动码生成设备1利用速度大小、方向相 对变化趋势的编码可以排除因为不同设备检测差异对编码的影响,如采用升(+1)、平(0)、降(-1)等描述运动趋势信息。在步骤S303中,运动码生成设备1可采用以下两种方案进行编码,即,生成对应的运动特征码:
1)通过以下公式确定运动特征码:
C=A1-A2
其中,C为差分编码,即,变化趋势,A1为第1时刻的运动特征信息,如速度大小、方向等,A2为第2时刻的运动特征信息;
2)进一步对C二值化或三值化,如取+1、0、-1。
例如,对于输入目标对象在4个时刻的速度值,在步骤S303中,运动码生成设备1根据该输入目标对象的第一运动特征信息1231与第二运动特征信息2342,在对这两个运动特征信息进行上述差分编码后,其获得的运动特征码相同,均为11-2。又如,对于输入目标对象在4个时刻的加速度值,在步骤S303中,运动码生成设备1根据该输入目标对象的第一运动特征信息1231与第二运动特征信息1353,这两个运动特征信息差分编码后所获得的运动特征码不同,但两者的差分二值或三值化相同,均为11-1。
3)采用速度与方向变化结合的编码,例如,速度(或加速度)的变化趋势分为三种,即加速(+1)、?#20154;?0)和减速(-1),故相应的编码值也有三个;方向的变化趋势也可分为三种,即升(+1)、平(0)和降(-1),故相应的编码值也有三个;从而将二者组合后可获得更多的编码值,如可采用加速升(4)、加速平(3)、加速降(2)、?#20154;?#21319;(1)、?#20154;?#24179;(0)、?#20154;?#38477;(-1)、减速升(-2)、减速平(-3)、减速降(-4)?#21462;?
在另一优选实施例中,在步骤S303中,运动码生成设备1根据所述运动特征信息,并结合所述输入目标对象的对象相关信息,生成所述运动特征码。具体地,在步骤S303中,运动码生成设备1根据在步骤S302中所确定的该输入目标对象的运动特征信息,如该输入目标对象的运动轨迹的图形特征点、图形边缘特征、图形闭?#19979;?#24275;特征等特征信 息,并结合该输入目标对象的对象相关信息,如人手信息、特定手势信息、以预定发光模式进行发光的发光单元信息等,通过一定的编码方式,生成该输入目标对象的运动特征码。
在此,所述对象相关信息包括以下至少任一项:
-人手信息;
-特定手势信息;
-以预定发光模式进行发光的发光单元信息。
对象相关信息包括可用于标识该输入目标对象的标识信息,如人手、人?#22330;?#25163;机、特定手势、以预定发光模式进行发光的发光单元信息等标识信息。例如,若对象相关信息为人手信息,则在步骤S303中,运动码生成设备1所生成的运动特征码还包括人手信息。运动码生成设备1采用模式识别技术检测特定手势信息、人手信息或人脸信息,也可检测识别特定物体:如长方形的手机等物体。识别过程包括?#28304;?#37327;输入目标对象和非输入目标对象进行特征提取和训练,生成判别器,利用判别器对候选输入目标对象进?#20449;?#21035;,判别为输入目标对象或非输入目标对象。其中提取的特征可以采用Harr-like,HOG,LBP等,训练方法可以采用LDA,SVM,Adaboost?#21462;?#23545;于一定形状物体的检测则可以使用首先提取边?#31561;?#21518;进行模板匹配识别形状的方法。模板匹配可采用Haussdorff或Chafer distance匹配等方法。对于一定形状物体,可?#22253;?#20197;上形状检测和物体识别方法结合使用,如先进行形状检测,对于合乎形状的候选再进行物体识别。
在此,该用户还可使用穿戴式设备,通过该穿戴式设备生成特定手势,如摊手、握拳、挥动等特定手势,在步骤S303中,运动码生成设备1通过穿戴式计算,确定该用户所采用的特定手势,如该用户先摊开手掌再握拳头,然后摇动等特定手势,进而基于该手势,生成对应的运动特征码。
较佳地,若输入目标对象在人脸的一定范围内检测,如人脸下方的一个方形区域,当人脸正对才进行其附近的目标检测。这既可加快检测,又可有效去除非输入目标对象的噪声影响,如反光光点?#21462;?#24403;有多个输 入目标对象而系统?#31181;?#25509;受一个输入设备时,对人脸的检测还可?#22253;?#21161;优先选择输入目标对象,例如更靠?#34892;?#20301;置和面积更大的脸(通常为更近的脸)下方的输入目标对象具有更高的优先级。
在此,对象相关信息还包括可用于辅助判断输入目标对象的特定手势信息,如人手的“V”形手势、人脸的皱眉或大笑?#21462;?#33509;对象相关信息包括人手的“V”形手势,则在步骤S303中,运动码生成设备1所生成的运动特征码还包括该“V”形手势的特定手势信息。例如,在步骤S301中,运动码生成设备1利用手势识别技术可识别用户手势,如竖起大拇指;在步骤S302中,运动码生成设备1利用运动跟踪可识别用户手势运动方式,如用户在空中来回摇动、空中画Z?#24103;?#31354;?#34892;?#27721;字等;在步骤S303中,运动码生成设备1可对手势及运动方式编码,如书写的汉?#21482;?#33521;文可用相应的汉字编码和ASCII码,不同手势为不同的代码,这些不同码可以前后衔接成为更长的码,例如手势2,即伸出?#25345;?#21644;中指,代码为02,画M字的代码为109,则用手势2画M的代码可为020109。
