分割軌跡的方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明一般涉及軌跡識別領域，具體涉及分割軌跡的方法及其裝置。
【背景技術】
[0002] 近年來，軌跡識別被廣泛地應用于人機交互系統。手勢識別的技術使得用戶能夠 向電視、電腦、游戲盒和手機等發送指令。字符、句子或編碼指令能夠通過手勢來表達。為 了解碼背后的含義或者控制目的設備的進一步操作，需要識別送些手勢。
[0003] 現有軌跡識別方法通常要求有意義的軌跡的位置作為輸入。然而，要求送種輸入 可行常常不切實際，從而使得難W在許多真實世界場景中配置基于軌跡識別的系統。因此， 分割輸入軌跡W便區分有意義的段和非目標段是非常重要的，并且將會影響下一個識別的 結果。
[0004] 現有技術1[文獻1]提出了一種自動方法來分割3D手軌跡并基于送些手軌跡轉 錄音素，W此作為識別美國手語的步驟。首先應用分割算法檢測最小速度和方向角的最大 變化，W分割自然標記句子的手部運動軌跡。送就產生了由經過訓練的樸素貝葉斯檢測器 進一步處理W辨別真分割點并消除假警報的過度分割的軌跡。
[0005] 本發明要解決的問題包括局部特征的目標依賴性和局限性。樸素貝葉斯網絡用來 在給定描述候選分割點的局部信息的四個節點的觀測值的情況下推斷查詢節點的概率。所 觀測的四個節點由條件概率表（CPT)來代表，該條件概率表通過使用訓練期間的所有節點 的值的最大似然估計而被訓練。CPT的計算依賴于目標（即有意義的軌跡段）。當改變目 標時，需要重新計算CPT。
[000引例如，在訓練階段提供表示"2 4 6"序列的連續軌跡。在測試階段，給出"1 3 5"序 列。由于現有技術1具有目標依賴性，因此現有技術1僅學習如何分離2、4和6。在測試階 段，改變了目標。因此，如何分離未訓練的目標1、3和5有待解決。現有技術1的CPT方案 確定其目標依賴性。
[0007] 示例性軌跡如圖1所示。分割后，獲得Η個分割點（S巧。兩個是真分割點，如SP1 和SP2所示；另外一個是噪聲，或者稱為假警報。現有技術1考慮了局部特征（例如局部速 度或局部方向角）。如圖1所示，SP1、SP2和噪聲點都具有局部最小速度和局部最大方向 角。因此，如何將噪聲點的微小變化與其他兩個真分割點區分開來仍未解決。
[0008] 現有技術2[文獻2]提出了基于CHMM(級聯隱馬爾可夫模型）的軌跡分割方法。 首先，現有技術2訓練手勢模型和過渡手勢模型，然后定義級聯隱馬爾可夫模型（ΗΜΜ)結 構。接著，比較手勢模型和過渡模型之間的似然性W得到終點，并使用維特比算法進行追溯 W得到起點。該方法需要追溯到前面的候選分割點，因此計算成本很高。
[0009] 如上所述，仍然需要能夠有效地分割軌跡并對噪聲和干擾具有魯棒性的目標獨立 性方法。
[0010] [引用文獻列表]
[0011] 1.W.W.KongandSurendraRanganath,AutomaticHandTrajectorySegmentation andPhonemeTranscriptionforSignLanguage, 8thIEEEInternationalConferenceon AutomaticFaceandGesture民ecognition, 2008
[0012] 2.Hee-DeokYang,A-YeonPark,andSeong-WhanLee,GestureSpotting and民ecognitionforHuman-民obotInteraction,IEEETransactionson Robotics,Vol. 23,No. 2,April2007

【發明內容】

[0013] 鑒于上述問題中的至少一個而提出本發明。
[0014] 在一個方面中，提供一種軌跡分割方法，其包括；獲取步驟，用于獲取多個軌跡采 樣點；分割步驟，用于分割所述軌跡并且得到至少兩個分割候選點；特征提取步驟，用于提 取描述所述至少兩個分割候選點之間的相對關系的一組特征；分類步驟，用于基于所提取 的一組特征通過分類器將所述至少兩個分割候選點分類為真分割點或假分割點。
[0015] 在一個實施方式中，所述一組特征包括；代表尺度特性的特征，或代表速度特性的 特征，或代表方向特性的特征。
[0016] 在一個實施方式中，所述相對關系是相鄰分割候選點之間的相對關系；或者所述 相對關系是不相鄰的分割候選點之間的相對關系。
[0017] 在一個實施方式中，所述分類器通過W下步驟生成；獲取步驟，用于獲取多個訓練 軌跡采樣點；分割步驟，用于分割所述訓練軌跡并且得到至少兩個訓練分割候選點；獲取 步驟，用于獲取所述至少兩個訓練分割候選點的真值，其中，所述真值中的各個表示相應的 訓練分割候選點為真分割點或假分割點；提取步驟，用于提取描述所述至少兩個訓練分割 候選點之間的相對關系的所述一組特征；訓練步驟，用于基于描述所述至少兩個訓練分割 候選點之間的相對關系的所述一組特征、W及所述至少兩個訓練分割候選點的真值，來訓 練分類器。
[0018] 在一個實施方式中，所述相對關系是真值相同的至少兩個訓練分割候選點之間的 相對關系；或者所述相對關系是真值不同的至少兩個訓練分割候選點之間的相對關系。
[0019] 在一個實施方式中，所述相對關系是相鄰的真訓練分割點之間的相對關系；或者 所述相對關系是相鄰的假訓練分割點之間的相對關系。
[0020] 在一個方面中，提供一種軌跡識別方法，其包括；分割步驟，將輸入軌跡分割為至 少一個軌跡段；識別步驟，識別所述至少一個軌跡段。
[0021] 在另一方面中，提供一種軌跡分割裝置，其包括；獲取單元，被配置為獲取多個軌 跡采樣點；分割單元，被配置為分割所述軌跡并且得到至少兩個分割候選點；特征提取單 元，被配置為提取描述所述至少兩個分割候選點之間的相對關系的一組特征；分類單元，被 配置為基于所提取的一組特征通過分類器將所述至少兩個分割候選點分類為真分割點或 假分割點。
[0022] 在另一方面中，提供一種軌跡識別裝置，其包括；分割單元，被配置為將輸入軌跡 分割為至少一個軌跡段；識別單元，被配置為識別所述至少一個軌跡段。
[0023] 在又一方面中，提供一種顯示設備，其包括；軌跡生成單元，被配置為生成至少一 個軌跡；軌跡識別裝置；顯示單元，被配置為顯示與所述軌跡識別裝置的結果相對應的內 容。
[0024] 在一個實施方式中，所述顯示設備是移動電話、照相機、游戲盒、電視機或計算機 中的任何一者。
【附圖說明】
[00巧]包含在說明書中并構成說明書的一部分的附圖例示了本發明的實施例，并且與文 字說明一起用來解釋本發明的原理。
[0026] 圖1示意性示出了分割軌跡的示例。
[0027] 圖2是根據能夠實施本發明的實施例的第一示例性系統配置的示意性框圖。
[0028] 圖3是根據能夠實施本發明的實施例的第二示例性系統配置的示意性框圖。
[0029] 圖4是例示在圖2和圖3中的計算設備220的示例性硬件配置的框圖。
[0030] 圖5是例示根據本發明的軌跡分割方法的一般流程圖。
[0031] 圖6是例示根據本發明的分類器生成處理的流程圖。