使用运动数据识别手势的方法和可穿戴计算设备技术

在一个示例中，一种方法包括：由可穿戴计算设备(102)的处理器(104)并基于由所述可穿戴计算设备的运动传感器(106)所生成的运动数据确定一个或多个行程。在这一示例中，所述方法还包括由所述处理器并基于所述运动数据生成所述一个或多个行程中的每个相应行程的相应属性向量，由所述处理器并基于所述相应属性向量，将所述一个或多个行程中的每个相应行程分类成至少一个类别。在这一示例中，所述方法还包括由所述处理器并基于手势库和所述一个或多个行程中的每个行程的所述至少一个类别来确定手势。在这一示例中，所述方法还包括由所述可穿戴设备并基于所述手势来执行动作。

Gesture recognition using motion data

In one example, a method includes: wearable computing devices by the processor (102) (104) and by the motion sensor based on wearable computing device (106) one or more of the trip to determine motion data generated. In this example, the method also includes by the processor and the corresponding attribute vector for each corresponding stroke of the motion data generated by the one or more process based by the processor and the corresponding attribute vector based on each corresponding stroke classification of the one or more run into at least one category. In this example, the method also includes determining a gesture by the processor and based on the gesture library and each of the at least one of the one or more strokes. In this example, the method also includes performing the action by the wearable device and based on the gesture.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
移动计算设备允许用户在可在各种设置和场境中使用的便携式设备上执行各种功能(包括各种形式的通信和计算)。例如，一些移动设备能够访问互联网、执行游戏应用、播放视频和音乐、以及提供传统移动(例如，蜂窝)电话的功能。一些这样的移动计算设备可由用户穿戴(例如，通过附接和/或耦合到用户的身体和/或衣服)。由于这样的设备通常由小型可再充电电池供电，因此，可穿戴移动计算设备(“可穿戴计算设备”)设计中的一项长期挑战是增加可穿戴计算设备在不对电池再充电的情况下可操作的时长。一种用于增加可穿戴计算设备在不对电池再充电的情况下可操作的时长的方法是减少可穿戴计算设备的一个或多个组件所消耗的功率量。通常可穿戴计算设备中的功率的主要消耗方是检测用户输入并显示图形内容的存在敏感显示器(包含在可穿戴计算设备中和/或可操作地耦合到可穿戴计算设备)。存在敏感显示器的一个示例可以是物理地集成在智能电话、平板计算机，可穿戴的或其它计算设备内的触摸屏。当存在敏感显示器通电时，可穿戴计算设备可接收存在敏感显示器处所检测的用户输入的指示，并输出用于在存在敏感显示器处显示的图形内容。可穿戴计算设备可包括物理按钮，当用户按下按钮时，使得计算设备开启和/或关闭敏感显示器。为了节省功率，一些可穿戴计算设备还可以在定义的时间段后自动关闭存在敏感显示器，在该定义的时间段内存在敏感显示器不检测用户输入。虽然可能存在各种选项来关闭存在敏感显示器，但是可用于开启存在敏感显示器的选项较少。例如，用户可能需要定位并选择物理电源按钮来开启存在敏感显示器，这在与存在敏感显示器交互之前需要附加的用户输入。替选地，一些可穿戴计算设备可响应于之前静止的可穿戴计算设备的运动变化而开启存在敏感显示器。