CN102971701A - 用于非接触式手势识别和功率减少的方法和装置 - Google Patents

用于非接触式手势识别和功率减少的方法和装置 Download PDF

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Abstract

描述了用于执行针对计算设备（例如移动计算设备）的非接触式手势识别的系统和方法。本申请中描述的用于管理计算设备的基于手势的输入机制的示例性技术包括：识别所述计算设备的与由所述基于手势的输入机制执行的手势分类的准确性相关的参数；以及基于所述计算设备的所述参数，管理所述基于手势的输入机制的至少红外（IR）发光二极管（LED）或IR近距离传感器的功率消耗等级。

Description

用于非接触式手势识别和功率减少的方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请要求于2010年6月17日递交的、名称为“METHODS ANDAPPARATUS FOR CONTACTLESS GESTURE RECOGNITION,”、代理案号为No.102222P1的美国临时专利申请No.61/355,923，以及于2010年8月10日递交的、名称为“CONTACTLESS GESTURE RECOGNITION SYSTEMUSING PROXIMITY SENSORS”的美国临时专利申请No.61/372,177的优先权，由此以引用的方式将它们全部并入本文以用于所有目的。
背景技术
无线通信技术的进步已经大大增加了当前无线通信设备的多功能性。这些进步使得无线通信设备能够从简单的移动电话和寻呼机演进为能够实现多种功能（比如多媒体记录和回放、事件调度、文字处理、电子商务等等）的高尖端计算设备。因此，如今的无线通信设备的用户能够从单个便携式设备执行多种任务，这些任务在常规上需要多个设备或较大的非便携式装备。
随着无线通信设备的复杂度的增加，需要更稳健和直观的机制来为这些设备提供输入。在无线通信设备的功能已经显著扩展的情况下，与这些设备相关联的尺寸限制使得与常规计算系统相关联的很多输入设备（比如键盘、麦克风等）变得不切实际。
为了克服无线通信设备的形态因素限制，一些常规设备使用手势识别机制，以使得用户能够经由动作或手势向设备提供输入。常规的手势识别机制可以被分为不同的类别。基于动作的手势识别系统根据用户所持有的外部控制器的运动来解释手势。基于触摸的系统对触摸板、触摸屏等上的接触点的位置进行映射，由此基于映射位置的变化来解释手势。基于视觉的手势识别系统利用摄像头和/或计算机视觉系统来识别用户做出的可视化手势。
发明内容
根据本发明内容的一种示例性移动计算设备包括：设备外壳；传感器系统，其用于获得关于三维用户动作的数据，其中，所述传感器系统包括红外（IR）发光二极管（LED）和IR近距离传感器；手势识别模块，其通信地耦合到所述传感器系统，并且用于根据关于所述三维用户动作的所述数据来识别提供给所述设备的输入手势；以及传感器控制器模块，其通信地耦合到所述传感器系统，并且用于：识别所述设备的属性，所述属性指示所述传感器系统所获得的关于所述三维用户动作的数据的清晰度以及所述手势识别模块正确识别所述输入手势的概率；以及基于所述设备的所述属性来调节所述传感器系统的所述IR LED或所述IR近距离传感器中的至少一个的功率消耗。
这种移动计算设备的实现可以包括以下特征中的一个或多个特征。环境光传感器通信地耦合到所述传感器控制器模块，并且用于识别所述设备位于的区域的环境光等级，其中，所述传感器控制器模块还用于根据所述环境光等级来调整所述IR LED的功率水平。活动监控器模块通信地耦合到所述传感器控制器模块，并且用于确定针对所述设备的用户活动等级，其中，所述传感器控制器模块还用于根据所述用户活动等级来调节所述传感器系统的所述功率消耗。
这种移动计算设备的实现可以另外或替代地包括以下特征中的一个或多个特征。所述传感器控制器模块还用于：如果所述用户活动等级被确定为低于预定义的门限，则将所述传感器系统置于时隙操作模式。所述传感器系统的IR LED和IR近距离传感器位于所述设备外壳的至少两个正面边缘上，所述设备的所述属性包括所述设备的取向，并且所述传感器控制器模块还用于：基于所述设备的所述取向，选择性地激活位于所述设备外壳的至少一个正面边缘上的IR LED和IR近距离传感器。所述设备外壳设置沿着所述设备外壳的至少一个正面边缘布置的孔，所述孔覆盖有IR透射材料，并且所述传感器系统的IR LED或IR近距离传感器之一位于所述设备外壳所设置的所述孔中的每个孔的后面。所述传感器系统的所述IR LED和所述IR近距离传感器位于所述设备外壳的内部，并且所述传感器系统还包括上升器，所述上升器分别耦合到所述IR LED和所述IR近距离传感器，使得所述IR LED和所述IR近距离传感器由所述上升器向所述设备外壳的表面抬起。
此外，这种移动计算设备的实现可以另外或替代地包括以下特征中的一个或多个特征。成帧模块，其通信地耦合到所述传感器系统，并且用于将所述传感器系统所获得的数据划分为帧间隔；以及特征提取模块，其通信地耦合到所述成帧模块和所述传感器系统，并且用于从所述传感器系统所获得的数据中提取特征，其中，所述手势识别模块通信地耦合到所述成帧模块和所述特征提取模块，并且用于：基于从所述传感器系统所获得的数据中所提取的特征，识别与所述帧间隔中的相应帧间隔相对应的输入手势。所述手势识别模块还用于：基于互相关、线性回归或信号统计中的至少一个来识别所述输入手势。所述传感器系统用于：参照多个运动物体，获得关于所述三维用户动作的所述数据。
