[发明专利]虚拟用户检测

说明书

可以确定真实环境中用户交互的多个训练数据集。使用训练数据集训练机器学习程序。将与虚拟环境进行虚拟用户交互的数据集输入到经过训练的机器学习程序，以输出在虚拟环境中选择对象的概率。基于概率识别用户所选择的虚拟环境中的对象。然后识别用户对对象的操作。

相关申请的交叉引用

本专利申请要求于2020年1月24日提交的德国专利申请号为102020101746.4的优先权，其全部内容通过引用合并于此。

技术领域

本发明涉及虚拟用户检测的方法和系统。

背景技术

在计算机生成的交互式虚拟环境中实时地对现实及其物理属性的表示和同时感知被称为虚拟现实，缩写为VR。

虚拟环境由实时渲染引擎提供，该实时渲染引擎使用基于栅格化(深度缓冲)的渲染方法(例如)或基于光线跟踪的方法来创建虚拟环境。例如，这可以被嵌入到游戏引擎(例如，Unity3d或等)中。

用户可以使用各种显示系统(例如，头戴式显示器(HMD)或基于投影的系统(例如，洞穴状自动虚拟系统(CAVE))将虚拟环境可视化。根据视觉输出，可以在各种计算机环境(GPU(图形处理器)群集，具有多个GPU的单个工作站或便携式电脑)中生成虚拟环境。并行地，例如通过红外跟踪系统(例如LeapHTC传感器或Intel)从用户的身体部位(例如他的头和/或他的手或手指)获取跟踪数据。跟踪数据可以包括用户及其身体部位的位置。

使用这种红外跟踪系统可以进行无标记的手指跟踪，从而使用户不必佩戴其他硬件(例如数据手套)。

如果不是所有对象都可以由实体模型表示，那么用户与虚拟环境中的虚拟对象的用户交互是必需的。用户与虚拟对象进行交互的最常见和最自然的方法之一就是虚拟手隐喻。然而，用户与在虚拟环境中使用虚拟手隐喻的虚拟对象的用户交互是困难的，尤其是如果在虚拟环境中模拟交通情况。这是因为通常不使用物理对象或实体模型来表示虚拟对象，因此虚拟环境缺乏自然反馈和视觉受限。然而，用于用户交互的已知方法不能提供非常准确的交互。

从US 2017 0161555 A1中已知一种用于在虚拟环境中获取用户的用户交互的方法，其中使用了递归神经网络，使用了代表真实环境中用户的用户交互的训练数据集对递归神经网络进行了训练。

从CN 109 766 795 A和US 10 482 575 B2中已知用于在虚拟环境中获取用户的用户交互的其他方法。

需要显示可以改善虚拟环境中用户的用户交互的方式。

发明内容

当前公开的是一种用于在虚拟环境中获取用户的用户交互的方法。进一步公开了用于这种用户交互获取的计算机程序产品和系统。

用于在虚拟环境中获取用户的用户交互的方法可以包括以下步骤：

读取表示真实环境中的用户的用户交互的多个训练数据集，

使用训练数据集训练人工神经网络，

将表示虚拟环境中的用户的用户交互的用户数据集应用于经过训练的人工神经网络，以确定表示虚拟环境中所选择的对象的概率的数值，

通过至少评估表示概率的数值来确定由用户交互所选择的虚拟环境中的对象，以及

确定用户对对象的操作。