然而，这样的技术可能产生误报，在用户不想开启时而开启存在敏感显示器，从而进一步加剧敏感显示器所消耗的电池寿命量，并因此降低移动计算设备的整体电池寿命。附图说明在以下附图和说明书中阐述了本公开的一个或多个示例的细节。从说明书和附图以及权利要求中，其它特征、目的和优点将显而易见。图1是图示出了根据本公开的一种或多种技术的基于运动数据执行动作的示例可穿戴计算设备的框图。图2是图示出了根据本公开的一种或多种技术的示例可穿戴计算设备的框图。图3A和3B是图示出了根据本公开的一种或多种技术的从第一坐标系到第二任务特定坐标系的坐标变换的概念图。图4是根据本公开的一种或多种技术的由可穿戴计算设备的运动传感器生成的作为时间的函数的示例运动数据的曲线图。图5是图示出了根据本公开的一种或多种技术的输出用于在远程设备处显示的图形内容的示例计算设备的框图。图6是图示出了根据本公开的一种或多种技术的基于运动数据执行动作的可穿戴计算设备的示例操作的流程图。具体实施方式一般来说，本公开的技术针对一种可穿戴计算设备，其确定由可穿戴计算设备的用户执行的手势，并基于所确定的手势来执行动作。例如，可穿戴计算设备可响应于确定用户已经执行手势来查看可操作地耦合到或包含在可穿戴计算设备中的显示器，而在功率模式之间转换。例如，佩戴在用户手腕上的可穿戴计算设备的应用处理器和/或显示器可在低功率模式下操作。响应于基于由可穿戴计算设备的运动传感器所生成的运动数据而确定用户已经执行了与将可穿戴计算设备移动到用户可能能够查看显示器的位置相关联的手势，可穿戴计算设备的一个或多个组件可从在较低功率模式下操作转换到在较高功率模式下操作。本公开的技术不直接分析基于可穿戴计算设备的运动而生成的运动数据，而是使可穿戴计算设备能够通过将运动数据分割为运动行程来确定可穿戴计算设备的用户是否已执行手势。在一些示例中，可穿戴计算设备可利用运动行程作为手势识别的词汇单元。例如，可穿戴计算设备可为一个或多个运动行程中的每一个生成相应的属性向量，并基于相应的属性向量将一个或多个运动行程的每个相应运动行程分类为至少一个类别。基于一个或多个不同手势的训练数据，可穿戴计算设备可分析被分类的运动行程，以确定用户是否已执行特定手势。响应于确定用户已执行特定手势，可穿戴计算设备可确定与所述特定手势相对应的动作并执行所述动作。以此方式，与直接分析运动数据相反，本公开的技术使可穿戴计算设备能够更准确地确定用户是否已执行特定手势。响应于特定手势而执行动作涉及增加可穿戴计算设备所消耗的功率量(例如，激活可穿戴计算设备的一个或多个组件)的情况下，本公开的技术通过减少在执行动作之前存在敏感显示器被开启的情况的频率和/或总数，可减少可穿戴计算设备消耗的总功率量，从而增加可穿戴计算设备在不重新充电的情况下可操作的相对持续时间。图1是图示出了根据本公开的一种或多种技术的被配置为检测活动转换的示例可穿戴计算设备的框图。如图1的示例所示，可穿戴计算设备102可包括传感器控制模块104(“SCM104”)、一个或多个运动传感器106、显示器108和一个或多个应用处理器110。可穿戴计算设备102可包括任意数量的不同的便携式电子计算设备，但不限于智能手表、智能眼镜、耳机、移动电话(包括智能电话)、平板计算机、相机、个人数字助理(PDA)等。可穿戴计算设备102可包括各种输入和输出组件，例如包括一个或多个处理器、存储器、遥测模块、蜂窝网络天线、显示器、一个或多个UI元件、传感器以及电源，例如可充电电池。图2描述了可穿戴计算设备102的一个示例的进一步细节。实现本公开的技术的可穿戴计算设备102的其它示例可包括图2中未示出的附加组件。在一些示例中，可穿戴计算设备102可包括SCM104。SCM104可与一个或多个运动传感器106通信。在一些示例中，SCM104可被称为“传感器集线器”，其作为一个或多个运动传感器106的输入/输出控制器操作。例如，SCM104可与一个或多个运动传感器106交换数据，诸如与可穿戴计算设备102对应的运动数据。SCM104还可与应用处理器110通信。在一些示例中，SCM104可使用比应用处理器110更少的功率。例如，在操作中，SCM104可使用在20-200mW的范围内的功率。在一些示例中，SCM104可被称为数字信号处理器(DSP)或高级DSP(ADSP)，其作为一个或多个运动传感器106的输入/输出控制器操作。在一些这样的示例中，可穿戴计算设备4还可包括传感器集线器(其可与SCM104分离)，作为一个或多个运动传感器106的输入/输出控制器操作。