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简言之,从MR设备获得的数据可用来重新创造目前MR用户的经验,这可能导致各种研究。
当你把现实主义和运动数据的惰性结合起来 来适应用户的头部运动时, 显然还有很多事情要做。体育数据不得立即透露用户的身体活动或这种行动背后的意图。所述活动和行动的目标极有助于判断用户是否遵循这一程序。例如,在生产过程中,执行了满足特定规格的步骤。在另一个用例中，您可自由保存已记录的信息 。它还使以后能够调阅最低要求记录和各种洞察力。
换句话说,这相当于从多用户MR经验中获取所有记录的数据,并用作可搜索的数据集。 许多不同种类的查询可能包含已知或可能未知行为造成的环境。
微软回应了专利中的上述困难 题目是"重建六种实际有效的活动"
在MR体验中，房间或建筑等地点以数字表示。在会话期间，关于用户位置或移动情况的数据,可使用头灯获取。可分析所收集的信息。更好地了解消费者在互动过程中的作为。其中，在MR经验期间,可以估计尸体的位置或移动情况。并相应地创建动画。然后，可以播放动画，它基本上是对用户经验的直观描述。对分析和判决采取后续行动。
对于以上描述，简言之,从MR设备获得的数据可用来重新创造目前MR用户的经验,这可能导致各种研究。
图1显示一个100个系统框,用于对用户记录MR经验进行动画描述。MR设备110用来记录许多种类的数据。例如,IMU数据115、相机数据120和其他数据125。MR 头部显示器中的商业惰性传感器可以提供IMU数据。IMU数据通常包括代表六种惯性运动自由的数据。这包括向左、右、前、后、上、下移动。视频和深度数据可列入相机数据120。从麦克风、用户眼睛跟踪信息以及温度等其他数据收集到的声音是传感器数据的例子。在另一个执行实例中,还可以使用传感器收集心率和其他生理数据。
空间数据130还包含在MR设备110中。空间数据130可通过首先用110MR扫描空间,如房间或建筑物,生成空间数据130。其表现为记录管理经验的地点数目。如果以前曾对该地区进行过调查,为加强MR经验,空间数据130可以很容易地下载。
您可以使用该工具扫描环境 。例如,在房间和观察结构之间仔细游荡。例如,墙壁、天花板、地板、家具等等。在另一个执行实例中,若干装置可用来进行扫描和提供几何学。扫描中包括几何扫描。也可以由测量空间物体和表面之间的距离并形成空间空间数据三角网格表现的任何设备来进行。
然后，这包括送交行动推理引擎140的已记录数据。行动推理引擎140可在云计算资源、服务器资源、MR设备或其他计算资源中实施。记录的数据包括IMU数据115、相机数据120和其他传感器数据125。110岁时,这类数据可由MR设备处理。此值表示MR设备110在MR空间的位置。此外，来自MR设备110的原始传感器数据和在MR经验中收集的额外数据也可列入有文件记录的数据145。补充数据可包括用户身份、信息、所用控制器的数据以及其他数据组成部分。
用户输入160可用于提供假想数据。利用MR设备110与用户进行互动,可以提供用户反馈。它还可以通过一种不同的输入方法与行动推理引擎140进行沟通。用户数据符号、过滤器、查询和其他输入都可列入情况数据。该系统用于提供用户在假设情景和查询存储方面的MR经验。例如,寻找外推的具体活动。
过滤器 165 可用于选择重播 MR 用户会话场景的相关外推法。 用户输入 160 可用于指定过滤器 165 通行证或拒绝再次播放的外推法动作 。
对用户正在做的事情进行计算外推,可以产生重播。为了在空间中创建数字表达式,激活物体进行外推活动。例如，在用户佩戴MR设备110时使用该设备是不可行的。计算用户身高的方法很多。例如，平均高度在一定时期内最高。相反,在设置期间,用户保持固定状态。拥有用户物理信息的服务器也可以用来获取用户的高度。如元数据。根据记录中个人的高度和目前的MR装置高度,系统可以推断，如果身高差大于一定数量或百分比,则用户为蹲着。
根据在高度差点上确定的预先设定的运动阈值,可使用更多的IMU数据将用户外推至左侧或右侧。根据MR设备的移动和MR设备110产生的IMU数据,该动作使用动作推理引擎140进行外推。用户的行走速度和持续时间,例如倾斜、跳跃、聊天、躺下、爬行等等。
140. 每种行动都可能有相应的算法,或者可以使用一种算法推断多种不同的行动。
在操作210，每个算法都支持接收记录的数据和其他数据。以200算法来说其目的是根据遭遇期间每个特定时间点的速度推断行动。用户被归类为无动于衷、行走或运行。在操作215，根据用户随时间推移的位置,此函数计算用户的即时速度。同时,速度可以通过MR设备直接交付。在判定操作220，程序200用来评估速度是零还是接近零。可以使用阈值，例如,低于0.1公里/小时。如果是，假设目前的行动在225个,用户仍然在原地或没有移动。
任何合格的动画系统都可以产生动画170。通过利用地理数据重新创造未记录的经验,此外,目前的观点也从不同角度出发。在课堂、培训、体育或工作场所,为了评价用户的移动和行为,可以利用一个规模化的和平移徙机制。另外，根据系统输入，速度、直角、强度等等可以改变例如，如果用户有一个高度稳定的头,动画的强度可以降低 以暗示虚拟阿凡达 正在轻轻地漫步。相反，如果用户头部不稳且振动过度,那么用户很难知道该怎么办。可以想象动画的强度会升高以证明使用者更像猛击脚步。
