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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105164726A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201480006047.7
申请日：2014-01-21
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T7/00
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：CN105144196A
公开(公告)日：2015-12-09
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：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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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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