一种根据本发明内容的、对计算设备的基于手势的输入机制进行管理的方法的示例包括：识别所述计算设备的与由所述基于手势的输入机制执行的手势分类的准确性相关的参数；以及基于所述计算设备的所述参数，管理所述基于手势的输入机制的至少IR LED或IR近距离传感器的功率消耗等级。
这种方法的实现可以包括以下特征中的一个或多个特征。所述识别包括识别与所述计算设备相关联的区域的环境光等级，并且所述管理包括根据所述环境光等级来调整所述IR LED的功率水平。所述识别包括确定经由所述基于手势的输入机制与所述计算设备的用户交互等级，并且所述管理包括：比较所述用户交互等级与门限；以及如果所述用户交互等级低于所述门限，则将所述基于手势的输入机制置于功率节省模式。所述识别包括识别所述计算设备的取向，并且所述管理包括基于所述计算设备的所述取向来激活或去活所述IR LED或所述IR近距离传感器。从所述基于手势的输入机制获得传感器数据；在时间上划分所述传感器数据，从而获得相应帧间隔；从所述传感器数据中提取特征；以及基于从所述传感器数据中所提取的特征，对所述帧间隔中的相应帧间隔中表现的手势进行分类。所述分类包括：基于互相关、线性回归或信号统计中的至少一个，对所述帧间隔中的所述相应帧间隔中所表现的手势进行分类。所述获得包括：获得关于多个运动物体的传感器数据。
根据本发明内容的另一个移动计算设备的示例包括：传感器单元，用于获得关于与所述设备的用户交互的基于IR光的近距离传感器数据；手势单元，其通信地耦合到所述传感器单元，并且用于通过识别所述近距离传感器数据中表现的输入手势，对所述近距离传感器数据进行分类；以及控制器单元，其通信地耦合到所述传感器单元，并且用于：识别所述设备的属性；以及基于所述设备的所述属性来管理所述传感器单元的至少一部分的功率消耗。
这种移动计算设备的实现可以包括以下特征中的一个或多个特征。所述控制器单元还用于：测量与所述设备相关联的区域处的环境光等级；以及基于所述环境光等级来调整所述传感器单元的至少一部分的所述功率消耗。所述控制器单元还用于：确定与所述设备的所述用户交互的程度；以及根据与所述设备的所述用户交互的所述程度来调整所述传感器单元的至少一部分的所述功率消耗。所述控制器单元还用于：当确定所述传感器单元在时间间隔内没有识别出与所述设备的用户交互时，关闭所述传感器单元。所述控制器单元还用于：如果与所述设备的所述用户交互的所述程度低于门限，则将所述传感器单元置于功率节省操作模式。所述传感器单元包括多个传感器元件，并且所述控制器单元还用于：基于所述设备的取向来选择性地激活所述多个传感器元件中的一个或多个传感器元件。
根据本发明内容的计算机程序产品的示例位于非临时性处理器可读介质上并包括处理器可读指令，所述处理器可读指令用于使处理器进行以下操作：从与移动设备相关联的IR近距离传感器获得三维用户动作数据，所述IR近距离传感器测量来自IR LED的光反射；检测与所述三维用户动作数据相关联的一个或多个手势；识别所述移动设备的属性，所述属性指示所述三维用户动作数据的准确性；以及基于所述移动设备的所述属性，调节所述IR LED和IR近距离传感器中的至少一个部分的功率使用。
这种计算机程序产品的实现可以包括以下特征中的一个或多个特征。所述移动设备的所述参数包括与所述移动设备相关联的区域处的环境光等级。所述移动设备的所述参数包括与所述移动设备的用户交互的历史。所述移动设备的所述参数包括所述移动设备的取向。所述用于使所述处理器检测所述一个或多个手势的指令还用于使所述处理器进行以下操作：根据相应帧时间间隔对所述三维用户动作数据进行分组；从所述三维用户动作数据中提取特征；以及基于从所述三维用户动作数据中所提取的特征，识别所述帧时间间隔中的相应帧时间间隔内提供的输入手势。所述用于使所述处理器识别输入手势的指令还用于使所述处理器进行以下操作：基于互相关、线性回归或信号统计中的至少一个来识别所述输入手势。
本申请中描述的项目和/或技术可以提供以下能力中的一个或多个，以及其它没有提到的能力。可以使用近距离传感器来支持非接触式手势识别。可以利用三维手势并实时地对其进行分类。可以以较高的粒度降低和/或控制与手势识别相关联的能量消耗。可以减少用户与触摸表面之间的接触频率，从而减轻触摸表面的正常磨损并且减少细菌产生和转移。近距离传感器可以覆盖有适合于传感器（sensor-friendly）的材料，以便增强相关设备的美感。可以使得近距离传感器和相关联的发射器对来自环境光、非故意的光散射和其它因素的干扰具有高抵抗性。虽然已经描述了至少一个项目/技术效果配对，但是也有可能通过不同于所述方式的其他方式来实现所述效果，并且所述项目/技术可能不一定产生所述效果。
附图说明
图1是移动站的组件的框图。
图2是图1中示出的移动站的部分功能框图。
图3是用于调节与无线通信设备相关联的输入传感器系统的系统的部分功能框图。
图4是用于手势识别的近距离传感器的图示。
图5是可以由与移动设备相关联的手势识别机制识别和解释的示例性手势的图示。
图6是图1中示出的移动站的备选框图。
图7-10是可以由与移动设备相关联的手势识别机制识别和解释的另外示例性手势的图示。
图11是非接触式手势识别系统的部分功能框图。
图12是非接触式手势识别系统的备选的部分功能框图。
图13是示出基于决策树的手势分类技术的流程图。
图14是示出备选的基于决策树的手势分类技术的流程图。
图15是移动设备的手势识别过程的方框流图。