对象相关信息还包括以预定发光模式进行发光的发光单元信息,如以一定频率进行?#20102;?#21457;光的发光单元信息、以交替的颜色进行发光的发光单元信息或两者的结合等,在步骤S303中,运动码生成设备1根据在步骤S302中所确定的运动特征信息,并结合输入目标对象,如某个发光单元,的对象相关信息,如该发光单元以预定发光模式进行发光的发光单元信息,生成运动特征码。
在此,若没有输入目标对象,则在步骤S303中,运动码生成设备1根据所述运动特征信息,并结合摄像装置所拍摄的背景信息的运动情况,生成所述运动特征码。
在又一优选实施例中,所述启动触发条件包括在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象,且在所述输入目标对象所对应的运动图像中检测到预定运动模式。具体地,当在步骤S301中,运动码生成设备1在所获取的初始图像中检测到预定的输入目标对象,且通过对该输入目标对象的跟踪,检测到该输入目标对象以预定运动模式进行运动,则在步骤S302中,运动码生成设备1确定该输入目标对象的运动特征 信息;随后,在步骤S303中,运动码生成设备1通过对该运动特征信息进行编码处理,生成对应的运动特征码。
在此,仅当输入目标对象的运动轨迹信息符合预定的运动模式,在步骤S303中,运动码生成设备1根据该运动轨迹信息,?#24067;矗?#36816;动特征信息,通过一定的编码方式,生成对应的运动特征码。
例如,假设预定的运动模式为画图,在步骤S301中,运动码生成设备1在该初始图像中检测到预定的输入目标对象,如人手,进而,通过视频跟踪算法,获取该输入目标对象的运动图像信息,根据该运动图像,通过图像分析等方式,确定该输入目标对象的运动轨迹信息,如确定该输入目标对象的运动轨迹的图形轮廓信息;接着,根据该运动轨迹信息,检测该运动轨迹信息是否包括预定的运动模式,如根据该输入目标对象的运功轨迹为圆圈,判断该运动轨迹信息符合预定的运动模式,?#22791;?#36816;动轨迹信息符合预定的运动模式,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;随后,在步骤S302中,运动码生成设备1确定该运动的运动特征信息;接着,在步骤S303中,运动码生成设备1根据该运动特征信息,通过一定的编码方式,生成对应的运动特征码。
优选地,在步骤S301中,运动码生成设备1根据预定的图像特征信息,检测所获取的初始图像是否包括预定的输入目标对象,其中,所述输入目标对象与所述图像特征信息相对应。
在此,图像特征信息包括但不限于颜色、亮度、形状、大小、发光模式(包括个数、颜色、形状、?#20102;?#26041;式等)、运动模式、及其相应分布、组合、或交替出现的方式等特征信息。当输入目标对象为LED等具有图像特征信息的对象时,在步骤S301中,运动码生成设备1根据预定的图像特征信息,检测所获取的初始图像是否包括预定的输入目标对象。例如,假设预定的图像特征信息为红色?#20102;?#21457;光模式,在步骤S301中,运动码生成设备1在初始图像中检测到了一个红色常亮的输入目标对象、一个绿色?#20102;?#21457;光的输入目标对象及一个红色?#20102;?#21457;光的输入目标对象,则在步骤S301中,运动码生成设备1根据该预定的图像特征 信息,将该红色?#20102;?#21457;光的输入目标对象确定为该预定的输入目标对象。
在此,设备LED闪光灯晃动时,运动码生成设备1通过检测预定的图像特征信息来区分噪声和目标光点,并对目标光点的运功轨迹进行检测,检测过程中对检测到的光点进行连续特征提取,确定实时检测到的光点变化模式,然后把检测到光点变化模式生成相应的运动特征信息,用于后续识别配对之用。其中包括利用特定特征,如颜色、亮度、形状、大小、发光模式、运动模式、及其相应分布或组合检测识别输入目标对象;使用显示设备显示特定的发光模式/图像,如颜色、模式、形状、?#20102;?#31561;作为输入目标对象。例如,用户启动应用程序后,移动设备屏幕显示特定的图像或视频,具备特定颜色亮度分布、模式(如形状)、?#20102;?#31561;图像特征信息,用户将该移动设备屏幕对准摄像装置晃动即可。
优选地,所述初始图像中包括多个输入目标对象;在步骤S302中,运动码生成设备1当满足所述启动触发条件,分别获取每个输入目标对象的运动图像信息,并据此确定对应的运动特征信息;在步骤S303中,运动码生成设备1对每个输入目标对象所对应的所述运动特征信息进行编码处理,生成所述多个输入目标对象的运动特征码。
