对比文件名称：2014-05-29_发明申请_US20140149754A1 GESTURE DETECTION MANAGEMENT FOR AN ELECTRONIC DEVICE
目标专利名称：基于事件的计算机视觉计算CN106716441B
本次调用模型名称：GPT-4
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A：比较使用计算机视觉CV特征计算硬件计算的与传感器元件阵列的主体传感器元件相关联的先前局部CV特征与使用所述CV特征计算硬件计算的与所述主体传感器元件相关联的当前局部CV特征** <br>**《未公开》** | 对比文件未明确提及“局部CV特征”或类似概念，也未描述比较“先前局部CV特征”与“当前局部CV特征”。对比文件涉及对传感器数据（如低分辨率图像、音频、运动数据）的分析以检测手势或唤醒事件。例如，[0034]段描述了微控制器（MCU）可以包含用于识别唤醒和其它手势的手势库（gesture libraries）。[0025]段描述了微控制器分析传感器数据以识别看似唤醒手势的动作，并可能将传感器数据存储在缓冲区中（例如，带时间戳）。[0029]段描述了微控制器作为设备处理器的过滤器，确定大量检测到的事件不对应于合法手势。 | **未被直接公开：** 对比文件完全没有提及“计算机视觉(CV)特征计算硬件”、“局部CV特征”（如LBP、HSG标记）等目标专利的核心概念。其手势检测是基于对传感器捕获的数据（如图像帧中的运动、音频模式、设备运动）进行分析，以匹配预存的手势模式（库），这属于较高层级的模式识别或运动检测，而非在传感器/像素层级计算和比较局部化的低层级视觉特征（如边缘、拐角的标记）。本领域技术人员无法从对比文件毫无疑义地得出目标专利的特征A。<br>**未被隐含公开：** 尽管对比文件描述了微控制器分析当前传感器数据并与预存模式比较以检测手势，但“预存模式”是预定义的手势库或模型，并非由同一硬件针对同一“主体传感器元件”先前计算出的“局部CV特征”。目标专利的“局部CV特征”是特定于传感器元件位置、基于其自身及相邻读数实时计算出的低层级特征标记。对比文件的手势检测逻辑、数据对象和技术目的均不同，本领域技术人员没有动机也没有依据从对比文件推理出特征A的技术方案。 |
| **B：其中对于所述先前局部CV特征和所述当前局部CV特征，所述CV特征计算硬件使用来自所述主体传感器元件的各个读数和来自与所述主体传感器元件相邻的传感器元件的各个读数来计算所述各个CV特征** <br>**《未公开》** | 对比文件未描述使用来自一个传感器元件及其相邻传感器元件的读数来计算该传感器元件的特征。其手势检测通常基于从传感器（如摄像头、手势传感器）获取的完整或区域性的图像/数据帧进行分析。例如，[0013]段描述了在初始图像中定位“独特”特征并在后续图像中跟踪这些特征的位置以确定运动。[0031]段提到，对于较低分辨率的手势传感器，微控制器可能能够管理检测和分析。 | **未被直接公开：** 对比文件完全没有提及基于“主体传感器元件”及其“相邻传感器元件”的读数来计算特征。其手势检测方法（如特征跟踪）虽然可能涉及图像中多个点，但这些点是图像中识别的兴趣点，并非特定于某个传感器元件及其物理上相邻的元件，且计算目的不是产生该传感器元件的“局部CV特征”。<br>**未被隐含公开：** 目标专利的特征B限定了非常具体的计算粒度（基于主体及相邻传感器元件的读数）和计算对象（局部CV特征）。对比文件中的手势检测是在更高层级上处理传感器阵列输出的组合数据（如图像），并未揭示或暗示这种在单个传感器元件级别、利用其邻域信息计算特征的技术方案。本领域技术人员无法从对比文件进行合理推断得出该特征。 |
