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Identifying gestures or movements using a feature matrix that was compressed/collapsed using principal joint variable analysis and thresholds

机译:使用通过主要关节变量分析和阈值压缩/折叠的特征矩阵识别手势或动作

摘要

Systems and method described herein present techniques for identifying a gesture using gesture data compressed by principal joint variable analysis. A classifier of a gesture recognition system may receive a frame comprising a set of gesture data points identifying locations of body parts of a subject. The classifier may determining that a subset of the set of gesture data points is sufficient to recognize a first gesture. The subset may be stored into a database in reference to the first gesture. A recognizer may receive a new frame of new gesture data points identifying locations of body parts of a new subject. The recognizer may recognize that the gesture of the new subject corresponds to the first gesture responsive to comparing at least one new gesture data point from the new frame to at least one gesture data point of the subset.
机译:本文描述的系统和方法呈现了用于使用通过主要关节变量分析压缩的姿势数据来识别姿势的技术。手势识别系统的分类器可以接收包括识别对象的身体部位位置的一组手势数据点的帧。分类器可以确定一组姿势数据点的子集足以识别第一姿势。可以参考第一手势将子集存储到数据库中。识别器可以接收新手势数据点的新帧,该新手势数据点标识新对象的身体部位的位置。识别器可以响应于将来自新帧的至少一个新手势数据点与子集的至少一个手势数据点进行比较而识别出新对象的手势对应于第一手势。

著录项

  • 公开/公告号US9690982B2

    专利类型

  • 公开/公告日2017-06-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ARB LABS INC.;

    申请/专利号US201615240073

  • 发明设计人 ADRIAN BULZACKI;

    申请日2016-08-18

  • 分类号G06F15/18;G06K9/00;G06F3/01;G06K9/46;G06F3/03;G06K9/62;A63F13/213;A63F13/847;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:43:18

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