图16是针对非接触式手势识别而实现的近距离传感器配置的图示。
图17是针对非接触式手势识别系统的备选近距离传感器布置的图示。
图18是针对非接触式手势识别系统的另外的备选近距离传感器布置的图示。
图19是针对非接触式手势识别系统的各种近距离传感器配置的图示。
图20是管理非接触式手势识别系统的过程的方框流图。
具体实施方式
本申请中描述了用于管理经由非接触式手势识别向无线通信设备进行的输入的技术。非接触式手势识别系统利用红外（IR）光发射器和IR近距离传感器来检测和识别手势。该系统以基本实时的方式对三维手势进行识别、提取和分类，这使得能够实现用户和移动设备之间的直观交互。使用该系统作为手势接口，用户可以使用直观的手势在移动设备上执行诸如电子书翻页、网页滚动、放大和缩小、玩游戏等之类的动作，而无需触摸、佩戴或手持任何其它设备。此外，本申请中描述的技术减少了用户接触移动设备的频率，从而减轻了对设备表面的磨损。另外，本申请描述了一些技术，这些技术用于通过基于环境光情况、执行应用、预期用户输入的出现和缺失、或关于移动设备（针对其采用非接触式手势识别）的其它参数对IR发射器和/或近距离传感器的操作进行控制，来降低与手势识别相关联的功率消耗。这些技术只是示例，而并不是对本发明公开内容或权利要求书的限制。
参照图1，设备10（例如，移动设备或其它适当的计算设备）包括：计算机系统（包括处理器12）、存储器14（包括软件16），输入/输出设备18（例如，显示器、扬声器、键盘、触摸屏或触摸板等）以及一个或多个传感器系统20。这里，处理器12是智能硬件设备，例如，中央处理单元（CPU）（例如由公司或制造的CPU）、微控制器、专用集成电路（ASIC）等。存储器14包括诸如随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM）之类的非临时性存储介质。另外或作为替代，存储器14可以包括非临时性存储介质的一种或多种物理和/或有形形式，包括例如软盘、硬盘、CD-ROM、蓝光光盘、任何其它光介质、EPROM、FLASH-EPROM、任何其它存储器芯片或磁带，或者计算机可以从其中读取指令和/或代码的任何其它非临时性介质。存储器14存储软件16，后者是计算机可读的、计算机可执行的软件代码，其包含用于在执行时使处理器12执行本申请中所描述的各种功能的指令。作为替代，软件16可以不是可由处理器12直接执行的，而是用于使计算机（例如在编译和执行时）执行这些功能。
传感器系统20用于收集与一个或多个物体（例如，用户的手，等等）到设备10的邻近度以及这些物体的邻近度随时间的变化有关的数据。另外参照图2，与一个或多个手势识别模块24相结合地使用传感器系统20，这些手势识别模块24用于对用户手势进行检测、识别和分类。将检测出并分类后的手势提供给输入管理模块26，该输入管理模块26将这些手势映射成基本命令，其中，由与设备10相关联的各个模块或系统结合或独立于从I/O设备18接收到的其它输入来使用这些基本命令。例如，输入管理模块26可以控制对应用30、操作系统32、通信模块34、多媒体模块36和/或由设备10执行的任何其它适当系统或模块的输入。
传感器控制器模块22还被实现为基于设备10的参数来控制传感器系统20的操作。例如，基于设备取向、环境光情况、用户活动等，传感器控制器模块22可以控制传感器系统20和/或传感器系统20的单独组件（例如，IR发射器、IR传感器等）中的至少一些的功率水平（如图3所示）。这里，传感器控制器模块22实现一个或多个传感器功率控制模块40，这些传感器功率控制模块40管理相应传感器系统20的功率水平。例如，环境光传感器42可以利用光传感器和/或其它机制来测量设备10的位置处的环境光强度。传感器功率控制模块40可以利用这些测量结果来相应地对光进行调整，例如，通过在检测到充分高的环境光等级时增加一个或多个传感器系统20的功率水平，或者在检测到较低的环境光等级时降低一个或多个传感器系统20的功率水平。
作为另一个示例，通常就设备10而言，并且/或者就设备10所实现的具体应用30（其利用经由传感器系统20的输入）而言，活动监控器44可以收集关于与设备10的用户交互的程度的信息。随后，传感器功率控制模块40可以通过根据用户活动等级对传感器系统20的功率水平进行调整来利用该信息，例如，通过随着活动增加而提高功率，或者随着活动减少而降低功率。当用户在给定量的时间内没有经由传感器系统20提供手势输入、在设备10处没有打开一个或多个手势识别应用、设备10在空闲模式下操作、并且/或者满足其它触发条件时，传感器功率控制模块40还可以将一个或多个传感器系统20置于时隙模式或另一功率节省模式，直到一个或多个手势识别应用被打开并且/或者针对设备10的用户活动增加为止。
除了环境光传感器42和活动监控器44所提供的信息，传感器功率控制模块40还可以用于基于任何其它适当的参数或度量来调整传感器系统20的功率水平。例如，可以在设备10处使用摄像机和/或计算机视觉系统，其中，当识别出正在靠近的用户时，传感器功率控制模块40可以根据该摄像机和/或计算机视觉系统来增加传感器系统20的功率。作为另一个示例，传感器功率控制模块40可以监控设备10的取向（orientation）（例如，经由从加速计、陀螺仪和/或其它取向传感设备收集到的信息），并且根据其取向来激活和/或去活与设备10相关联的相应传感器系统20。设备10的其它参数也可以由传感器功率控制模块40使用。