具体地,当在步骤S301中,运动码生成设备1在所获取的初始图像中检测到预定的多个输入目标对象时,在步骤S302中,运动码生成设备1例如通过视频跟踪算法,同?#22791;?#36394;该多个输入目标对象的运动,例如串行或并行地跟踪该多个输入目标对象,从而获取每个输入目标对象的运动图像信息,并据此生成对应的运动特征信息;在步骤S303中,运动码生成设备1根据每个输入目标对象所对应的所述运动特征信息,通过一定的编码方式,生成所述多个输入目标对象的运动特征码。
较佳地,当某一输入目标对象运动产生足够多的运动特征信息,在步骤S302中,运动码生成设备1可继续跟踪其他输入目标对象,并为其确定运动特征信息,在步骤S303中,运动码生成设备1为其生成运动特征码,即运动特征码的生成是可以相互独立的。这样一个摄像装置可同时作多个处理。
优选地,所述启动触发条件包括在所获取的运动图像中检测到预定运动模式;其中,在步骤S301中,运动码生成设备1检测所获取的运动图像是否包括预定运动模式;随后,在步骤S302中,运动码生成设备1当满足所述启动触发条件,基于对该预定运动模式对应的运动的检测,确定对应的运动特征信息;在步骤S303中,运动码生成设备1通过对该运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动的运动特征码。
例如,针对摄像装置所获取的运动图像,在步骤S301中,运动码生成设备1通过图像识别等方式,在该所获取的运动图像中检测是否包括对应于运动特征的预定运动模式,如使用光流分析等方法对该运动图像的不同运动区域进行分割,或者在对该运动图像进行运动检测取其总体运动方向和大小为整幅图的运动方式,例如,使用整幅图各像素的运动对总体运动大小和方向进行投?#27604;?#26368;多票数的大小和方向,当多帧的运动出现合乎条件的运动模式时,即,当检测到预定运动模式时,判?#19979;?#36275;基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件。随后,在步骤S302中,运动码生成设备1当满足该启动触发条件,基于对该预定运动模式对应的运动的检测,确定对应的运动特征信息;在步骤S303中,运动码生成设备1通过一定的编码方式,生成对应该运动的运动特征码。如假设预定运动模式为水平摇动,在步骤S301中,运动码生成设备1针对摄像装置所获取的运动图像,检测到一秒内图像的运动(或其中某一足够大的区域)不断在水平左,水平右之间以一秒3-5次来回反复足够多次,则判?#19979;?#36275;启动触发条件;在步骤S302中,运动码生成设备1基于该以一秒3-5次来回的水平摇动运动模式,确定对应的运动特征信息;在步骤S303中,运动码生成设备1基于此生成对应该运动的运动特征码。
优选地,在步骤S303中,运动码生成设备1根据所述运动特征信息,并结合所述运动特征信息的附加信息,生成对应的运动特征码;将所述运动特征码提供给对应的处理应用。其中,所述附加信息包括以下至少任一项:
-所述运动特征信息的标识信息;
-所述运动特征信息的辅助信息。
在此,运动特征信息的标识信息用于检索和(唯一)标识产生的运动特征信息,其包括以下两部?#31181;?#33267;少一个部分:1)设备唯一码:用于标识产生运动特征信息的设备或器件,例如设备的MAC地址、IP地址、电话号码、CPU编号、某一器件的编号、设备ID、产品序列号、通用唯一识别码(UUID)、国?#23460;?#21160;设备ID(IMEI)、国?#23460;?#21160;用户ID(IMSI)或由其引申或编码得到的。一个设备的不同部件可有不同的设备唯一码,例如前置摄像装置、后置摄像装置和MEMS可分别对应不同设备唯一码。此时,可把相应部件的编码和设备的编码叠加(如设备码+部件码或编号)得到设备唯一码;2)特征码序列号:为以产生时间、地址、顺序编号、或随机编号、及以上一项或多项的混合编码。上述两部分可以前后叠加或以一定算法混合产生运动标识信息。
运动特征信息的辅助信息包括除运动特征信息的标识信息外的其他信息,如设备类型信息、设备连接信息(IP地址、电话号码等)、用户信息、特征码产生时间、地点、方式、特征码编码方式、及具体应用所需信息?#21462;?#36816;动特征信息的辅助信息可作为一个整体或分成多段与运动特征信息数据本身一起或穿插传输。
本领域技术人员应能理解上述运动特征信息的附加信息仅为举例,其他现有的或今后可能出现的运动特征信息的附加信息如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
