**本次调用的模型名称**：DeepSeek-R1
**对比文件名称**：2012-05-10_US2012117514A_发明申请_US20120117514A1 Three-Dimensional User Interaction
**目标专利名称**：基于前景物体再现扩增实境 CN104903934B
### **特征比对表格**
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A：产生场景的参考图像**<br>**未公开** | 未找到直接对应描述。对比文件描述了使用训练图像集（[0052]段），但这些图像是用于训练分类器的合成或真实手部图像，并非目标专利中所述“不包含前景物体的场景的参考图像”。 | 目标专利中的“参考图像”特指不包含前景物体（如手指）的场景背景图像，用于与包含前景物体的当前图像进行比较以分割前景。对比文件的核心方案是使用分类器直接对当前图像中的像素进行分类，以识别手部部位（如指尖），并未涉及创建或使用一个“干净的”背景参考图像进行差分比较的过程。因此，该特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征B：捕捉所述场景的图像，**<br>**《直接公开》** | [0023]段：“A camera 106 is arranged to capture images of the user‘s hand 108.”（摄像机106被布置为捕捉用户的手108的图像。） | 对比文件明确公开了使用摄像机捕捉包含用户手部（即前景物体）的场景图像。该特征被直接公开。 |
| **技术特征C：所述场景具有未附加到所述场景的前景物体，**<br>**《直接公开》** | [0021]段：“The user can use their hand in a natural way to interact with virtual objects...”（用户可以用他们的手以自然的方式与虚拟物体互动……）结合[0023]段，用户的手是相对于场景（如桌面、虚拟环境）可移动的物体。 | 对比文件中的用户手部是未附着在固定场景上的、可自由移动的物体，即前景物体。该特征被直接公开。 |
| **技术特征D：所述前景物体包含关注点，**<br>**《直接公开》** | [0029]段：“The computing device 110 tracks the location of a point on each of the digits of the user‘s hand 106, such as the fingertips.”（计算设备110跟踪用户手106每个手指上的一个点位置，例如指尖。） | 对比文件明确跟踪手部上的特定点（如指尖），这些点即为“关注点”。该特征被直接公开。 |
| **技术特征E：所述关注点是所述前景物体的属性**<br>**《直接公开》** | [0029]段：“...such as the fingertips.”（……例如指尖。）[0030]段：“...such as a fingernail, or a selected joint or knuckle.”（……例如指甲，或选定的关节或指关节。） | 对比文件所跟踪的“点”（如指尖、指甲、关节）均是手部（前景物体）固有的物理部位或特征，即其“属性”。该特征被直接公开。 |
| **技术特征F：，其中所述前景物体为用户的至少一个手指或指针且所述关注点为所述用户的所述至少一个手指或所述指针的尖端，**<br>**《直接公开》** | [0029]段：“...tracks the location of a point on each of the digits of the user’s hand 106, such as the fingertips.”（……跟踪用户手106每个手指上的一个点位置，例如指尖。） | 对比文件明确将前景物体示例为用户的手指，并将关注点示例为手指的尖端（指尖）。该特征被直接公开。 |
| **技术特征G：其中所述图像是使用不具有深度信息的摄像机捕捉的**<br>**《隐含公开》** | [0024]段：“In other examples, a regular 2D camera can be used to track the 2D position, posture and movement of the user’s hand 108, in the two dimensions visible to the camera.”（在其他示例中，可以使用常规的2D摄像机来跟踪用户手108在摄像机可见的两个维度中的2D位置、姿态和运动。） | 对比文件明确提及可以使用常规的2D摄像机（即不提供深度信息的摄像机）来捕捉图像并跟踪手部。尽管对比文件优选深度相机，但本领域技术人员能够毫无疑义地理解，使用2D相机是实现其技术方案的一种可选且明确公开的技术手段。因此，该特征被直接公开。**（根据严格标准，此为直接公开，但基于部分审查实践可能视为等同，此处按直接公开处理）** |
| **技术特征H：使所述图像或不包含所述前景物体的所述场景的所述参考图像扭曲，因此所述图像及所述参考图像具有相同视图，其中扭曲包括：从所述参考图像提取特征**<br>**未公开** | 未找到对应描述。对比文件涉及特征提取，但并非用于图像扭曲以实现相同视图的目的。例如[0031]段提及使用分类器，[0058]段描述在训练时计算特征，但均与“扭曲”图像无关。 | 目标专利的“扭曲”操作是为了使当前图像与参考图像（背景）的视角对齐，以便准确进行差分比较。这是其分割前景物体的关键步骤。对比文件的方案完全未涉及此概念，其手部检测和跟踪不依赖于对齐背景图像。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征I：从所捕捉的所述场景的图像提取特征**<br>**《直接公开》** | [0058]段：“...the parameter θ for the function ƒ(x; θ) is randomly generated during training. The process for generating the parameter θ can comprise generating random spatial offset values...The result of the function ƒ(x; θ) is then computed by observing the depth and/or intensity value for a test image element...”（……函数ƒ(x; θ)的参数θ在训练期间随机生成。生成参数θ的过程可以包括生成随机空间偏移值……然后通过观察测试图像元素的深度和/或强度值来计算函数ƒ(x; θ)的结果……） | 对比文件中用于训练和运行随机决策森林分类器的函数ƒ(x; θ)，其本质就是基于图像元素（像素）及其周围像素的强度/深度值来计算特征。这公开了“从所捕捉的图像提取特征”。 |
