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公开(公告)号：CN107408205B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201680015051.9
申请日：2016-02-19
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 标识红外图像内包括呈现在预定义范围内的红外强度值的像素的初始候选前景区域。基于初始候选前景区域的像素的红外强度值估计初始候选前景区域内的表面的深度。基于身体‑模型估计，将初始候选前景区域扩展为经扩展候选前景区域。身体模型估计以初始候选前景区域、表面的深度，和/或通过面部识别标识的人类受试者的面部中的一个或多个为种子。基于红外图像的每个像素相对于经扩展候选前景区域的距离，该像素被标识为前景像素或背景像素之一。被标识为背景像素的像素可在对应可见光图像内被修改。
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公开(公告)号：CN105308650B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201480021422.5
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T7/521 , G06T7/55 , G06T7/70 , G01B11/25 , H04N13/243 , H04N13/106 , H04N13/15
Abstract: 本公开涉及基于主动照明的立体匹配，包括使用未主动照明的图像中的块来获得权重，该权重被用于被主动照明的立体图像中的块相似度确定。为了将被主动照明的立体图像中的像素相关联，自适应支持权重计算可被用于确定对应于各像素的块的相似度。为了获得对于自适应支持权重计算有意义的自适应支持权重，通过处理未主动照明的(“干净”)图像来获得权重。
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公开(公告)号：CN105247859B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201480021519.6
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N13/239 , H04N13/25 , H04N13/254 , H04N13/271 , H04N17/00 , G01B11/25 , G06T1/60 , G06T7/586 , H04N5/225 , H04N5/33 , H04N9/04
Abstract: 本公开涉及在基站和/或一个或多个卫星计算设备(例如，平板计算机和/或智能电话)之间传递图像相关数据。卫星设备捕捉图像数据并向诸如基站等另一设备传递图像相关数据(诸如图像或从图像中处理的深度数据)。基于从可能在物理上比例如基站更靠近场景中的某物的卫星设备捕捉到的图像数据，接收设备使用图像相关数据来增强深度数据(例如，深度图)。为了在各种条件下更准确地捕捉深度数据，可以从基站或另一外部投影仪投影主动照明图案，藉此卫星单元可使用另一源的主动照明并由此无需消耗内部功率来受益于主动照明。
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公开(公告)号：CN105144196B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201480010236.1
申请日：2014-02-18
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06K9/66 , G06K9/00671 , G06K9/6219 , G06K9/6256 , G06K9/6282
Abstract: 例如，描述了用于在已知环境中重新定位移动相机(诸如在智能电话上的)或者用于计算相对于固定相机移动的对象的姿态的相机或对象姿态计算。该姿态信息对于机器人、增强现实、导航和其他应用是有用的。在其中相机姿态被计算的各实施例中，经训练的机器学习系统将来自场景的图像的图像元素与该场景的3D世界坐标系中的点相关联。在其中相机固定而对象的姿态要被计算的示例中，经训练的机器学习系统将来自该对象的图像的图像元素与对象坐标系中的点相关联。在各示例中，图像元素可能是有噪声且不完整的，而姿态推断引擎计算该姿态的准确估计。
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公开(公告)号：CN104508709B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201380040594.2
申请日：2013-07-31
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T13/40
Abstract: 描述使用人体来对对象进行动画化的方法。在实施例中，从描述对象的网格生成变形图。自传感器数据生成的所跟踪的骨架数据被接收并且该所跟踪的骨架随后被嵌入图中。由传感器捕捉的随后的运动导致所跟踪的骨架的运动并且该运动被用来定义变形图的变换。变换随后被应用到网格以生成对象的动画，该动画与所捕捉的运动相对应。在各种示例中，通过扫描对象来生成网格并且使用取向知晓的采样来生成变形图，从而使节点在变形图内对象中存在尖角或有高曲率的其它特征之处被一起靠近地放置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105164726B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201480006047.7
申请日：2014-01-21
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06T7/0075 , A63F13/00 , A63F13/213 , A63F2009/2435 , G06T7/50 , G06T7/521 , G06T7/593 , G06T7/74 , G06T7/75 , G06T7/80 , G06T19/006 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/30244
Abstract: 描述了用于3D重构的相机姿态估计，例如使在环境中移动的深度相机的位置和定向能够被跟踪以用于机器人技术、游戏和其他应用。在各种实施例中，来自移动深度相机的深度观测将与环境的3D模型的表面进行对准，以找出促进该对准的移动深度相机的经更新位置和定向。例如，移动深度相机在环境中四处移动以构建可能被存储为3D模型的对该环境中各表面的3D重构。在各示例中，对移动深度相机的姿态的初始估计被获得且随后通过使用并行优化过程被实时更新。
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公开(公告)号：CN107466411A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201680021738.3
申请日：2016-03-29
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06K9/00355 , G06K9/00208 , G06K9/00375 , G06T7/50 , H04N5/33
Abstract: 从红外(IR)相机接收对包括多个IR像素的IR图像进行编码的信号。每一IR像素指定该IR像素的一个或多个IR参数。在IR图像中标识对人手成像的IR皮肤像素。对于每一IR皮肤像素，基于该IR皮肤像素的IR参数来估计由该IR皮肤像素成像的人手部分的深度。导出包括多个手关节的骨架手模型。每一手关节是用从每一人手位置的所估计的深度推导出的三个独立位置坐标来定义的。
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公开(公告)号：CN106233089A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201580007576.3
申请日：2015-02-02
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本主题公开内容涉及控制场景或场景的一部分的照明的强度，包括节省照明功率。立体图像中的深度数据的质量可以按照不同照明状态而被测量；诸如环境光，自然纹理之类的环境条件可以影响质量。照明强度可以可控制地变化以获取足够的质量同时节省功率。控制可以涉及对应于整个场景或场景的一部分的一个或多个感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN106233089B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201580007576.3
申请日：2015-02-02
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N13/363 , H04N9/31 , H04N5/33 , G01B11/16
Abstract: 本主题公开内容涉及控制场景或场景的一部分的照明的强度，包括节省照明功率。立体图像中的深度数据的质量可以按照不同照明状态而被测量；诸如环境光，自然纹理之类的环境条件可以影响质量。照明强度可以可控制地变化以获取足够的质量同时节省功率。控制可以涉及对应于整个场景或场景的一部分的一个或多个感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN106796656B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201580055718.3
申请日：2015-10-07
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 描述了原始飞行时间图像中的感兴趣区域检测。例如，计算设备接收由飞行时间相机针对单个帧捕获的至少一个原始图像。原始图像描绘飞行时间相机的环境中的一个或多个对象(例如，人的手、身体或任何其他对象)。将原始图像输入到经训练的区域检测器，并且作为响应，接收原始图像中的一个或多个感兴趣区域。接收的感兴趣区域包括原始图像的、被预测为描绘对象之一的至少部分的图像元素。深度计算逻辑从原始图像的一个或多个感兴趣区域计算深度。
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