传感器系统20使得能够使用设备10的基于手势的接口，该接口为用户提供了直观的方式来指定命令和与计算机交互。该直观用户接口有助于由具有不同技术能力水平的更多人使用，并且有助于使用尺寸和资源受限制的设备。
现有的手势识别系统可以被分类成三种类型：基于动作的系统、基于触摸的系统和基于视觉的系统。基于动作的手势识别系统根据用户所持有的外部控制器的运动来解释手势。然而，除非持有或佩带外部控制器，否则用户无法提供手势。基于触摸的系统对触摸板、触摸屏等上的接触点的位置进行映射，由此根据映射位置的变化来解释手势。由于基于触摸的系统的性质的缘故，它们无法支持三维手势，因为所有可能的手势都限制在二维触摸表面之内。此外，基于触摸的系统要求用户接触该触摸表面以提供输入，这降低了可用性，并且对触摸表面及其相关设备造成增加的磨损。基于视觉的手势识别系统利用摄像机和/或计算机视觉系统来识别用户做出的可视化手势。虽然基于视觉的系统不要求用户接触输入设备，但是基于视觉的系统通常与较高的计算复杂度和功率消耗相关联，这是诸如平板或移动电话之类的资源受限的移动设备所不期望的。
本申请中所描述的技术提供非接触式手势识别。这些技术使用IR光（例如IR发光二极管（LED））和IR近距离传感器以及算法，来检测、识别和分类手势，并将手势映射到相关计算设备应用所期望的命令。
图4中示出了非接触式手势识别系统的操作概念的示例。如图示50和图示52所示，用户在计算设备前方从左向右移动手以便执行“右挥”手势。如本申请中进一步描述的，该“右挥”可以表示例如电子阅读器应用的翻页和/或任何其它适当操作。
包括传感器系统20、传感器控制器模块22和/或本申请所描述的其它机制的手势识别系统可以优选地（但并非必须）提供以下能力。第一，该系统可以自动检测手势边界。手势识别的共同问题是手势的开始和结束的不确定性。例如，用户可以在不按下按键的情况下指示手势的出现。第二，手势识别系统可以以基本实时的方式对手势进行识别和分类。该手势接口优选地设计为响应灵敏的，以使得不执行耗时的后处理。第三，优选地减少虚警，因为执行不正确的命令通常比丢失命令更糟。第四，对于新用户不使用依赖于用户的模型训练过程。虽然有监督的学习能够改善针对特定用户的性能，但是收集训练数据可能是耗时的并且是用户所不期望的。
图5示出了利用IR LED60和近距离传感器62的传感器系统20的示例，其中，IR LED60和近距离传感器62被布置在外壳64下面。外壳64由玻璃、塑料和/或另一种适当的材料构成。该外壳包括光学窗口66，后者被构造成使得IR光能够基本自由地穿过该光学窗口66。光学窗口66可以是透明的，或者可以覆盖有半透明的或以其他方式有利于光的（light-friendly）涂料、染料或材料，例如，以便有助于实现外壳64和光学窗口66之间的统一外观。这里，IR LED60和近距离传感器62被布置以提供基本最优的光发射和反射。由吸光材料构成的光学屏障68被布置在IRLED60和近距离传感器62之间，以避免光从IR LED60直接溢出到近距离传感器62。
图5还示出了距离IR LED60的光路很近的物体70（例如，手），其使得光被反射回到近距离传感器62。对近距离传感器62所检测到的IR光能量进行测量，基于该测量来采用一个或多个适当动作。例如，如果没有物体被确定为足够接近传感器系统，则测量到的信号水平会落到预定门限以下并且不记录动作。否则，执行另外的处理，以对动作进行分类并将动作映射到与传感器系统20相关联的设备10所预期的一个基本命令上，下面将进一步详细解释。
传感器系统20可以替代地包括两个IR LED60，这些IR LED60依次发出IR选通脉冲（strobe），作为使用时分复用的两个单独信道。当对象70靠近传感器系统20时，近距离传感器62检测IR光的反射，其中该光反射的强度随着对象距离减小而增加。按预定频率（例如，100Hz）对两个IR信道的光强度进行采样。
图6示出了可以由设备10实现的各个组件，其中该设备10实现非接触式手势检测和识别。设备10包括外围接口100，该外围接口100提供对多个外围子系统的基本管理功能。这些子系统包括：近距离传感子系统110，其包括近距离传感器控制器112和一个或多个近距离传感器62；以及I/O子系统120，其包括显示控制器122和其它输入控制器124。显示控制器122用于控制显示系统126，而其它输入控制器124用于管理各种输入设备128。外围接口100还管理IR LED控制器130（其控制一个或多个IR LED60）、环境光传感器42、音频电路132（用于控制麦克风134和/或扬声器136）以及/或者其它设备或子系统。外围接口经由数据总线140耦合到处理器12和控制器142。控制器用作图6所示的硬件组件与各种软件和/或固件模块（包括操作系统32、通信模块36、手势识别模块144和应用30）之间的中间方。
多个直观手势可以由设备10的用户用作激活设备10上的相应基本命令的方法。可以如下来使用典型手势的示例。然而，以下的示例性手势并不是详尽清单，并且其它手势也是可能的。可以通过以下操作来执行左挥手势：开始该手势，其中，使用户的手在设备10的上方且在其右侧；在设备10的上方从右向左快速移动该手（例如，好像在翻动书中的页面一样）。左挥手势可以用于：例如，浏览文档时的向前翻页或向下翻页操作；将显示平移到右侧；等等。右挥手势可以通过在反方向上移动用户的手来执行，并且可以用于：例如，文档中的向后翻页或向上翻页操作；显示平移；等等。