在一些示例中，作为输入/输出控制器操作的一个或多个传感器集线器可包括与由SCM104控制的运动传感器106的那些传感器不同的一个或多个传感器。例如，传感器集线器可作为运动传感器106的陀螺仪的输入/输出控制器操作，其中陀螺仪不受SCM104控制。在一些示例中，传感器集线器可使用比SCM104更多的功率。SCM104可分析从一个或多个运动传感器106接收的运动数据。例如，SCM104可分析所述运动数据以确定可穿戴计算设备102的用户是否已执行多个手势中的特定手势。响应于确定可穿戴计算设备102的用户已执行多个手势中的特定手势，SCM104可使得执行与特定手势相对应的动作。例如，响应于确定可穿戴计算设备102的用户已执行(或正在执行)手势以查看可穿戴计算设备102的显示器，SCM104可使得应用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：由可穿戴计算设备的处理器并基于所述可穿戴计算设备的运动传感器所生成的运动数据来确定一个或多个行程；由所述处理器并基于所述运动数据来生成所述一个或多个行程中的每个相应行程的相应属性向量；由所述处理器并基于所述相应属性向量将所述一个或多个行程中的每个相应行程分类成至少一个类别；由所述处理器并基于手势库和所述一个或多个行程中的每个行程的所述至少一个类别来确定手势；以及由所述可穿戴设备并且基于所述手势来执行动作。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.08.16 US 62/038,2291.一种方法，包括：由可穿戴计算设备的处理器并基于所述可穿戴计算设备的运动传感器所生成的运动数据来确定一个或多个行程；由所述处理器并基于所述运动数据来生成所述一个或多个行程中的每个相应行程的相应属性向量；由所述处理器并基于所述相应属性向量将所述一个或多个行程中的每个相应行程分类成至少一个类别；由所述处理器并基于手势库和所述一个或多个行程中的每个行程的所述至少一个类别来确定手势；以及由所述可穿戴设备并且基于所述手势来执行动作。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：通过至少将所述运动数据变换到任务特定坐标系来生成任务特定运动数据；以及基于任务特定坐标系和所述任务特定运动数据来确定所述可穿戴设备相对于重力向量的朝向，其中确定所述手势进一步基于所述可穿戴设备的所述朝向。3.根据权利要求1-2的任意组合所述的方法，其中：当所述运动传感器生成所述运动数据时，所述可穿戴计算设备在第一功率模式下操作，所述可穿戴设备的所述朝向指示所述可穿戴设备的用户正在查看所述可穿戴设备的显示器，所述手势包括抬起-查看手势，以及执行所述动作包括：由所述可穿戴设备将所述可穿戴设备的显示器从在所述第一功率模式下操作转换到在第二功率模式下操作，其中所述显示器在所述第一功率模式下操作时比在所述第二功率模式下操作时使用的功率少。4.根据权利要求1-3的任意组合所述的方法，进一步包括：由所述可穿戴计算设备的所述运动传感器生成所述运动数据；响应于由所述运动传感器的与所述可穿戴计算设备的处理器不同的处理器确定所述运动数据满足一个或多个阈值，将所述运动数据输出到所述可穿戴计算设备的所述处理器。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述可穿戴计算设备包括与所述可穿戴计算设备的所述处理器和所述运动传感器的所述处理器不同的应用处理器。6.根据权利要求1-5的任意组合所述的方法，其中，对所述多个行程中的每个行程进行分类包括：使用支持向量机将每个行程分类为二进制分类。7.根据权利要求1-6的任意组合所述的方法，其中，对所述多个行程中的每个行程进行分类包括：由所述处理器并基于所述多个行程中的每个行程的特征向量之间的距离函数来将所述多个行程中的每个行程分类成所述至少一个类别。8.根据权利要求1-7的任意组合所述的方法，其中，对所述多个行程中的每个行程进行分类包括：由所述处理器并使用深度信任网络来对所述多个行程中的每个行程进行分类。9.根据权利要求1-8的任意组合所述的方法，其中，所述运动数据包括值的序列，并且其中确定所述一个或多个行程包括：确定所述值的序列的邻域内的局部最小值；以及响应于确定所述局部最小值与所述运动数据的曲线...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗德里戈·卡尔斯罗尼，德里亚·厄兹坎，苏里·沙阿，帕纳热·拉古纳特·桑克提，
申请(专利权)人：谷歌公司，
类型：发明
国别省市：美国;US