微软 | 支持无触摸输入和识别手势专利，未来可能用于Surface平板电脑

编译：山海观

来源：Patently Apple

本周，微软推出了“Surface Go”——一款针对教育市场及其他领域的经济型Surface平板电脑。相比于之前的Surface平板电脑，这款产品虽然也有一些不错的改进，但终究没有看到能够实质性刺激平板电脑市场的新卖点。 

美国专利和商标局7月10号公布了一项授权给微软的专利，该专利涵盖了微软关于未来非接触式输入系统的发明。如果他们能够率先在其产品上推出这一功能，那么这个输入系统可能会真正做到震撼整个市场。这显然会让他们成为平板电脑创新的重要领导者，而不是iPad追随者。

在某些方面，这个系统的一些特征类似于现在苹果用于Face ID的TrueDepth相机。苹果拥有许多基于下一代TrueDepth相机的专利，TrueDepth相机由于可以很好地捕捉深度进而获得3D信息，能够用来协助实现手势识别等功能。微软目前这项授权专利涵盖了类似的发明，但作为这方面布局的开端，这项专利更多还是专注于非接触式输入方面。 

微软这项授权专利涵盖了基于视觉检测形式非接触式输入的发明。专利中，发明人使用由深度相机和/或其他类似设备构成的跟踪系统，接收一个或多个人类对象场景的深度信息图谱。然后，系统会通过分析这些深度信息图谱中的像素以识别出具有最浅深度的非静态像素。接着，系统会再将光标位置映射到这些非静态像素的位置，通过这种方式，手指指尖的位置可用于控制光标在显示设备上的位置。这些非接触式输入信号还可以在被接收并翻译成系统可识别内容后，用于控制光标操作和多点触控。 

如下FIG.1A和FIG.1B来自微软的这项专利，是该非接触式输入系统的示意图。FIG.4是如上基于深度信息图谱很直观的系统流程示意图。FIG.6是另一张深度信息图谱的直观示意图，图示中指间位置的坐标即通过分析深度信息图谱后获得的，系统在分析出该坐标后会进一步控制光标移到该位置。

微软进一步指出，使用过程中用户进行的其他移动可能会被系统解释为其他控制命令。作为非限定性示例，用户可以执行多个光标操作，包括点击和拖动操作等。

此外，用户可以执行与光标无关的其他操作，包括诸如缩放和平移的多点触控等。这份专利虽然使用具有特定内容的GUI（图形用户界面，Graphical User Interface）作为示例，但是应该理解，实际上使用者还可以利用该非接触式输入系统来控制计算设备的其他任何GUI和/或计算机设备的其他部分。 

另外，该非接触式输入系统也可以对人以外的其他物体进行建模和/或跟踪。对这些其他对象的建模和跟踪处理可以不需要人类对象作为辅助而独立进行。例如，该系统既可以跟踪握持触控笔的用户的运动，也可以仅仅跟踪触控笔本身的运动。 

实际上，任何手指或多点触摸手势的使用都在本发明专利的保护范围内。虽然“多点触控”字面上仅用于描述多个手指操控的手势，但是应该理解，这项发明可以进一步使得这种手势能够以非接触式的方式进行。

这种非接触式多点触控手势的示例包括轻击手势、双击手势、按压手势、滚动手势、平移手势、轻弹手势、双指轻击手势、双指滚动手势、捏合手势、传播手势和旋转手势等。然而，应当理解，这些实施例仅仅是说明性的，并不意图以任何方式对此进行限制。 

自然用户界面（NUI，Natural User Interface）

最后，微软还指出，当计算机设备中还包括例如键盘，鼠标，触摸屏或游戏控制器时，输入子系统还可以包括这些用户输入设备中的一个或多个，也可以和这些输入设备通过接口连接。在一些实施例中，输入子系统可以包括选定的自然用户输入（NUI）组件或与其进行接口连接（例如，专利图1A和1B的跟踪系统108）。

这种组件可以是集成的或外围的，相应地输入动作的转换和/或处理可以在板上或板外处理。示例NUI组件可以包括用于语音和/或语音识别的麦克风；用于机器视觉和/或手势识别的红外、彩色、立体和/或深度相机；头部运动跟踪器、眼睛运动跟踪器、加速度计和/或陀螺仪、用于运动检测和/或意图识别；以及用于评估大脑活动的电场感应组件。

在一些实施例中，输入子系统可以包括或与其连接的基于“结构光”的深度相机。通过系统配置，这架“结构光”深度相机可以外界场景投射包括多个离散特征（例如，线或点）的结构化红外光。另外一架相机在合适的配置后，对从场景中反射回的结构光进行成像。系统采集到成像数据后，通过对成像场景各个区域内相邻特征之间的间隔进行分析，可以构建所拍摄场景的深度信息图谱。

输入子系统还可以包括基于“ToF（飞行时间）”的深度相机或通过接口与其连接。ToF深度相机会包括一个光源和两个红外相机，这个光源在配置后可以向目标场景内投射脉冲红外光，而这两个相红外机在配置后，可以检测从场景中反射的脉冲红外光。红外相机可以包括与脉冲红外光源同步的电子快门，但是两个相机的积分时间不同，这使得从红外结构光源到目标场景然后反射抵达两个相机的像素分辨的脉冲飞行时间，可以通过对相应像素中接收的相对光子数量的分析获得，基于像素分辨的飞行时间数据可以构建所拍摄场景的深度信息图谱。这个原理非常像苹果TrueDepth相机的设置原理。

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