好的，以下是根据您的要求进行的详细评估。
## 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（中文翻译） | 公开性论述 |
| **A：距离传感器与图像传感器具有已知的空间关系** | **[0037]**：移动环境捕获设备400还包括彩色视频相机，称为RGB相机406。 | 对比文件公开了移动环境捕获设备同时包含深度相机（距离传感器）和RGB相机（图像传感器）。虽然未明确说明两者之间的空间关系，但作为同一设备内的集成组件，本领域技术人员可以合理推断其相对位置和朝向是固定且已知的，这是设备标定的基础。因此，该特征被隐含公开。 |
| **B：距离传感器被配置用于捕获场景的深度信息** | **[0031]**：深度相机402被布置成捕获场景的深度图像序列。<br>**[0032]**：每个深度图像（或深度图帧）包括一个二维图像，其中每个图像元素（即像素）包括一个深度值，例如从相机到捕获场景中产生该图像元素的物体的长度或距离。 | 对比文件明确记载了深度相机用于捕获深度图像，每个像素包含深度值，即深度信息。因此，该特征被直接公开。 |
| **C：图像传感器被配置用于捕获场景的可见光信息** | **[0037]**：RGB相机406被布置成在可见光频率捕获场景的图像序列。 | 对比文件明确记载了RGB相机用于捕获可见光频率的图像，即可见光信息。因此，该特征被直接公开。 |
| **D：获得通过距离传感器获取的场景的深度图** | **[0031]**：深度相机402被布置成捕获场景的深度图像序列。<br>**[0026]**：从移动深度相机接收一系列深度图像。 | 对比文件公开了从深度相机接收深度图像（深度图）的步骤。因此，该特征被直接公开。 |
| **E：分析深度图以识别场景中的感兴趣区域** | **[0027]**：第二系列深度图像随后被用于动态跟踪相机视场内的3D实时运动，该视场将仅代表在第一阶段中建模的环境的一个区域（例如，仅房间的一部分）。该环境区域可被称为“感兴趣区域”。 | 对比文件明确记载了使用深度图像（深度图）来动态跟踪运动，并限定了一个“感兴趣区域”。分析深度图以识别该区域是隐含的，并且该区域是基于深度图分析确定的。因此，该特征被直接公开。 |
| **F：感兴趣区域包含对象** | **[0027]**：第二系列深度图像随后被用于动态跟踪相机视场内的3D实时运动，该视场将仅代表在第一阶段中建模的环境的一个区域（例如，仅房间的一部分）。该环境区域可被称为“感兴趣区域”。<br>**[0020]**：图1是站在房间中并手持移动深度相机102的人员100的示意图。 | 对比文件中的“感兴趣区域”是用于跟踪用户（如人员100）的运动，因此该区域必然包含该用户对象。因此，该特征被直接公开。 |
| **G：生成指示感兴趣区域的选择数据** | 对比文件未明确公开“选择数据”一词，但公开了背景去除和对象识别技术，这些技术可以生成指示感兴趣区域的数据（如掩膜）。 | 对比文件**[0045]** 描述了使用背景去除和基于示例的身体部位识别来跟踪运动，这隐含地生成了标识用户（感兴趣区域）的数据。本领域技术人员可以合理推断，这种标识数据可用于进一步的选择操作。因此，该特征被隐含公开。 |
| **H：基于选择数据，选择性地获得感兴趣区域的图像数据** | 对比文件未公开选择性获得图像数据。对比文件中的深度图像和RGB图像都是全帧捕获和处理的。 | 对比文件虽然分析了感兴趣区域，但并未公开基于选择数据仅获取该区域图像数据（无论是深度图还是可见光图像）的步骤。所有图像数据都是完整获取的。因此，该特征未被公开。 |
| **I：图像数据是通过图像传感器获取的** | **[0037]**：RGB相机406被布置成在可见光频率捕获场景的图像序列。 | 对比文件明确记载了RGB相机（图像传感器）获取可见光图像数据。因此，该特征被直接公开。 |
| **J：选择性获得感兴趣区域的图像数据包括经由带宽受限链路选择性接收感兴趣区域的图像数据** | 对比文件未公开选择性接收，也未公开带宽受限链路。 | 对比文件虽然提及通过通信网络流式传输深度图像**[0043]**，但并未涉及基于选择数据选择性接收感兴趣区域的图像数据。因此，该特征未被公开。 |
| **K：选择性获得感兴趣区域的图像数据包括配置图像传感器以选择性地获取在感兴趣区域内的场景的可见光信息** | 对比文件未公开配置图像传感器选择性获取区域内的可见光信息。 | 对比文件中的RGB相机是捕获整个视场的图像，没有教导或暗示可以配置为仅获取感兴趣区域内的可见光信息。因此，该特征未被公开。 |
| **L：选择性获得感兴趣区域的图像数据包括从图像传感器中或连接到图像传感器的存储器中选择性地读出感兴趣区域的图像数据** | 对比文件未公开选择性读出。 | 对比文件没有提及从存储器中仅读出感兴趣区域的图像数据，所有数据都是完整读出的。因此，该特征未被公开。 |