图4示出根据本发明一个优选实施例的基于运动特征信息生成运动特征码的方法流程图。该方法还包括步骤S404。以下参照图4对该优选实施例进行详?#35813;?#36848;:具体地,在步骤S401中,运动码生成设备1检测是否满足基于运动特征信息生成运动特征码的启动触发条件;在步骤S402中,运动码生成设备1当满足所述启动触发条件,基于?#36816;?#36848;启动触发条件所对应的运动的检测,确定对应所述运动的运动特征信息;在步骤S403中,运动码生成设备1?#36816;?#36848;运动特征信息进行编码处理,生成对应所述运动特征信息的运动特征码;在步骤S404中,运 动码生成设备1检测是否满足停止生成所述运动特征码的停止触发条件;若满足所述停止触发条件,提供停止生成所述运动特征码的提示信息。其中,步骤S401-S403分别与图3所示对应步骤相同或基本相同,故此处不再赘述,并通过引用的方式包含于此。
其中,在步骤S404中,运动码生成设备1检测是否满足停止生成所述运动特征码的停止触发条件;若满足所述停止触发条件,提供停止生成所述运动特征码的提示信息;其中,所述停止触发条件包括以下至少任一项:
-获取预定的停止生成运动特征码的停止触发信息;
-在所述运动图像中检测到对应于停止生成运动特征码的预定运动模式;
-所生成的运动特征码满足预定的停?#22266;?#20214;。
例如,用户通过与移动终端等设备的?#25442;ィ?#22312;该移动终端的特定按钮上通过点击、长按等方式,发送了停止信号,在步骤S404中,运动码生成设备1通过与该移动终端的?#25442;ィ?#20363;如WIFI、蓝牙、红外、互联网或其他约定的通信方式,获取该停止信息,并判?#19979;?#36275;停止生成所述运动特征码的停止触发条件;随后,在步骤S404中,运动码生成设备1停止生成所述运动特征码,如通过预定的通信方式,通知后续装置停?#26500;?#20316;;接着,在步骤S404中,运动码生成设备1?#22266;?#20379;停止生成所述运动特征码的提示信息,如通过震动、响铃、语音提示、屏幕显示提醒等方式,向用户或其手机发送提示信息。
又如,该停止触发条件包括当在所述运动图像中检测到对应于停止生成运动特征码的预定运动模式,如预先设置当预定运动模式为画“V”形图像时对应停止生成运动特征码,则?#22791;?#36816;动码生成设备1在运动图像中检测到画“V”形图像的预定运动模式时,在步骤S404中,运动码生成设备1判?#19979;?#36275;停止生成运动特征码的停止触发条件。
再如,该停止触发条件包括当所生成的运动特征码满足预定的停?#22266;?#20214;,如该运动码生成设备1所获得的运动轨迹的长度已超过预定长度阈值、或者已生成的运动特征码的数量已超过预定数量阈值,则在步骤 S404中,运动码生成设备1判?#19979;?#36275;停止生成运动特征码的停止触发条件。
本领域技术人员应能理解上述停止触发条件仅为举例,其他现有的或今后可能出现的停止触发条件如可适用于本发明,也应包含在本发明保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地,本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中,例如,RAM存储器,磁或光驱动器或软?#25490;?#21450;类似设备。另外,本发明的一些步骤或功能可采用?#24067;?#26469;实现,例如,作为与处理器配合从而执行各个功能或步骤的电路。
另外,本发明的一部分可被应用为计算机程序产品,例如计算机程序指令,当其被计算机执行时,通过该计算机的操作,可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令,可能被存储在固定的或可移动的记录介质中,和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输,和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此,根据本发明的一个实施例包括一个装置,该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器,其中,?#22791;?#35745;算机程序指令被该处理器执行时,触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的?#38468;冢?#32780;且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者?#24067;?#26469;实 现。第一,第二等?#35270;?#29992;来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。

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本文标题:一种用于基于运动特征信息生成运动特征码的方法和设备.pdf
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