分割轨迹的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明一般涉及轨迹识别领域，具体涉及分割轨迹的方法及其装置。
【背景技术】
[0002] 近年来，轨迹识别被广泛地应用于人机交互系统。手势识别的技术使得用户能够 向电视、电脑、游戏盒和手机等发送指令。字符、句子或编码指令能够通过手势来表达。为 了解码背后的含义或者控制目的设备的进一步操作，需要识别送些手势。
[0003] 现有轨迹识别方法通常要求有意义的轨迹的位置作为输入。然而，要求送种输入 可行常常不切实际，从而使得难W在许多真实世界场景中配置基于轨迹识别的系统。因此， 分割输入轨迹W便区分有意义的段和非目标段是非常重要的，并且将会影响下一个识别的 结果。
[0004] 现有技术1[文献1]提出了一种自动方法来分割3D手轨迹并基于送些手轨迹转 录音素，W此作为识别美国手语的步骤。首先应用分割算法检测最小速度和方向角的最大 变化，W分割自然标记句子的手部运动轨迹。送就产生了由经过训练的朴素贝叶斯检测器 进一步处理W辨别真分割点并消除假警报的过度分割的轨迹。
[0005] 本发明要解决的问题包括局部特征的目标依赖性和局限性。朴素贝叶斯网络用来 在给定描述候选分割点的局部信息的四个节点的观测值的情况下推断查询节点的概率。所 观测的四个节点由条件概率表（CPT)来代表，该条件概率表通过使用训练期间的所有节点 的值的最大似然估计而被训练。CPT的计算依赖于目标（即有意义的轨迹段）。当改变目 标时，需要重新计算CPT。
[000引例如，在训练阶段提供表示"2 4 6"序列的连续轨迹。在测试阶段，给出"1 3 5"序 列。由于现有技术1具有目标依赖性，因此现有技术1仅学习如何分离2、4和6。在测试阶 段，改变了目标。因此，如何分离未训练的目标1、3和5有待解决。现有技术1的CPT方案 确定其目标依赖性。
[0007] 示例性轨迹如图1所示。分割后，获得Η个分割点（S巧。两个是真分割点，如SP1 和SP2所示；另外一个是噪声，或者称为假警报。现有技术1考虑了局部特征（例如局部速 度或局部方向角）。如图1所示，SP1、SP2和噪声点都具有局部最小速度和局部最大方向 角。因此，如何将噪声点的微小变化与其他两个真分割点区分开来仍未解决。
[0008] 现有技术2[文献2]提出了基于CHMM(级联隐马尔可夫模型）的轨迹分割方法。 首先，现有技术2训练手势模型和过渡手势模型，然后定义级联隐马尔可夫模型（ΗΜΜ)结 构。接着，比较手势模型和过渡模型之间的似然性W得到终点，并使用维特比算法进行追溯 W得到起点。该方法需要追溯到前面的候选分割点，因此计算成本很高。
[0009] 如上所述，仍然需要能够有效地分割轨迹并对噪声和干扰具有鲁棒性的目标独立 性方法。
[0010] [引用文献列表]
[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
【发明内容】
[0013] 鉴于上述问题中的至少一个而提出本发明。
[0014] 在一个方面中，提供一种轨迹分割方法，其包括；获取步骤，用于获取多个轨迹采 样点；分割步骤，用于分割所述轨迹并且得到至少两个分割候选点；特征提取步骤，用于提 取描述所述至少两个分割候选点之间的相对关系的一组特征；分类步骤，用于基于所提取 的一组特征通过分类器将所述至少两个分割候选点分类为真分割点或假分割点。
[0015] 在一个实施方式中，所述一组特征包括；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] 在一个实施方式中，所述相对关系是相邻分割候选点之间的相对关系；或者所述 相对关系是不相邻的分割候选点之间的相对关系。
[0017] 在一个实施方式中，所述分类器通过W下步骤生成；获取步骤，用于获取多个训练 轨迹采样点；分割步骤，用于分割所述训练轨迹并且得到至少两个训练分割候选点；获取 步骤，用于获取所述至少两个训练分割候选点的真值，其中，所述真值中的各个表示相应的 训练分割候选点为真分割点或假分割点；提取步骤，用于提取描述所述至少两个训练分割 候选点之间的相对关系的所述一组特征；训练步骤，用于基于描述所述至少两个训练分割 候选点之间的相对关系的所述一组特征、W及所述至少两个训练分割候选点的真值，来训 练分类器。
[0018] 在一个实施方式中，所述相对关系是真值相同的至少两个训练分割候选点之间的 相对关系；或者所述相对关系是真值不同的至少两个训练分割候选点之间的相对关系。
[0019] 在一个实施方式中，所述相对关系是相邻的真训练分割点之间的相对关系；或者 所述相对关系是相邻的假训练分割点之间的相对关系。
[0020] 在一个方面中，提供一种轨迹识别方法，其包括；分割步骤，将输入轨迹分割为至 少一个轨迹段；识别步骤，识别所述至少一个轨迹段。
[0021] 在另一方面中，提供一种轨迹分割装置，其包括；获取单元，被配置为获取多个轨 迹采样点；分割单元，被配置为分割所述轨迹并且得到至少两个分割候选点；特征提取单 元，被配置为提取描述所述至少两个分割候选点之间的相对关系的一组特征；分类单元，被 配置为基于所提取的一组特征通过分类器将所述至少两个分割候选点分类为真分割点或 假分割点。
[0022] 在另一方面中，提供一种轨迹识别装置，其包括；分割单元，被配置为将输入轨迹 分割为至少一个轨迹段；识别单元，被配置为识别所述至少一个轨迹段。
[0023] 在又一方面中，提供一种显示设备，其包括；轨迹生成单元，被配置为生成至少一 个轨迹；轨迹识别装置；显示单元，被配置为显示与所述轨迹识别装置的结果相对应的内 容。
[0024] 在一个实施方式中，所述显示设备是移动电话、照相机、游戏盒、电视机或计算机 中的任何一者。
【附图说明】
[00巧]包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图例示了本发明的实施例，并且与文 字说明一起用来解释本发明的原理。
[0026] 图1示意性示出了分割轨迹的示例。
[0027] 图2是根据能够实施本发明的实施例的第一示例性系统配置的示意性框图。
[0028] 图3是根据能够实施本发明的实施例的第二示例性系统配置的示意性框图。
[0029] 图4是例示在图2和图3中的计算设备220的示例性硬件配置的框图。
[0030] 图5是例示根据本发明的轨迹分割方法的一般流程图。
[0031] 图6是例示根据本发明的分类器生成处理的流程图。