| **C：以及其中：所述传感器元件阵列包括多个传感器元件，所述多个传感器元件至少沿着所述传感器元件阵列的第一维度和第二维度布置，像素包括所述主体传感器元件和像素内电路** <br>**《隐含公开》** | 对比文件提到了包含多个传感器元件的传感器阵列。例如，[0012]段：“计算设备104具有至少一个相机106...设备还包括至少两个手势传感器108, 110...相机、手势传感器以及设备上的任何其他此类图像捕获元件可以是例如相机、电荷耦合器件(CCD)、运动检测传感器或红外传感器”。[006]段：“该设备包括多个图像捕获元件608，例如一个或多个能够对设备附近的用户、人或物体成像的高分辨率相机。图像捕获元件还可以包括至少一个单独的手势传感器...”。[0035]段：“...传感器可以包括例如一个或多个相机、相对低分辨率的手势传感器、加速度计...” | **未被直接公开：** 对比文件没有明确使用“像素包括主体传感器元件和像素内电路”这样的表述来描述其传感器结构。它提到了“相机”、“手势传感器”、“CCD”等，这些器件本身通常由像素阵列构成，且像素包含感光元件（如光电二极管）和读出电路，但这属于本领域的公知常识，并非对比文件明确教导的具体技术方案。<br>**隐含公开：** 对比文件多次提及“相机”、“手势传感器”、“CCD”等作为图像捕获元件。本领域技术人员公知，常规的数码相机、CCD或CMOS图像传感器包含以二维阵列（行和列）布置的像素，每个像素通常包括感光元件（如光电二极管）和用于信号读出的电路（可视为像素内电路）。因此，本领域技术人员从对比文件公开的“相机”、“手势传感器”等内容，结合公知常识，能够合理推断出其必然包含技术特征C所描述的传感器元件阵列和像素基本结构。虽然对比文件未深入描述像素内部电路，但该特征对于实现其图像捕获功能是隐含的、必要的。 |
| **D：以及所述CV特征计算硬件被实施为所述像素内电路的一部分** <br>**《未公开》** | 对比文件未提及任何在像素内电路中进行计算机视觉特征计算的技术。其数据处理主要由微控制器（MCU）或传感器处理器（SPC）执行。例如，[0020]段描述了传感器处理器308用于分析来自各种传感器的数据以用于诸如手势识别的目的。[0034]段描述了微控制器312包括用于执行各种任务的逻辑，例如手势检测。 | **未被直接公开：** 对比文件完全没有提及在“像素内电路”中实施任何特征计算硬件。<br>**未被隐含公开：** 目标专利的特征D是将CV计算硬件集成到每个像素的电路内部，这是其实现低功耗、高效率事件检测的核心架构创新。对比文件的数据处理完全在像素之外的独立处理单元（微控制器、传感器处理器）中进行。本领域技术人员阅读对比文件后，没有任何依据或动机去推断可以将特征计算硬件下放到每个像素的内部电路中。两者在技术架构上存在根本差异。 |
| **E：基于所述比较来产生与所述主体传感器元件相关联的事件，所述事件包括所述主体传感器元件的位置和特征有效负载，所述特征有效负载包括表示与所述主体传感器元件相关联的所计算的当前局部CV特征的多个位** <br>**《未公开》** | 对比文件描述了在检测到潜在手势时产生中断或唤醒信号。例如，[0025]段：“当微控制器312分析传感器数据并识别出看起来像是唤醒手势时...微控制器可以向处理器子系统304的电源管理组件310发送中断以唤醒处理器子系统...”[0040]段：“如果确定可能性至少满足最小置信度阈值，则可以通知418与传感器处理组件关联的电源管理组件，这可以导致420传感器处理组件进入活动状态。” | **未被直接公开：** 对比文件产生的事件是“中断”或“唤醒信号”，其目的是唤醒主处理器。虽然该中断可能隐含着检测到事件的位置信息（例如，哪个传感器触发的），但对比文件并未明确描述事件包含“主体传感器元件的位置”以及以“多个位”表示的“特征有效负载”（即计算出的当前局部CV特征）。目标专利的事件内容非常具体，包含特征本身的信息。<br>**未被隐含公开：** 对比文件事件的目的和内容与目标专利不同。其事件主要用于控制处理器状态切换（睡眠/唤醒），而非携带具体的特征计算结果供进一步处理。即使微控制器在分析中可能使用了某些中间数据，对比文件也未教导将这些数据作为“特征有效负载”与事件一同发送。本领域技术人员无法从中推理出特征E的完整技术方案。 |
