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1. (WO2018164873) ULTRASONIC BASED GESTURE RECOGNITION
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رقم النشر: WO/2018/164873 رقم الطلب الدولي: PCT/US2018/019796
تاريخ النشر: 13.09.2018 تاريخ الإيداع الدولي: 27.02.2018
التصنيف الدولي للبراءات:
G06K 9/00 (2006.01) ,G01S 15/89 (2006.01) ,G06F 3/01 (2006.01) ,G06N 3/02 (2006.01) ,G06K 9/62 (2006.01) ,G01S 7/527 (2006.01) ,G01S 7/539 (2006.01) ,G01S 7/54 (2006.01) ,G01S 15/10 (2006.01)
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المودعون:
MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399, US
المخترعون:
TASHEV, Ivan Jelev; US
ZARAR, Shuayb M; US
DAS, Amit; US
الوكيل:
MINHAS, Sandip S.; US
CHEN, Wei-Chen Nicholas; US
DRAKOS, Katherine J.; US
HINOJOSA, Brianna L.; US
HOLMES, Danielle J.; US
SWAIN, Cassandra T.; US
WONG, Thomas S.; US
CHOI, Daniel; US
HWANG, William C.; US
WIGHT, Stephen A.; US
CHATTERJEE, Aaron C.; US
بيانات الأولوية:
15/640,32730.06.2017US
62/467,74106.03.2017US
العنوان (EN) ULTRASONIC BASED GESTURE RECOGNITION
(FR) RECONNAISSANCE DE GESTES BASÉE SUR ULTRASONS
الملخص:
(EN) An ultrasonic gesture recognition system is provided that recognizes gestures based on analysis of return signals of an ultrasonic pulse that is reflected from a gesture. The system transmits an ultrasonic chirp and samples a microphone array at sample intervals to collect a return signal for each microphone. The system then applies a beamforming technique to frequency domain representations of the return signals to generate an acoustic image with a beamformed return signal for multiple directions. The system then generates a feature image from the acoustic images to identify, for example, distance or depth from the microphone array to the gesture for each direction. The system then submits the feature image to a deep learning system to classify the gesture.
(FR) L'invention concerne un système de reconnaissance de geste par ultrasons qui reconnaît des gestes sur la base d'une analyse de signaux de retour d'une impulsion ultrasonore qui est réfléchie à partir d'un geste. Le système transmet un signal "chirp" ultrasonore et échantillonne un réseau de microphones à des intervalles d'échantillonnage pour collecter un signal de retour pour chaque microphone. Le système applique ensuite une technique de formation de faisceau à des représentations de domaine fréquentiel des signaux de retour pour générer une image acoustique avec un signal de retour formé en faisceau pour de multiples directions. Le système génère ensuite une image caractéristique à partir des images acoustiques pour identifier, par exemple, la distance ou la profondeur du réseau de microphones par rapport au geste pour chaque direction. Le système soumet ensuite l'image caractéristique à un système d'apprentissage profond pour classifier le geste.
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الدول المعيّنة: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
المنظمة الإقليمية الأفريقية للملكية الفكرية (الأريبو) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
المكتب الأوروبي الآسيوي للبراءات (EAPO) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
المكتب الأوروبي للبراءات (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
المنظمة الأفريقية للملكية الفكرية (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
لغة النشر: الإنكليزية (EN)
لغة الإيداع: الإنكليزية (EN)