可以通过以下操作来执行上挥手势：开始该手势，其中，使用户的手在设备10的上方且在其底部；在设备10的上方从设备10的底部向顶部快速移动该手（例如，好像在笔记板上翻页一样）。上挥手势可以用于例如向上平移显示等。下挥手势（其可以通过在反方向上移动用户的手来执行）可以用于向下平移显示和/或其它适当的操作。另外，推手势（其可以通过垂直向下且朝向设备10快速移动用户的手来执行）和拉手势（其可以通过垂直向上且远离设备10快速移动用户的手来执行）可以用于控制显示放大水平（例如，推以进行放大、拉以进行缩小等）或其它适当的用途。
图7-图10提供了可以与给定命令相关联地向设备10执行的各种手势的另外示例。如图7-图10所示，可以为相同的功能指派一个以上的手势，因为多个手势可以直观地映射到相同的命令。根据正在执行的应用，可以使用映射到给定命令的手势中的一个手势、一些手势或全部手势。
具体参照图7，示意图300和示意图302分别示出了上面描述的右挥手势和左挥手势。示意图304示出了通过以逆时针运动方式旋转用户的手而执行的右旋手势，而示意图306示出了通过以顺时针运动方式旋转用户的手而执行的左旋手势。示意图308和示意图310分别示出了上面所描述的下挥手势和上挥手势。示意图312示出了通过以顺时针运动方式移动用户的手（即，与在左旋手势中顺时针旋转用户的手不同）而执行的重做手势，而示意图314示出了通过以逆时针运动方式移动用户的手而执行的取消手势。
如图8所示，与图7中示出的那些手势类似的手势可以通过移动用户的手指来执行，而不要求移动用户的整只手。因此，示意图316所示的右挥手势、示意图318所示的左挥手势、示意图320所示的右旋手势、示意图322所示的左旋手势、示意图324所示的下挥手势、示意图326所示的上挥手势、示意图328所示的重做手势以及示意图330所示的取消手势可通过以与图7所示的各个对应手势中移动用户手的方式相类似的方式移动用户手指来执行。
图9示出了可以执行放大和缩小手势的各种方法。示意图332示出了可以通过将用户的手放置在传感器系统20的前面并向外移动用户的手指来执行缩小手势。相反，示意图334示出了可以通过以捏合动作将用户的手指聚在一起来执行放大手势。示意图336和示意图338示出了可以通过在传感器系统20前面以螺旋运动方式移动用户的手或手指来执行放大和/或缩小手势。示意图340和示意图342示出了可以通过将用户的手指移动到一起（为了放大）或分开（为了缩小）来控制缩放，而示意图344和示意图346示出了可以通过移动用户的手来执行类似的放大和缩小手势。示意图332和示意图334分别示出的缩小手势和放大手势还可以扩展为双手，如图10中的示意图348和示意图350分别所示。图10的示意图352和示意图354还示出了：可以通过在传感器系统20上移动用户的手以使得用户的手的侧面面对传感器系统20，来执行右挥手势和左挥手势。
如图11所示，传感器系统20的操作可以细分为传感子系统150、信号处理子系统156和手势识别子系统170。传感子系统150利用近距离传感元件152和环境光传感元件154来执行光发射和检测的功能。检测到的光能量等级被传递给信号处理子系统156，该信号处理子系统156经由数据预处理器158对该能量等级执行前端预处理、经由数据缓存器160执行数据缓存、经由成帧模块162将数据组成帧，并经由特征提取模块164提取相关特征。信号处理子系统156还包括环境光分类模块166，后者用于处理从传感子系统150接收到的关于环境光等级的数据。手势识别子系统170应用各种手势识别算法174，以便对与信号处理子系统156识别出的特征相对应的手势进行分类。来自帧数据历史172和/或手势历史数据库176的手势历史数据可以用于提高识别速率，从而允许系统持续学习并改善性能。
图12中示出了手势识别子系统170的一般框架。近距离传感器数据最初被提供给成帧模块162，该成帧模块162将近距离传感器数据划分为帧，以用于进一步处理。由于各个手势的开始和结束不是由用户指定的，因此手势识别子系统170在成帧模块162的辅助下可以利用移动窗口来扫描近距离传感器数据并且确定是否观测到手势标记（signatures）。这里，将数据划分成有50%重叠的指定持续时间（例如，140ms）的帧。在成帧之后，互相关模块180、线性回归模块182和信号统计模块184扫描传感器数据的帧，并确定是否观测到预定义的手势。为了区分不同手势的信号标记，这些模块以如下方式从每个帧中提取三种类型的特征。
互相关模块180提取信道间时延，该信道间时延测量近距离传感器数据的两个信道之间的成对时延。信道间时延描述了用户的手如何在不同的时刻靠近该近距离传感器，这对应于用户的手的不同移动方向。该时延是通过找到两个离散信号序列的最大互相关值来计算的。具体而言，可以以如下方式通过找到产生两个离散信号序列f和g的最大互相关值的时间位移n来计算时延tD：
t D = arg max n Σ m = - ∞ ∞ f * ( m ) g ( m + n )
线性回归模块182提取局部斜率和（local sum of slopes），该局部斜率和估计帧中的信号分段的局部斜率。局部斜率和指示了用户的手朝向近距离传感器或远离其移动的速度。斜率是通过线性回归（例如一阶线性回归）计算出的。此外，线性回归结果可以与针对先前帧计算出的斜率求和，以便捕获斜率的连续趋势（而不是突然变化）。
信号统计模块184提取当前帧和先前帧的历史的均值和标准差。例如，当出现手势时可以观测到高方差，而当例如用户的手没有出现或者出现了但没有移动时，可以观测到低方差。