| **M：可经由网络通过流式传输从媒体源访问通过图像传感器获取的场景的图像数据** | **[0043]**：移动环境捕获设备400可以连接到（或包括）一个具有相对较低处理能力的计算设备，并通过通信网络将深度图像流式传输到服务器。 | 对比文件公开了通过通信网络流式传输深度图像，虽然深度图像来自距离传感器，但本领域技术人员可以合理推断，来自图像传感器（RGB相机）的可见光图像数据同样可以通过类似方式通过网络流式传输访问。因此，该特征被隐含公开。 |
| **N：选择性接收图像数据包括向媒体源发信号通知选择数据，以请求选择性流式传输感兴趣区域的图像数据** | 对比文件未公开发信号通知选择数据以请求选择性流式传输。 | 对比文件虽然涉及流式传输，但未公开基于选择数据向源发信号以请求仅传输感兴趣区域数据的机制。因此，该特征未被公开。 |
| **O：可经由网络通过基于图块的流式传输从媒体源访问通过图像传感器获取的场景的图像数据；并且选择数据被生成为包括一个或多个图块的标识符** | 对比文件未公开任何图块流式传输技术。 | 对比文件完全没有涉及基于图块的流式传输或图块标识符。因此，该特征未被公开。 |
| **P：该一个或多个图块包括感兴趣区域的图像数据** | 对比文件未公开图块流式传输。 | 由于特征O未被公开，此特征也未公开。 |
| **Q：选择数据是基于定义可用于流式传输的不同图块之间的空间关系的空间关系描述数据而生成的** | 对比文件未公开空间关系描述数据。 | 由于特征O和P未被公开，此特征也未公开。 |
| **R：识别场景中的感兴趣区域包括获得通过距离传感器在对象不存在时获取的场景的第一深度图** | **[0026]**：当移动深度相机在环境中移动时，从移动深度相机接收一系列深度图像（第一系列深度图像）。该系列深度图像随后被用于生成环境的密集3D模型。 | 对比文件的第一阶段（相机动）通常在没有特定用户对象（如玩家）时进行，以建立背景模型，这隐含地获得了对象不存在时的深度图（第一深度图）。因此，该特征被直接公开。 |
| **S：获得通过距离传感器在对象存在时获取的场景的第二深度图** | **[0027]**：随后，当相机静止时，从移动深度相机接收第二系列深度图像。该第二系列深度图像被用于动态跟踪相机视场内的3D实时运动。 | 对比文件的第二阶段（相机静）用于跟踪用户运动，此时用户对象存在，从而获得对象存在时的深度图（第二深度图）。因此，该特征被直接公开。 |
| **T：基于第一深度图与第二深度图的比较来识别场景中的感兴趣区域** | **[0045]**：使用深度图像进行实时运动跟踪可以通过已知技术实现，例如背景去除，然后是基于示例的身体部位识别。 | 背景去除技术典型地涉及将当前帧（第二深度图）与背景模型（由第一深度图生成）进行比较，以分离前景对象（感兴趣区域）。因此，该特征被直接公开。 |
| **U：识别场景中的感兴趣区域包括将对象检测技术应用于深度图** | **[0045]**：……然后是基于示例的身体部位识别。 | 基于示例的身体部位识别是一种对象检测技术。因此，该特征被直接公开。 |
| **V：基于对象的指示与深度传感器的接近度的深度值来在深度图中识别对象** | **[0045]**：背景去除…… | 背景去除技术通常会利用深度值，因为前景对象（用户）通常比背景更接近相机。因此，本领域技术人员可以合理推断，通过深度值（接近度）来识别对象是背景去除中的常见做法。因此，该特征被隐含公开。 |
| **W：深度图是在第一时间实例时通过距离传感器获取的** | **[0026]**：当移动深度相机在环境中移动时，从移动深度相机接收一系列深度图像（第一系列深度图像）。 | 这些深度图像是在第一时间点（第一阶段）获取的。因此，该特征被直接公开。 |
| **X：选择性获得的图像数据是在时间上晚于第一时间实例的第二时间实例时通过图像传感器获取的** | 由于特征H（选择性获得图像数据）未被公开，此特征也不成立。 | 对比文件虽然公开了在第二时间点（第二阶段）使用图像传感器（RGB相机）获取图像数据（用于对象识别**[0051]**），但并非“选择性获得”。因此，该特征未被公开。 |
| **Y：生成选择数据包括补偿对象在第一时间实例到第二时间实例之间相对于场景的移动** | 对比文件未公开补偿移动以生成选择数据。 | 对比文件虽然跟踪了对象移动，但没有公开为生成选择数据而进行补偿的步骤。因此，该特征未被公开。 |
| **Z：进一步包括将背景去除技术应用于感兴趣区域的图像数据，以去除图像数据中在对象周围的背景** | **[0045]**：……使用深度图像进行实时运动跟踪可以通过已知技术实现，例如背景去除…… | 背景去除技术直接应用于深度图像数据，以去除背景并保留用户（对象）。虽然对比文件未明确提及可见光图像，但背景去除技术同样可应用于图像传感器获取的图像数据。因此，该特征被直接公开。 |
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## 公开性代码汇总
根据以上分析，对比文件直接公开或隐含公开的技术特征代码列表如下：
**直接公开：**
<<<B>>><<<C>>><<<D>>><<<E>>><<<F>>><<<I>>><<<R>>><<<S>>><<<T>>><<<U>>><<<W>>><<<Z>>>
**隐含公开：**
<<<a>>><<<g>>><<<m>>><<<v>>>