| **F：以及将所述事件发送至处理器。** <br>**《直接公开》** | [0025]段：“当微控制器312分析传感器数据并识别出看起来像是唤醒手势时，例如，微控制器可以向处理器子系统304的电源管理组件310发送中断以唤醒处理器子系统...” | **直接公开：** 对比文件明确公开了微控制器在检测到潜在唤醒手势时，向处理器子系统（包含应用处理器、传感器处理器等）发送中断。这里的“发送中断”即对应“将事件发送至处理器”。虽然事件内容可能不同，但“发送事件至处理器”这一动作本身被明确公开。本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术特征。 |
| **G：其中所述局部化CV特征包括局部二值模式LBP标记或所述LBP标记的变体。** <br>**《未公开》** | 对比文件全文未提及“局部二值模式(LBP)”、“LBP标记”或其变体。 | **未被直接公开：** 对比文件完全没有提及LBP或相关概念。<br>**未被隐含公开：** LBP标记是特定的低层级图像特征描述符。对比文件所涉及的手势识别可能采用其他算法（如特征点跟踪、运动模式匹配等）。没有内容暗示或可推理出使用了LBP标记。 |
| **H：其中所述局部化CV特征包括带正负号梯度直方图HSG标记。** <br>**《未公开》** | 对比文件全文未提及“带正负号梯度直方图(HSG)标记”。 | **未被直接公开：** 对比文件完全没有提及HSG标记。<br>**未被隐含公开：** HSG标记是另一种特定的低层级图像特征描述符。对比文件没有提供任何与之相关的内容或暗示。 |
| **I：其中所述传感器元件阵列是视觉传感器并且所述传感器元件阵列的所述多个传感器元件中的每一个包括至少一个光电二极管。** <br>**《隐含公开》** | [0012]段：“相机、手势传感器以及设备上的任何其他此类图像捕获元件可以是例如相机、电荷耦合器件(CCD)、运动检测传感器或红外传感器...”[006]段：“图像捕获元件可以包括，或至少部分基于任何适当的技术，例如具有确定分辨率、焦距范围、可视区域和捕获率的CCD或CMOS图像捕获元件。” | **未被直接公开：** 对比文件没有明确写出“每个传感器元件包括至少一个光电二极管”。<br>**隐含公开：** 对比文件明确其图像捕获元件是“相机”、“CCD”、“CMOS图像捕获元件”。本领域技术人员公知，这些常规的视觉传感器（无论是CCD还是CMOS）其每个像素/传感器元件的感光部分通常都是基于光电二极管（photodiode）或光敏二极管结构来实现光电转换。因此，从对比文件公开的“视觉传感器”（相机、CCD、CMOS）可以合理推断出其特征I。 |
| **J：其中所述事件是使用动态视觉传感器DVS电路产生的。** <br>**《未公开》** | 对比文件全文未提及“动态视觉传感器(DVS)电路”。其事件检测基于常规传感器（如摄像头、麦克风、加速度计）的数据，由微控制器或处理器分析后产生。 | **未被直接公开：** 对比文件完全没有提及DVS电路。<br>**未被隐含公开：** DVS是一种特殊类型的传感器，其响应于光强变化异步输出事件，与传统基于帧的传感器不同。对比文件使用的是传统的同步帧捕获传感器。没有内容暗示或可推理出使用了DVS电路。 |
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