在特征提取之后，手势分类器188将帧分类为由预定义的手势模型186所提供的手势，或者报告没有检测到手势。通过分析当前帧中的信号特征、由手势历史数据库176提供的历史数据、以及由临时相关性计算模块190确定的连续帧之间的临时相关性，来作出最终决定。连续帧之间的临时相关性可以用在手势分类中，因为用户不太可能很快地改变手势。此外，临时相关性计算模块190可以维持小缓存（例如，3个帧），以便在当前帧上做动作之前分析未来的帧。通过限制缓存的大小，可以维持该临时相关性而不给用户带来明显的延迟。
手势分类器可以根据基于决策树的过程（例如，图13中的过程200或图14中的过程220）来进行操作。然而，过程200和过程220仅仅是示例而不是限制。过程200和过程220可以例如通过添加、移除、重新排列、组合和/或同时执行一些步骤而改变。对所示出和描述的过程200和过程220的其它改变也是可能的。
首先参照过程200，如方框202处所示，首先确定近距离传感器数据的方差是否低于门限。如果该方差低于门限，则没有检测到手势（如方框204处所示）。否则，在方框206处，进一步确定与该数据相关联的时延是否大于门限。如果该时延大于门限，则在方框208处分析数据的信道间延迟。如果发现左信道落后于右信道，则在方框210处检测到右挥。或者，如果右信道落后于左信道，则在方框212处检测到左挥。
如果时延不大于门限，则过程200从方框206继续进行到方框214，并且如上所述地计算局部斜率和。如果该和大于门限，则在方框216处检测到推手势。如果该和小于门限，则在方框218处检测到拉手势。否则，过程200继续进行到方框204并且未检测到手势。
接下来参照过程220，在方框202处将输入信号222的方差与门限进行比较。如果该方差小于门限，则在方框224处将输入信号222的均值与第二门限进行比较。如果该均值超过该门限，则在方框226处检测到暂停手势；否则，没有检测到手势（如方框204处所示）。
如果在方框202处输入信号222的方差不小于门限，则过程220根据是否观测到时延而在方框228处进行分支。如果观测到时延，则进一步在方框230处确定左信道是否延迟。如果左信道延迟，则在方框210处检测到右挥；否则在方框212处检测到右挥。
当在方框228处没有观测到时延时，在方框232处执行关于与输入信号222相关联的斜率的另外确定。如果该斜率大于零，则在方框216处检测到推手势。如果该斜率不大于零，则在方框218处检测到拉手势。
图15中的过程240示出了基于决策树的手势分类的另一个示例。然而，过程240仅仅是示例而非限制。过程240可以通过例如添加、移除、重新排列、组合和/或同时执行一些步骤来修改。对所示出和描述的过程240的其它修改也是可能的。
如图所示，通过从传感器数据缓存器242载入输入传感器数据，该过程在方框244处开始。在方框246处，将载入帧的当前数量与窗口尺寸进行比较。如果帧的数量不足，则在方框244处载入更多的输入传感器数据。否则，在方框248处，计算左信道和右信道（例如，对应于左IR近距离传感器和右IR近距离传感器）的互相关。在方框250处，找到具有最大相关值的时延。在方框252处计算与载入的传感器数据相对应的斜率，并在方框254处计算传感器数据的均值和标准差。接下来，在方框256处，基于在方框248-254处参照手势模板模型258的计算结果，对载入的数据执行手势分类。在方框260处，基于手势-命令映射262，根据在方框256处识别出的手势来生成适当的命令。在方框264处，如果相应的手势识别程序终止，则过程240结束。否则，过程240回到方框244并且重复如上所讨论的步骤。
为了有助于如上所述的正确操作，IR LED和传感器可以被布置在计算设备上，以使得能够检测和识别由于手势造成的光反射。如图16所示，示例性的一组近距离传感器62可以被布置在塑料或玻璃外壳64与印刷电路板（PCB）272之间。诸如PCB272上的组件布置、外壳64中的孔的构造（其允许来自IR LED的光穿过，并允许光反射回来以便能够由近距离传感器62检测到）、用于外壳64的（例如，如果没有孔）提供较高光发射和光吸收的涂料的类型之类的因素及其他因素将提高运动识别的可靠性。
可以根据影响手势识别的性能的多种因素（例如，针对用户的手或其它对象70），将近距离传感器62布置在设备10处。这些因素包括，例如IRLED和近距离传感器62之间的水平距离、IR LED和近距离传感器的相对于间隙的高度、对近距离传感器62的非故意的光散射，等等。
传感器可以被布置成使得IR LED和近距离传感器62的高度和它们之间的适当距离能够实现良好的光发射和反射。图16和图17示出了用于确保各个传感器组件的适当高度的技术。这里，在PCB272的上面布置上升器274，并且在上升器274的上面装配组件（例如，近距离传感器62）。此外，外壳64的表面可以具有用于光发射和反射的小孔，或者作为替代，可以对外壳64的表面应用适合于IR（IR-friendly）的涂料以便允许光穿过。通过在上升器274上布置近距离传感器（如图16和图17所示），可以使这些传感器组件更靠近表面，从而提供改善的发射和反射角度。另外，上升器274减轻非故意的光散射（例如，由从外壳64反射回来的光造成的光散射）并降低传感器组件的功率消耗。
图18示出了用于布置传感器组件的另一方案，其中，套管（grommet）276被布置在IR光源和/或传感器周围。图18所示的方案可以与上面描述的上升器274的布置相结合。这里，套管276提供一种机制，用于将发射光集中成束（即，角度），并且用于如果没有物体被置于IR光源的上面，则降低光从外壳反射回传感器的程度（由此降低性能）。
