JP2007533043A - 両手動作の追跡 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】像一体期間中、像が一体となった二つの手の動作を一つの単位として追跡する。像一体期間中の像が一体となった二つの手の特徴である同期のタイプを、像が一体となった二つの手の追跡された動作に基づいて検出する。検出された同期のタイプに基づいて、像が一体となった二つの手のそれぞれの移動方向が、像一体期間中に変化したかを判断する。幾つかの実施形態は、第一の方向から来た第一の手と、第二の方向から来た第二の手とが像一体期間中に像一体状態にあると判断し得る。該二つの手の特徴である検出された同期のタイプと、該二つの手の挙動とに基づいて、像一体期間後に、第一の手を、第二の手から区別できる。
Description
本出願は2004年4月15日出願の米国仮特許出願第60/562,326号の利益を主張する通常の特許出願である。この出願を本明細書に援用する。
ここで、
xk:時間tkにおける処理の状態ベクトル、
Φk:xkをxk+1に関連付けるマトリクス、
wk:公知の共分散構造のホワイトノイズシーケンス、
zk:時間tkにおける測定されたベクトル、
Hk:時間tkにおける測定されたベクトルと状態ベクトル間のノイズレス接続を与えるマトリクス、
vk:公知の共分散構造のホワイトノイズシーケンスであると仮定される測定誤差である。
ここで、xkは、時間kにおける長方形を表す状態ベクトル、Φは、長方形の二つの連続する位置を関連付けるマトリクス、wkは、ゼロ平均ガウスホワイトシステムノイズである。
ここで、xi 1,k、xi 2,k、yi 1,k、及びyi 2,kは、時間kにおける長方形iの辺であり、即ち、時間kにおける長方形iの辺の位置を表す。
ここで
x・ k:速度(一次導関数)
x・・ k:加速度(二次導関数)
x・ k=x・ (kh) k=0,1,...
x・・ k=x・・ (kh) k=0,1,...
ここでxi 1、xi 2、yi 1、yi 2は、一点付き及び二点付きの変数により表される連続な一次及び二次導関数を有すると仮定する。h>0はサンプリング時間である。
ここでHは、測定されたベクトルzi kと状態ベクトルxi k間のノイズレス接続を次のように与える。
ここで、xi k=[xi 1,k x・i 1,k x・・i 1,k xi 2,k x・i 2,k x・・i 2,k yi 1,k y・i 1,k y・・i 1,k yi 2,k y・i 2,k y・・i 2,k]Tであり、vkは、ゼロ平均ガウスホワイト測定ノイズである。カルマンフィルタリングモデルは、i=1,2の場合、次の確率的記述となる。
このモデルにおいて、将来の予測は、式11により現在の状態を投影することで実行される。
式11は、ベクトルxの次の状態を一ステップ前に予測する。言い換えると、数式11は、長方形iの位置を一ステップ前に予測する。予測は、Φの指数部分を増加させることで、二ステップ以上の場合でも実行できる。
アルゴリズム1:
1.グラスファイヤを使用することで手のブロブを抽出し、長方形を構築する。
2.動的モデルを各長方形に適用し、将来の位置を予測する。
3.予測された長方形間に何らかの交差がある場合、像一体警報を発生させる。
4.次のキャプチャ画像において、一方の手のみがグラスファイヤにより検出され、像一体警報が既に発生している場合、両手の像一体が発生していると仮定される。そうでない場合、片方の手が画像内に見え、像一体警報が発生していない場合、他方のタイプの像一体(例えば、体の一部との像一体、或いは場面内にない)が発生していると仮定される。一つ以上の変数を、特定のタイプの像一体が検出されたことを示すように設定してよい。
5.画像のキャプチャを継続する。
6.一つの手のみを検出後、後続のいずれかのステップにおいて、像一体変数が(その前のキャプチャ画像のために)セット状態の間に、画像内に二つの手が検出された場合、像一体の終了が検出される。
像一体を検出するための解決策があるので、手を追跡し、像一体期間毎の終了時に両手を再取得することになる。