| **技术特征J：基于将所述所捕捉的图像中的所提取的特征与所述参考图像中的所提取的特征进行比较来产生所述图像和所述参考图像之间的姿势**<br>**未公开** | 未找到对应描述。对比文件提到了“pose”（姿势），如[0037]段“the pose and position of the virtual representation”，但这是虚拟手的姿态。未描述通过比较当前图像与一个参考图像的提取特征来产生摄像机或场景姿势。 | 目标专利中，通过比较当前图像与已知目标（参考图像）的特征来计算单应性（姿势），这是实现图像扭曲的前提。对比文件完全没有公开这一用于图像对齐的姿势计算过程。其手部跟踪不依赖于此类场景姿势估计。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征K：以及基于所述姿势扭曲所述图像或所述参考图像**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 由于对比文件未公开特征J（基于特征比较产生姿势），自然也未公开基于该姿势进行图像扭曲的技术特征。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征L：在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像以检测属于所述前景物体上的所述关注点的像素**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 目标专利这一特征是其核心创新点之一，依赖于前述的扭曲和图像差分。对比文件使用完全不同的技术路径（分类器直接像素分类）来实现关注点检测，未涉及扭曲后的图像比较。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征M：使用所述检测到的像素检测所述前景物体上的所述关注点，其中检测所述前景物体上的所述关注点是使用分类器在不使用对所述前景物体的预定几何约束的情况下执行**<br>**《直接公开》** | [0031]段：“In one example, the set of point locations can be determined by using a machine learning classifier to classify the pixels of the image as belonging to a particular part of the hand or background. An example machine learning classifier based on a random decision forest is outlined below...”（在一个示例中，可以通过使用机器学习分类器将图像的像素分类为属于手的特定部分或背景来确定点位置集合。下文概述了基于随机决策森林的示例机器学习分类器……） | 对比文件明确公开了使用随机决策森林（一种机器学习分类器）对图像像素进行分类，以确定其属于手部哪个部位（如指尖、手掌等），从而检测出关注点（点位置）。这种方法不依赖于对手部模型的预定几何约束。该特征被直接公开。 |
| **技术特征N：在显示器上显示所述图像**<br>**《直接公开》** | [0022]段：“The computing device 110 determines the interaction... and control the display device 104 to update 208 the display of the virtual environment...”（计算设备110确定交互……并控制显示设备104更新虚拟环境的显示……） | 对比文件公开了在显示设备上显示虚拟环境，该环境是基于捕捉的图像（用户手部）生成的交互场景。这必然包含了显示与图像相关的视觉内容。该特征被直接公开。 |
| **技术特征O：基于所述关注点在所述显示器上于所述图像上方再现扩增对象**<br>**《直接公开》** | [0022]段：“The computing device 110 uses this information to generate a virtual representation 112 of the user‘s hand 108, which is inserted into the virtual environment...”（计算设备110使用该信息生成用户手108的虚拟表示112，并将其插入虚拟环境……）[0040]段：“...the virtual representation 112 is shown lifting a virtual object...”（……显示了虚拟表示112正在抬起一个虚拟物体……） | 对比文件公开了基于检测到的关注点（手部点位置）生成手的虚拟表示，并将该虚拟对象（扩增对象）插入并显示在虚拟环境（可视为基于现实图像增强的环境）中。这等同于“基于关注点再现扩增对象”。在增强现实实施例（[0078]段）中，这一点更为明确。该特征被直接公开。 |
