公开(公告)号：CN107851332B

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN201680042919.4

申请日：2016-06-27

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： M·庄 ,  A·科列特罗梅亚 ,  P·斯威尼 ,  S·沙利文 ,  D·吉勒特

IPC: G06T17/20 ,  G06T7/246

Abstract: 提供了经由拓扑知晓表面跟踪的一致细分，在该一致细分中，网格系列是通过以下方式来逼近的：从该系列中取一个或多个网格，并计算变换场以将关键帧网格变换为该系列中的每一网格，并用经变换的关键帧网格来替代原始网格。关键帧网格可基于评分度量被有意地选择。关于经变换的关键帧的超过容限或阈值的误差测量可暗示为该系列中的一个或多个帧选择另一关键帧。该帧序列可被分割成多个子序列以准许并行处理，包括两个或更多个递归的关键帧替代等级。经变换的关键帧网格实现跨这些系列对对象的更一致的细分。

公开(公告)号：CN107851178A

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201680039374.1

申请日：2016-06-15

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： A·科列特罗梅亚 ,  S·沙利文 ,  A·柯克

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06T15/205 ,  G06K9/00208 ,  G06K9/00214 ,  G06K9/6211 ,  G06K9/629 ,  G06T7/33 ,  G06T17/00 ,  G06T17/20 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/20076 ,  G06T2210/56 ,  G06T2215/16

Abstract: 使用多个建模技术的组合来计算化重构三维(3D)场景。表示3D场景中的物体的点云通过不同建模技术来生成，并且每一个点以置信度值来编码，置信度值基于每一种建模技术的强度和弱点来反映描述3D场景中的物体的表面的准确性程度。点云被合并，在其中物体上的每一个位置的点根据提供最高置信度的建模技术来选择。

公开(公告)号：CN107851178B

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN201680039374.1

申请日：2016-06-15

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： A·科列特罗梅亚 ,  S·沙利文 ,  A·柯克

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/74 ,  G06K9/62 ,  G06T17/20

Abstract: 使用多个建模技术的组合来计算化重构三维(3D)场景。表示3D场景中的物体的点云通过不同建模技术来生成，并且每一个点以置信度值来编码，置信度值基于每一种建模技术的强度和弱点来反映描述3D场景中的物体的表面的准确性程度。点云被合并，在其中物体上的每一个位置的点根据提供最高置信度的建模技术来选择。

公开(公告)号：CN107851332A

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201680042919.4

申请日：2016-06-27

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： M·庄 ,  A·科列特罗梅亚 ,  P·斯威尼 ,  S·沙利文 ,  D·吉勒特

IPC: G06T17/20 ,  G06T7/20

CPC classification number: G06T17/205 ,  G06T7/20 ,  G06T7/251 ,  G06T17/20 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/30196

Abstract: 提供了经由拓扑知晓表面跟踪的一致细分，在该一致细分中，网格系列是通过以下方式来逼近的：从该系列中取一个或多个网格，并计算变换场以将关键帧网格变换为该系列中的每一网格，并用经变换的关键帧网格来替代原始网格。关键帧网格可基于评分度量被有意地选择。关于经变换的关键帧的超过容限或阈值的误差测量可暗示为该系列中的一个或多个帧选择另一关键帧。该帧序列可被分割成多个子序列以准许并行处理，包括两个或更多个递归的关键帧替代等级。经变换的关键帧网格实现跨这些系列对对象的更一致的细分。

公开(公告)号：CN105229697A

公开(公告)日：2016-01-06

申请号：CN201480021522.8

申请日：2014-04-14

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： A·科列特罗梅亚 ,  B·张 ,  A·G·柯克

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06K9/38 ,  G06K9/03 ,  H04N9/75

CPC classification number: H04N13/106 ,  G01B11/22 ,  G06K9/03 ,  G06K9/38 ,  G06K9/6293 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/174 ,  G06T7/194 ,  G06T7/521 ,  G06T7/593 ,  G06T7/596 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/10048 ,  G06T2207/20021 ,  H04N5/272 ,  H04N9/75 ,  H04N13/271

Abstract: 本公开涉及被配置成允许不同背景前景分割模态对分割作出贡献的框架。一方面，基于RGB背景分离、色度键控、IR背景分离、当前深度相对于背景深度以及当前深度相对于阈值背景深度模态来处理各个像素。每一模态可作为因子进行贡献，该框架将因子进行组合以确定关于一像素是前景还是背景的概率。各个概率被馈送入全局分割框架以获得经分割的图像。