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1. (WO2018164873) ULTRASONIC BASED GESTURE RECOGNITION
국제사무국에 기록된 최신 서지정보    정보 제출

공개번호: WO/2018/164873 국제출원번호: PCT/US2018/019796
공개일: 13.09.2018 국제출원일: 27.02.2018
IPC:
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)
G SECTION G — 물리학
06
산술논리연산; 계산; 계수
K
데이터의 인식; 데이터의 표시; 기록매체; 기록매체의 취급
9
인쇄문자, 손으로 쓴 문자를 독취하거나 인식 또는 패턴을 인식하기 위한 방법 또는 장치, 예. 지문인식
G SECTION G — 물리학
01
측정; 시험
S
무선에 의한 방위결정; 무선항행; 무선전파의 사용에 의한 거리 또는 속도의 결정; 무선전파의 반사 또는 재방사의 사용에 의한 위치 또는 유무의 탐지; 기타의 파류를 사용하는 유사한 방식
15
음파의 반사 또는 재방사를 사용하는 방식, 예 소우나방식
88
소우나방식, 특히 특수한 목적에 적합한 것
89
매핑 또는 이미지용
G SECTION G — 물리학
06
산술논리연산; 계산; 계수
F
전기에 의한 디지털 데이터처리
3
컴퓨터로 처리할 수 있는 형식으로 전송된 데이터를 변환하는 입력기구; 처리장치로부터 출력장치로 데이터를 전송하기 위한 출력기구, 예. 인터페이스 기구
01
사용자와 컴퓨터의 상호작용을 위한 입력장치 또는 입력과 출력이 결합한 장치
G SECTION G — 물리학
06
산술논리연산; 계산; 계수
N
특정 계산모델 방식의 컴퓨터시스템
3
생체모델기반 컴퓨터시스템
02
신경망 모델을 사용하는 것
G SECTION G — 물리학
06
산술논리연산; 계산; 계수
K
데이터의 인식; 데이터의 표시; 기록매체; 기록매체의 취급
9
인쇄문자, 손으로 쓴 문자를 독취하거나 인식 또는 패턴을 인식하기 위한 방법 또는 장치, 예. 지문인식
62
전자적 수단을 사용하는 인식을 위한 방법 또는 장치
G SECTION G — 물리학
01
측정; 시험
S
무선에 의한 방위결정; 무선항행; 무선전파의 사용에 의한 거리 또는 속도의 결정; 무선전파의 반사 또는 재방사의 사용에 의한 위치 또는 유무의 탐지; 기타의 파류를 사용하는 유사한 방식
7
그룹 G01S 13/00, G01S 15/00, G01S 17/00에 의한 방식의 세부
52
그룹 G01S 15/00에 의한 방식
523
펄스방식의 세부
526
수신기
527
소망 에코신호의 추출
G SECTION G — 물리학
01
측정; 시험
S
무선에 의한 방위결정; 무선항행; 무선전파의 사용에 의한 거리 또는 속도의 결정; 무선전파의 반사 또는 재방사의 사용에 의한 위치 또는 유무의 탐지; 기타의 파류를 사용하는 유사한 방식
7
그룹 G01S 13/00, G01S 15/00, G01S 17/00에 의한 방식의 세부
52
그룹 G01S 15/00에 의한 방식
539
목표물 특성에 대한 에코신호의 분석을 사용하는 것; 목표물 검증; 목표물 횡단
G SECTION G — 물리학
01
측정; 시험
S
무선에 의한 방위결정; 무선항행; 무선전파의 사용에 의한 거리 또는 속도의 결정; 무선전파의 반사 또는 재방사의 사용에 의한 위치 또는 유무의 탐지; 기타의 파류를 사용하는 유사한 방식
7
그룹 G01S 13/00, G01S 15/00, G01S 17/00에 의한 방식의 세부
52
그룹 G01S 15/00에 의한 방식
54
떨어져 설치된 수신기를 가진 것
G SECTION G — 물리학
01
측정; 시험
S
무선에 의한 방위결정; 무선항행; 무선전파의 사용에 의한 거리 또는 속도의 결정; 무선전파의 반사 또는 재방사의 사용에 의한 위치 또는 유무의 탐지; 기타의 파류를 사용하는 유사한 방식
15
음파의 반사 또는 재방사를 사용하는 방식, 예 소우나방식
02
음파의 반사를 사용하는 것
06
목표의 위치데이타를 결정하는 방식
08
거리만을 측정하기 위한 방식
10
단속펄스 변조파를 송신하는 것
출원인:
MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399, US
발명자:
TASHEV, Ivan Jelev; US
ZARAR, Shuayb M; US
DAS, Amit; US
대리인:
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
우선권 정보:
15/640,32730.06.2017US
62/467,74106.03.2017US
발명의 명칭: (EN) ULTRASONIC BASED GESTURE RECOGNITION
(FR) RECONNAISSANCE DE GESTES BASÉE SUR ULTRASONS
요약서:
(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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아프리카지역 지식재산권기구(ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
유라시아 특허청 (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
유럽 특허청(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)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
공개언어: 영어 (EN)
출원언어: 영어 (EN)