| **技术特征P：以及在随后捕捉的图像中追踪所述前景物体，其中所述追踪包括：如果场景有变化，那么更新所述参考图像。**<br>**未公开** | 未找到关于“更新参考图像”的描述。对比文件提及追踪点位置（[0029]段），但未提及因场景变化而更新任何用于比较的参考图像。 | 目标专利的追踪包含一个动态更新参考图像的步骤，以适应光照或背景变化。对比文件的追踪完全基于分类器对每一帧图像的实时分类，不依赖于一个需要更新的静态参考图像。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征Q：其中在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像以检测属于所述前景物体上的所述关注点的像素包括：产生用于所述前景物体的掩模**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | “掩模”是目标专利通过图像差分进行前景分割的中间产物。对比文件的技术路径不涉及图像差分，因此自然不会产生掩模。该特征未被公开。 |
| **技术特征R：使用所述掩模从所述图像分割所述前景物体**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 同上，由于未公开掩模，也未公开使用掩模进行分割。该特征未被公开。 |
| **技术特征S：以及使用从所述图像分割的所述前景物体检测所述像素。**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 对比文件是直接从整个图像中检测像素（分类），而非先分割出前景物体区域再检测。该特征未被公开。 |
| **技术特征T：其中在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像以检测属于所述前景物体上的所述关注点的像素包括：使用所述图像中的不同于所述参考图像中的对应像素的像素产生前景物体图像**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 这是目标专利中另一种不依赖掩模的前景提取方法，但仍基于扭曲后的图像比较。对比文件未涉及此类操作。该特征未被公开。 |
| **技术特征U：以及在所述前景物体图像中检测属于所述前景物体上的所述关注点的所述像素。**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 由于未公开“前景物体图像”的生成，自然也未公开在该图像中检测像素。该特征未被公开。 |
| **技术特征V：其中在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像包括：在扭曲之后从所述参考图像中的对应像素减去所述图像中的像素以产生每一像素的差**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 像素差分比较是目标专利实现前景检测的具体手段。对比文件未公开此手段。该特征未被公开。 |
| **技术特征W：以及比较每一像素的所述差与阈值。**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 同上，该特征未被公开。 |
| **技术特征X：其中在扭曲之后比较所述图像与所述参考图像包括：在扭曲之后产生所述图像及所述参考图像中的对应像素的比率**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 目标专利提到的另一种比较手段。对比文件未公开。该特征未被公开。 |
| **技术特征Y：以及比较对应像素的所述比率与阈值。**<br>**未公开** | 未找到对应描述。 | 同上，该特征未被公开。 |
| **技术特征Z：其中在所述显示器上再现所述扩增对象包括再现所述扩增对象以看起来如同所述扩增对象在显示于所述显示器上的所述前景物体下方。**<br>**《隐含公开》** | [0082]段：“However, the computing device 110 can optionally not render the virtual representation 112 on the display device 104. Instead, the effect of the virtual representation 112 is seen in terms of interaction with the virtual objects 114, but the virtual representation itself is not visible to the user 100. However, the user’s own hands are visible through the optical beam splitter 804, and by visually aligning the virtual environment 102 and the user’s hand 108 (using camera 806) it can appear to the user 100 that their real hands are directly manipulating the virtual objects 114.”（然而，计算设备110可以可选地不在显示设备104上渲染虚拟表示112。相反，虚拟表示112的效果通过其与虚拟对象114的交互可见，但虚拟表示本身对用户100不可见。然而，用户自己的手通过光束分离器804可见，并且通过视觉上对齐虚拟环境102和用户的手108（使用相机806），对于用户100来说，他们的真实手似乎在直接操纵虚拟对象114。） | 在对比文件的增强现实实施例中，通过光学装置（光束分离器）使用户同时看到自己的真实手和叠加的虚拟物体。当虚拟物体与真实手发生交互（如被抓握）时，从用户的视角看，虚拟物体位于真实手“之中”或“被手遮挡”，这实质上产生了虚拟物体位于真实手（前景物体）“下方”或“被其部分覆盖”的视觉效果。虽然实现方式（光学叠加 vs 图形渲染）不同，但达到的视觉呈现效果是相同或等同的。本领域技术人员可以从该描述中合理推断出这种视觉效果。因此，该特征被隐含公开。 |
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