图19示出了传感器和IR LED在计算设备（比如设备10）上的多种示例性布置。虽然图19中的各个示例示出了在沿着计算设备边缘的各个位置处布置传感器组件，但是图19中示出的示例并没有完全列出布置的可能配置，并且其它布置（包括沿着计算设备的前面或后面的布置和/或物理上与计算设备分离的布置）也是可能的。可以根据各种准则来确定传感器组件在计算设备上的定位和/或间隔以及所采用的传感器组件的数量。例如，选定数量的传感器组件可以间隔开，以使得这些传感器提供足够的覆盖来分类一维、二维和三维手势。
根据期望的手势，可以沿着计算设备的不到全部的边缘选择性地布置传感器和/或IR LED。举个例子，在假设只在纵向模式（portrait mode）中使用设备的情况下，如果只期望左挥和右挥，则可以认为在计算设备的底部边缘上布置IR LED和传感器就足够了。作为替代，可以沿着计算设备的每个边缘布置传感器，并且控制机制（例如，传感器控制器模块22）可以基于计算设备的取向来选择性地激活或去活传感器。因此，作为对以上给出的示例的扩展，传感器控制器模块22可以对与计算设备相关联的传感器的操作进行配置，使得与设备的顶部和底部边缘相关联的传感器不用考虑设备的取向而被激活，而与设备的左边缘和右边缘相关联的传感器被去活。这个示例仅仅示出了可以由传感器控制器模块22用来根据相关联设备的取向激活、去活或者以其它方式控制传感器的各种技术，其它技术也是可能的。
除了上面描述的手势识别技术，其它技术也是可能的。例如，可以使用多传感器阵列，以从传感器数据中获得额外的信息。另外，通过将基本手势集合用作组成单元，可以将更多的复合三维手势识别为基本手势的排列。隐式马尔可夫模型也可以用于学习用户所执行的手势序列。此外，本申请中描述的技术可以适用于应用专用或游戏专用使用情况。
在进一步参照图1-图19的情况下参照图20，管理非接触式手势识别系统的过程280包括示出的步骤。然而，过程280仅仅是示例而非限制。过程280可以通过例如添加、移除、重新排列、组合和/或同时执行一些步骤来修改。对所示出和描述的过程280的其它修改也是可能的。
在步骤282，监控与配备有近距离传感器（例如，包括IR LED60和近距离传感器62的传感器系统20）的设备有关的参数。可以由传感器控制器模块22和/或与近距离传感器相关联的任何其它机制来监控这些参数，其中，传感器控制器模块22可以通过处理器12执行存储器14上存储的软件16来实现。可以在步骤282监控的参数包括但并不仅限于环境光等级（例如，如环境光传感器42所监控的）、用户活动等级（例如，如活动监控器44所确定的）、设备取向、当前在设备上执行的应用和/或预期将来要执行的应用的标识、用户到设备的邻近度（例如，如根据来自摄像机、计算机视觉系统等的数据所确定的）等等。
在步骤284，基于在步骤282监控的参数，对近距离传感器中至少一个近距离传感器的功率水平进行调整。在步骤284，可以由传感器功率控制模块和/或与近距离传感器相关联的任何其它机制来调整近距离传感器的功率水平，其中，该传感器功率控制模可以通过处理器12执行存储器14上存储的软件16来实现。此外，可以通过例如更改与近距离传感器相关联的IRLED60的发射强度、更改近距离传感器的工作周期和/或采样频率（例如，在近距离传感器操作于选通模式的情况下）、将各个近距离传感器置于活动、非活动或空闲模式等，来调整近距离传感器的功率水平。
其它技术也是可能的。

Claims (30)

1.一种移动计算设备，包括：
传感器系统，其用于获得关于三维用户动作的数据，所述传感器系统包括红外（IR）发光二极管（LED）和IR近距离传感器；以及
传感器控制器模块，其通信地耦合到所述传感器系统，并且用于：识别所述设备的属性，所述属性指示所述传感器系统所获得的关于所述三维用户动作的数据的清晰度以及针对所述三维用户动作的正确输入手势识别的概率；以及基于所述设备的所述属性来调节所述传感器系统的所述IRLED或所述IR近距离传感器中的至少一个的功率消耗。
2.如权利要求1所述的设备，还包括：环境光传感器，其通信地耦合到所述传感器控制器模块，并且用于识别所述设备位于的区域的环境光等级，其中，所述传感器控制器模块还用于根据所述环境光等级来调整所述IR LED的功率水平。
3.如权利要求1所述的设备，还包括：活动监控器模块，其通信地耦合到所述传感器控制器模块，并且用于确定针对所述设备的用户活动等级，其中，所述传感器控制器模块还用于根据所述用户活动等级来调节所述传感器系统的所述功率消耗。
4.如权利要求3所述的设备，其中，所述传感器控制器模块还用于：如果所述用户活动等级被确定为低于预定义的门限，则将所述传感器系统置于时隙操作模式。
5.如权利要求1所述的设备，其中，所述设备包括至少两个正面边缘，所述传感器系统的IR LED和IR近距离传感器位于所述设备的所述正面边缘中的至少两个正面边缘上，所述设备的所述属性包括所述设备的取向，并且所述传感器控制器模块还用于：基于所述设备的所述取向，选择性地激活位于所述设备的所述正面边缘中的至少一个正面边缘上的IR LED和IR近距离传感器。
6.如权利要求1所述的设备，其中，所述设备还包括：
至少一个正面边缘；以及
沿着所述至少一个正面边缘布置的一个或多个孔；
其中，所述一个或多个孔覆盖有IR透射材料，并且所述传感器系统的IR LED或IR近距离传感器之一位于所述一个或多个孔中的每个孔的后面。
7.如权利要求1所述的设备，其中，所述传感器系统还包括上升器，所述上升器分别耦合到所述IR LED和所述IR近距离传感器，使得所述IRLED和所述IR近距离传感器由所述上升器抬起。