クラス2:両手が互いに向かって移動し、衝突し、反対方向へ戻る。図8(b)、(g)、(k)、及び(l)に図示したモデルb、g、k、及びl。
クラス3:両手が移動し、どこかの時点で、一方が他方と衝突せずに重なり、両方の手が前の側へ戻る。図8(e)、(f)、(i)、及び(j)に図示したモデルe、f、i、及びjの動作。
クラス4:両手が両手の像一体となること無く移動する。時々、一方の手が、部分的又は完全に、何かと重なる場合がある。図8(m)及び(n)に図示したモデルm及びnの動作。
νa=x・ a:辺aの速度
νb=x・ b:辺bの速度
νc=x・ c:辺cの速度
νd=x・ d:辺dの速度
ここで、Nは、像一体期間中の画像(フレーム)数であり、i及びjは、フレーム指数であり、va,k、vb,k、vc,k、及びvd,kは、両手の像一体中のk番目のフレームにおける辺a、b、c、及びdの速度である。
アルゴリズム2:
1.長方形の水平辺同士が像一体期間中に正に同期する場合(小さなsv)、
1.A.像一体中にvh,k<εとなるようなkが存在する場合、両方の手は水平に元の位置/側(例えば、左又は右)へ戻る。
1.B.その他の場合、両方の手は水平に互いを通過する。
2.そうでなく、長方形の垂直辺同士が像一体期間中に正に同期する場合(小さなsh)、
2.A.像一体中にvv,k<εとなるようなkが存在する場合、両方の手は垂直に元の位置/側(例えば、上又は下)へ戻る。
2.B.その他の場合、両方の手は垂直に互いを通過する。
3.上のいずれでもなく、隠蔽中にvh,k<εとなるようなkが存在する場合、両方の手は水平に元の位置/側へ戻る。
4.上のいずれでもなく、像一体中にvv,k<εとなるようなkが存在する場合、両方の手は垂直に元の位置/側へ戻る。
5.上のいずれでもない場合、両方の手は互いを通過する。
ここでv1(t)及びv2(t)は、時間tにおける一対の平行辺の速度である。両手が負に同期する時には、この関数は、個別の速度の合計に等しい速度となる。この関数の重要な特徴は、本アルゴリズムを実際の速度から独立にすることである。そのため、幾つかの応用(例えば、能動的ビジョン)では、両方の速度に追加された一定値の効果が除去される。
ここで、voは、関数14により計算された、着目する像一体期間中の観測された速度群を表し、vo j=v(j)は、像一体中の時間jにおいて観測された速度であり、Hi kは、パターンHiにおけるk番目のガウス分布であり、P(vo j|Hi k)は、次の多次元ガウス確率密度関数を使用して計算される。
ここで、σk,lは、k番目の分布のl番目の主軸の周りの分布Hl kの標準偏差を表し、μk,lは、k番目の分布のl番目の主軸の周りの分布の平均を表し、vl jは、分布のl番目の主軸に投影された点vj=v(j)の成分を表す。
アルゴリズム3:
像一体検出手法を使用して、像一体期間の開始及び終了を検出する。
1.長方形の水平辺同士が像一体期間中に正に同期する場合(小さなsv)、
1.A.手休止クラスの垂直辺の確率(式15)が手通過クラスの場合よりも高い場合、両手は水平に元の側へ戻る。
1.B.その他の場合、両手は、水平に互いを通過する。
2.そうでなく、長方形の垂直辺同士が像一体期間中に正に同期する場合(小さなsh)、
2.A.手休止クラスの水平辺の確率(式15)が手通過クラスの場合よりも高い場合、両手は垂直に元の側へ戻る。
2.B.その他の場合、両手は、垂直に互いを通過する。
3.上のいずれでもなく、手休止クラスでの垂直辺の確率(式15)が手通過クラスの場合よりも高い場合、両手は水平に元の側へ戻る。
4.上のいずれでもなく、手休止クラスでの水平辺の確率(式15)が手通過クラスの場合よりも高い場合、両手は垂直に元の側へ戻る。
5.その他の場合、両手は互いを通過する。
A.ジェスチャの開始から第一の像一体部分までの開始セグメント
B.一方の手が他方と像が一体である像一体セグメント
C.二つの連続する像一体セグメントの間のジェスチャ部分である中間セグメント
