公开(公告)号：CN116508076A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202180073390.3

申请日：2021-10-01

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： J·埃尔南德斯·里维拉 ,  D·麦克达夫 ,  M·P·切尔文斯基

IPC: G06V40/16

Abstract: 本文一般讨论的是设备、系统和方法。一种方法可以包括获得归一化自动编码器，该归一化自动编码器基于模板人物的第一数据样本和各种人物的第二数据样本被训练，由归一化自动编码器通过将输入数据样本中人物的动态特性与第一数据样本中的静态特性进行组合来归一化输入数据样本，以生成归一化的数据，以及将归一化的数据作为输入提供给分类器模型，以基于输入数据样本的动态特性和第一数据样本的静态特性来对输入数据进行分类。

公开(公告)号：CN115802943A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202180043487.X

申请日：2021-04-06

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： D·J·麦克达夫 ,  J·埃尔南德斯·里维拉 ,  T·巴尔特鲁塞蒂斯 ,  E·W·伍德

IPC: A61B5/1455 ,  G06N3/02

Abstract: 提供了涉及生成包含生理逼真化身的视频序列的系统和方法。在示例中，针对化身的反照率被接收，与反照率相关联的次表面皮肤颜色基于与生理特性相关联的生理数据而被修改，以及化身基于反照率和经修改的次表面皮肤颜色而被渲染。然后，渲染的化身可以在视频的帧中被合成。在一些示例中，包含合成的化身的视频可被用于训练机器学习模型以检测生理特性。机器学习模型可以接收多个视频片段，其中视频片段中的一个或多个视频片段包含用生理特性生成的合成生理逼真化身。机器学习模型可以使用多个视频片段来训练。经训练的模型可以被提供给请求实体。

公开(公告)号：CN119053981A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202380034800.2

申请日：2023-03-24

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： J·埃尔南德斯·里维拉 ,  M·冈萨雷斯·佛朗哥 ,  M·J·克内塞尔 ,  A·B·格拉斯 ,  J·丘奇 ,  T·刘 ,  A·马塞利 ,  A·米勒

IPC: G06Q30/01 ,  G06F11/34 ,  G06Q30/0207 ,  G06Q30/0601

Abstract: 本公开的各方面涉及生成参与模型以预测可以具有维持用户参与到应用内或使用户再参与应用的高概率的动作。为了生成参与模型，已经开发了一种结合应用和应用用户的特征分析的方法。基于被用于生成机器学习参与模型的相似特征，用户可以被分组。参与模型的输出可以是关于用户是否将继续参与应用的预测。预测可以被提供到再参与模型，再参与模型可以输出提示以帮助增加用户参与到应用。提示可以是基于对应用用户及其偏好的理解。