8.如权利要求1所述的设备，还包括：
成帧模块，其通信地耦合到所述传感器系统，并且用于将所述传感器系统所获得的数据划分为帧间隔；
特征提取模块，其通信地耦合到所述成帧模块和所述传感器系统，并且用于从所述传感器系统所获得的数据中提取特征；以及
手势识别模块，其通信地耦合到所述传感器系统、所述成帧模块和所述特征提取模块，并且用于基于从所述传感器系统所获得的数据中所提取的特征来识别与所述帧间隔中的相应帧间隔相对应的输入手势。
9.如权利要求8所述的设备，其中，所述手势识别模块还用于：基于互相关、线性回归或信号统计中的至少一个来识别所述输入手势。
10.如权利要求1所述的设备，其中，所述传感器系统用于：参照多个运动物体，获得关于所述三维用户动作的所述数据。
11.一种对计算设备的基于手势的输入机制进行管理的方法，所述方法包括：
识别所述计算设备的与由所述基于手势的输入机制执行的手势分类的准确性相关的参数；以及
基于所述计算设备的所述参数，管理所述基于手势的输入机制的至少红外（IR）发光二极管（LED）或IR近距离传感器的功率消耗等级。
12.如权利要求11所述的方法，其中，所述识别包括识别与所述计算设备相关联的区域的环境光等级，并且所述管理包括根据所述环境光等级来调整所述IR LED的功率水平。
13.如权利要求11所述的方法，其中，所述识别包括确定经由所述基于手势的输入机制与所述计算设备的用户交互等级，并且所述管理包括：
比较所述用户交互等级与门限；以及
如果所述用户交互等级低于所述门限，则将所述基于手势的输入机制置于功率节省模式。
14.如权利要求11所述的方法，其中，所述识别包括识别所述计算设备的取向，并且所述管理包括基于所述计算设备的所述取向来激活或去活所述IR LED或所述IR近距离传感器。
15.如权利要求11所述的方法，还包括：
从所述基于手势的输入机制获得传感器数据；
在时间上划分所述传感器数据，从而获得相应帧间隔；
从所述传感器数据中提取特征；以及
基于从所述传感器数据中所提取的特征，对所述帧间隔中的相应帧间隔中表现的手势进行分类。
16.如权利要求15所述的方法，其中，所述分类包括：基于互相关、线性回归或信号统计中的至少一个，对所述帧间隔中的所述相应帧间隔中所表现的手势进行分类。
17.如权利要求15所述的方法，其中，所述获得包括：获得关于多个运动物体的传感器数据。
18.一种移动计算设备，包括：
传感器单元，用于获得关于与所述设备的用户交互的基于红外（IR）光的近距离传感器数据；以及
控制器单元，其通信地耦合到所述传感器模块，并且用于识别所述设备的属性以及基于所述设备的所述属性来管理所述传感器单元的至少一部分的功率消耗。
19.如权利要求18所述的设备，其中，所述控制器单元还用于：测量与所述设备相关联的区域处的环境光等级；以及基于所述环境光等级来调整所述传感器单元的至少一部分的所述功率消耗。
20.如权利要求18所述的设备，其中，所述控制器单元还用于：确定与所述设备的所述用户交互的程度；以及根据与所述设备的所述用户交互的所述程度来调整所述传感器单元的至少一部分的所述功率消耗。
21.如权利要求20所述的设备，其中，所述控制器单元还用于：当确定所述传感器单元在时间间隔内没有识别出与所述设备的用户交互时，关闭所述传感器单元。
22.如权利要求20所述的设备，其中，所述控制器单元还用于：如果与所述设备的所述用户交互的所述程度低于门限，则将所述传感器单元置于功率节省操作模式。
23.如权利要求18所述的设备，其中，所述传感器单元包括多个传感器元件，并且所述控制器单元还用于基于所述设备的取向来选择性地激活所述多个传感器元件中的一个或多个传感器元件。
24.如权利要求18所述的设备，还包括：手势单元，其通信地耦合到所述传感器单元，并且用于通过识别所述近距离传感器数据中表现的输入手势，对所述近距离传感器数据进行分类。
25.一种计算机程序产品，其位于非临时性处理器可读介质上并包括处理器可读指令，所述处理器可读指令用于使处理器进行以下操作：
从与移动设备相关联的红外（IR）近距离传感器获得三维用户动作数据，所述IR近距离传感器测量来自IR发光二极管（LED）的光反射；
识别所述移动设备的属性，所述属性指示所述三维用户动作数据的准确性；以及
基于所述移动设备的所述属性，调节所述IR LED和IR近距离传感器中的至少一个部分的功率使用。
26.如权利要求25所述的计算机程序产品，其中，所述移动设备的所述参数包括与所述移动设备相关联的区域处的环境光等级。
27.如权利要求25所述的计算机程序产品，其中，所述移动设备的所述参数包括与所述移动设备的用户交互的历史。
28.如权利要求25所述的计算机程序产品，其中，所述移动设备的所述参数包括所述移动设备的取向。
29.如权利要求25所述的计算机程序产品，其中，所述用于使所述处理器检测所述一个或多个手势的指令还用于使所述处理器进行以下操作：
根据相应帧时间间隔对所述三维用户动作数据进行分组；
从所述三维用户动作数据中提取特征；以及
基于从所述三维用户动作数据中所提取的特征，识别所述帧时间间隔中的相应帧时间间隔内提供的输入手势。
30.如权利要求29所述的计算机程序产品，其中，所述用于使所述处理器识别输入手势的指令还用于使所述处理器进行以下操作：
基于互相关、线性回归或信号统计中的至少一个来识别所述输入手势。
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