D.最後の像一体セグメントからジェスチャの終了までの終了セグメント
・開始セグメントにおいて:該着目する部分的ジェスチャが、ボキャブラリ内のジェスチャ番号2の左手の開始セグメントのHMMにより計算されたジェスチャ番号2の開始セグメントであることの尤度、
・中間セグメントにおいて:該着目する部分的ジェスチャが、ボキャブラリ内のジェスチャ番号2の左手の中間セグメントのHMMにより計算された、ジェスチャ番号2の中間セグメントであることの尤度、
・その他。
アルゴリズム4:
1.両手ジェスチャを追跡アルゴリズムによりセグメント化する。
2.開始セグメント
2.1.各手ごとに、開始セグメントをその手の固有空間へ投影する。
2.2.例えば、主成分及び動きベクトルを使用して、各手ごとに一連のコードワードを抽出する。
2.3.各手の開始セグメントのHMMを利用することで、尤度のベクトルを計算し規格化する。
2.4.該尤度のベクトルを対応するNSノードに渡し、一方、像一体ノードのベクトルに、オール1のベクトルを設定する。
2.5.ビリーフ伝播アルゴリズムにより、全ノードのビリーフを更新する。
3.像一体セグメント
3.1.セグメントの画像シーケンスを、像一体セグメントの固有空間に投影する。
3.2.主成分及び動きベクトルを使用して、一連のコードワードを抽出する。
3.3.対応するHMM群を使用して、尤度のベクトルを計算し規格化する。
3.4.該ベクトルをOSノードに渡す。
3.5.ビリーフ伝播アルゴリズムにより、全ノードのビリーフを更新する。
4.中間セグメント
4.1.各手ごとに、対応する画像シーケンスを対応する固有空間に投影する。
4.2.主成分及び運動ベクトルを使用して、一連のコードワードを抽出する。
4.3.対応するHMM群を使用して、尤度のベクトルを計算し規格化する。
4.4.該尤度のベクトルを対応するNSノードに渡す。
4.5.ビリーフ伝播アルゴリズムにより、全ノードのビリーフを更新する。
5.第二のタイプの像一体セグメント(像一体セグメント中に一方の手のみが場面に存在する別のタイプの像一体が検出される場合)
5.1.場面に存在する手について、対応する画像シーケンスを対応する固有空間に投影する。
5.2.主成分及び動きベクトルを使用して、一連のコードワードを抽出する。
5.3.対応するHMM群を使用して、尤度のベクトルを計算し規格化する。
5.4.該尤度のベクトルを対応するNSノードに渡す。
5.5.ビリーフ伝播アルゴリズムにより、全ノードのビリーフを更新する。
6.像一体及び中間セグメントが更に存在する間、本アルゴリズムのパート3〜5を繰返す。
7.終了セグメント
7.1.各手ごとにて、画像シーケンスを対応する固有空間へ投影する。
7.2.主成分及び動きベクトルを使用して、一連のコードワードを抽出する。
7.3.終了セグメントのHMM群を使用して、尤度のベクトルを計算し規格化する。
7.4.該ベクトルを対応するNSノードに渡す。
7.5.ビリーフ伝播アルゴリズムにより、全ノードのビリーフを更新する。
8.ルートノードの局所的ビリーフ内の最も高い確率のジェスチャが最善の一致である。
Claims (20)
- 像が一体となった二つの手を一つの単位として、像一体期間において該像が一体となった二つの手の動作を追跡することと、
前記像が一体となった二つの手の前記追跡された動作に基づいて、前記像一体期間における前記二つの手の特徴である同期のタイプを検出することと、
前記検出された同期のタイプに基づいて、前記像が一体となった二つの手のそれぞれの移動方向が、前記像一体期間中に変化したか否かを判断することと
を含む方法。 - 方向が変化したか否かの前記判断は、前記像が一体となった二つの手の前記追跡された動作に更に基づいて行われる請求項1記載の方法。
- 方向が変化したか否かの前記判断は、前記像一体期間中に前記二つの手が互いを通過したか否かを判断することを含む請求項1記載の方法。
- 方向が変化したか否かの前記判断は、前記像一体期間中に前記二つの手が一回以上休止または互いに衝突したか否かを判断することを含む請求項1記載の方法。