在一个实施例中，动作推理引擎140的外推动作可以保存在记忆中,供日后使用。例如,MR记录数据145、空间数据150和假想数据155的一个或多个部分。相反,它可以保存在一个单独的存储装置中,作为数据库。用户输入 160 可用于选择要查看的重放 。以及储存145、150、155或其他储存单位的一个或多个转播数据或其他储存单位的数据查询中可以包括用户经验的若干不同组成部分。包括推断的操作。
例如,一个数据来源可能显示用户正在向下移动头部,并可以问他们他们在做什么和他们的目标是什么。 就警卫而言,改变MR 110设备的低高度可以用来推断警卫出于安全原因在车辆下面寻找。
在记录经验期间,可以反复采用200程序,以确定每次行动发生的时间,速度和行动可以用来重播170。
在一个实施例中，为了区分运动,可以使用机器学习技术。在用于培训一个或多个模型的培训数据集中,可将记录的数据与相关活动贴上标签。在另一个执行实例中,以前记录过的特定用户数据可列入培训数据。相反,可以列入来自许多用户的标签数据。
在另一个执行实例中,IMU数据115可用来推断人们在观察或盯着全息物体。例如苹果。眼睛跟踪数据也可以用来识别更精确地盯着全息物体的人。回放时,这种外推法可用于有色对象表面。当苹果在用户的视角中时,它们看起来是红色或绿色的。
此外，如果数据受制于规定的用户目的或规则,您可以标记或设置其它操作 。在一个例子中，四个戴头巾的人分享了MR经验。他们分成三组旅行用户通过经验旅行。这是数据中唯一包含的信息。其他因素包括怪物的位置根据额外数据输入160的意向,147 或用户希望输入160,更好的衍生物可以外推,并在重放中表达。例如，这是用户侦察员吗?如果是，可以更好地分析有关行为,以防止看到星象怪兽。
用户的勘测区也可被指定为小组的清理区。如果用户真的是怪物团队的一员因此,用户应以同样的方式行事。但对于另一个团队。用户需要休息吗?并试图离开体验？如果是这样，重放 170 可以用体验以外的字符来建立动画 。游戏中可以使用这种夸张的动作游戏。同时,它可以在各种环境下加以利用。如MR训练模拟。
图3显示了300方法的流程图,该方法用于外推行动和产生一个或一个以上身着MR装置混杂现实经验的用户的动画回放。在操作310，这些记录提供的数据代表了混合现实设备用户在混合现实遇到时所感受到的用户经验,提供了代表混合现实设备用户在混合现实经历期间所感受到的用户经验的数据。利用来自320个地点的记录数据,在整个混合现实经验中,对用户行为进行外推。在操作330，根据所记录的数据和外推法采取行动,可以更准确地复制混合的现实经验。这是第一次播放用户表达方式的视频。它还代表了在经验范围内采取的用户外推行动。
在一个国家,经改进的转播以虚拟化为特点,代表用户并开展一项或多项预期活动。
在另一个例子中,所记录的数据可能包含一个数字,表明用户在一段时间内的位置,所记录的数据还可能包括根据一段时间内的位置数据确定用户的速度,以及根据确定的速度推断行走或运行活动。
图4中的400个流程图说明了外推额外行动的程序。在操作410，记录的数据与个人的声音有关。例如,在一系列真实事件中,锤子敲响了物体的声音。或者，可以观察到锤子造成的振动。特定声音、振动或两者都可被确认为与已知420度活动有关。在操作430，公认的声音或振动,或两者兼而有之,被用来作出推断。在操作440处，为了反映外推活动,可以更新改进的重播。
图5根据从记录数据中得出的意图推断,绘制了500技术流程图。在操作510，根据收集到的事实,确定用户的作用。正在处理来自520个地点的数据,并正在处理这些数据。在执行一种或多种作为作用功能的外推行动时,推断用户的意图。在530行动期间,您可获得意向推断的反馈。它还用于根据投入改变540个地方的记录数据。根据最新的记录数据,可以对550号业务进行可重播的修改。
图6显示了将二级行动外推600次的过程。 在610号作业中,接受外推行动。 在620号作业中,根据一个或多个外推行动推断出辅助行动。 At 630号作业中,作为外推二级行动功能,你可产生或改变经过改进的回放功能。
图7显示了用于搜索数据、反映用户MR经验的流程图700, 其结果可能是列表形式,与列表中一个或多个项目相链接,结果也可能是查询主题的一个或多个操作发生次数的凝结。
问题可能要求用户在一次或多次MR经验范围内步行、慢跑、跑步或旅行。 另一个问题可能要求用户多次跪下,或按特定顺序跪下。 还会询问具体的外推行为。
根据MR设备获得的数据,该系统可以估计重建当时的MR用户会议,以便随后进行转播和以上述方式进行有益的分析。
相关专利：
Microsoft Patent | Reconstructing mixed reality contextually derived actions
https://patent.nweon.com/21465
微软专利申请,题为“重建综合实际利益活动”,最初于2020年6月提交,此前由美国专利和商标局公布。