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1. (WO2017050140) PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'UN MOUVEMENT D'HUMAIN, PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'UNE ACTION D'UTILISATEUR ET TERMINAL INTELLIGENT
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2017/050140    N° de la demande internationale :    PCT/CN2016/098582
Date de publication : 30.03.2017 Date de dépôt international : 09.09.2016
CIB :
G06K 9/62 (2006.01), G06F 3/01 (2006.01)
Déposants : GOERTEK INC. [CN/CN]; No.268 Dongfang Road Hi-Tech Industry District Weifang, Shandong 261031 (CN)
Inventeurs : SU, Pengcheng; (CN)
Mandataire : BEIJING LONGAN LAW FIRM; Room 188, Beijing International Club 21 Jianguomenwai Street,Chaoyang District Beijing 100020 (CN)
Données relatives à la priorité :
201510613465.9 23.09.2015 CN
201510613543.5 23.09.2015 CN
Titre (EN) METHOD FOR RECOGNIZING A HUMAN MOTION, METHOD FOR RECOGNIZING A USER ACTION AND SMART TERMINAL
(FR) PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'UN MOUVEMENT D'HUMAIN, PROCÉDÉ DE RECONNAISSANCE D'UNE ACTION D'UTILISATEUR ET TERMINAL INTELLIGENT
(ZH) 一种人体动作识别方法、识别用户动作的方法和智能终端
Abrégé : front page image
(EN)A method for recognizing a human motion, a method for recognizing a user action and a smart terminal, the method for recognizing a human motion comprises: collecting the data of a human motion, obtaining, by training, a feature extraction parameter and a template data sequence, collecting, in human motion identification, data required for executing the human motion identification, obtaining a raw data sequence (S11); using the feature extraction parameter to extract features of the raw data sequence, reducing the data dimension of the raw data sequence, obtaining a dimension-reduced test data sequence (S12); matching the test data sequence with the template data sequence, when there exists a matched test data sequence, confirming the occurrence of the human motion corresponding to the template data sequence associated with the test data sequence (S13). By means of reducing the dimension of the test data sequence, the described method reduces the requirement on the gesture of a human motion, removes noise, and then matches the dimension-reduced data with the template, achieving accurate identification of the human motion while reducing the computing complexity, improving the user experience.
(FR)L'invention concerne un procédé de reconnaissance d'un mouvement d'humain, un procédé de reconnaissance d'une action d'utilisateur et un terminal intelligent, le procédé de reconnaissance d'un mouvement d'humain comprenant les étapes suivantes : recueillir les données d'un mouvement d'humain, obtenir, par entraînement, un paramètre d'extraction de caractéristique et une séquence de données de modèle, recueillir, lors d'une identification de mouvement d'humain, des données nécessaires pour exécuter l'identification de mouvement d'humain, obtenir une séquence de données brutes (S11) ; utiliser le paramètre d'extraction de caractéristique pour extraire des caractéristiques de la séquence de données brutes, réduire la dimension des données de la séquence de données brutes, obtenir une séquence de données de test à dimension réduite (S12) ; faire correspondre la séquence de données de test avec la séquence de données de modèle, lorsqu'il existe une séquence de données de test correspondante, confirmer le déroulement du mouvement d'humain correspondant à la séquence de données de modèle associée à la séquence de données de test (S13). En réduisant la dimension de la séquence de données de test, le procédé de l'invention réduit les conditions requises pour le geste d'un mouvement d'humain, élimine le bruit, puis fait correspondre les données à dimension réduite avec le modèle, ce qui permet d'obtenir une identification exacte du mouvement d'humain tout en réduisant la complexité de calcul, ce qui améliore l'expérience d'utilisateur.
(ZH)一种人体动作识别方法、识别用户动作的方法和智能终端,该人体动作识别方法包括:采集人体动作数据进行训练得到特征提取参数和模板数据序列,在一次人体动作识别中,采集需要执行人体动作识别的数据,得到原始数据序列(S11);利用特征提取参数对原始数据序列进行特征提取,降低原始数据序列的数据维数,得到降维后的测试数据序列(S12);将测试数据序列与模板数据序列进行匹配,当存在匹配成功的测试数据序列时,确认该测试数据序列关联的模板数据序列对应的人体动作发生(S13)。上述方法通过对测试数据序列进行降维,降低了对人体动作姿态的要求,去除了噪声,再将降维后的数据与模板匹配,在降低计算复杂度的同时实现人体动作的准确识别,提高了用户体验。
États désignés : 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, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, 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.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (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)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)