- 方向が変化したか否かの前記判断は、前記二つの手がそれぞれ、前記像一体期間後、元来た方向へ戻ったか否かを判断することを含む請求項1記載の方法。
- 前記二つの手が元来た前記方向は、垂直方向、水平方向、及び対角線方向のうち一つ以上を含む請求項5記載の方法。
- 方向が変化したか否かの前記判断は、前記二つの手のそれぞれが、前記像一体期間後、元来た方向と反対の方向へ移動したか否かを判断することを含む請求項1記載の方法。
- 同期のタイプの前記検出は、前記二つの手が正に同期しているか、負に同期しているかを判断することを含み、
方向が変化したか否かの前記判断は、前記二つの手が負に同期しているか否かに更に基づいて行われる請求項1記載の方法。 - 同期のタイプの前記検出は、前記像が一体となった二つの手の速度の値を検出することを含む請求項1記載の方法。
- 前記速度値は、前記像が一体となった二つの手を囲むよう形成された長方形の平行辺同士の速度の差の標準偏差を含む請求項9記載の方法。
- 前記像が一体となった二つの手の動作の前記追跡は、前記像が一体となった二つの手を囲むよう形成された長方形の動きを追跡することを含み、
方向が変化したか否かの前記判断は、前記長方形の一つ以上の辺の速度に基づいて、前記像が一体となった二つの手の速度の値を検出することを含む請求項1記載の方法。 - 方向が変化したか否かの前記判断は、前記速度値が閾値を下回っているか否かに基づいて行われる請求項11記載の方法。
- 前記速度値は、前記長方形の平行辺同士の速度の二乗の和の平方根である請求項12記載の方法。
- 方向が変化したか否かの前記判断は、前記速度値の一つ以上の確率分布に基づいて行われる請求項11記載の方法。
- 前記速度値は、前記長方形の平行辺同士の速度の差である請求項14記載の方法。
- 前記一つ以上の確率分布は、第一の速度パターンに関連する第一の組の分布と、第二の速度パターンに関連する第二の組の分布とを含む請求項14記載の方法。
- 前記第一の速度パターンは、前記像一体期間中に前記二つの手が互いを通過したことを表し、前記第二の速度パターンは、前記像一体期間中に前記二つの手が互いを通過しなかったことを表す請求項16記載の方法。
- 方向が変化したか否かの前記判断は、
前記第一の速度パターンが前記像が一体となった二つの手の前記速度値を生成した第一の確率を前記第一の組の分布に基づいて計算することと、
前記第二の速度パターンが前記像が一体となった二つの手の前記速度値を生成した第二の確率を前記第二の組の分布に基づいて計算することと、
前記第一の確率を前記第二の確率と比較することと、
前記比較の結果に基づいて、前記像が一体となった二つの手が前記像一体期間中に互いを通過したか否かを判断することと
を更に含む請求項17記載の方法。 - 像が一体となった二つの手を一つの単位として、像一体期間において該像が一体となった二つの手の動作を追跡することと、
前記像が一体となった二つの手の前記追跡された動作に基づいて、前記像一体期間における前記二つの手の特徴である同期のタイプを検出することと、
前記検出された同期のタイプに基づいて、前記像が一体となった二つの手のそれぞれの移動方向が、前記像一体期間中に変化したか否かを判断することと
を少なくとも実行する命令群が格納されたコンピュータ読み取り可能な媒体を備えるデバイス。 - 第一の方向から来た第一の手の像と、第二の方向から来た第二の手の像とが一体となっていると判断することと、
前記像が一体となった二つの手を一つの単位として該像が一体となった二つの手の動作を追跡することと、
前記像が一体となった二つの手の前記追跡された動作に基づいて、前記像が一体となった二つの手の特徴である同期のタイプを検出することと、
前記第一の手と前記第二の手とが像一体ではなくなったと判断することと、
前記第一の手と前記第二の手とが像一体ではなくなったと判断した後、前記検出された同期のタイプに基づいて前記第一の手を前記第二の手から区別することと
を含む方法。
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