JP2023518908A - ラベル付き入力を使用してメッシュ精度を向上させる技法 - Google Patents
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Abstract
Description
[001] 本願は、2020年3月30日に出願された米国仮特許出願第63/001,783号の権利を主張する。この出願をここで引用したことにより、その内容が本願にも含まれるものとする。
[002] 本願は、一般的には、自由視点ビデオの捕捉、記録、ストリーミング、および表示に関し、特に、自由視点ビデオにおける3Dモデルの生成に関する。
Claims (25)
- セマンティック・データを使用して、オブジェクトの三次元(3D)表現を改良する方法であって、
撮影エリアにおいてキャプチャされたビデオに応答して生成された入力データを受信するステップと、
前記入力データにおける領域毎に少なくとも1つのパラメータを設定するステップと、
前記少なくとも1つのパラメータと、前記入力データと関連付けられたセマンティック・データとに部分的に基づいて、3D表現を生成するステップと、
を含む、方法。 - 請求項1記載の方法であって、更に、
深層学習方法、およびブレンドシェイプ・プロセスの内少なくとも1つを使用して、前記入力データの少なくとも一部にラベルを付けるステップを含む、方法。 - 請求項1記載の方法において、前記少なくとも1つのパラメータが、メッシュ・パラメータであり、前記メッシュ・パラメータが、生成されるメッシュのメッシュ密度を含む、方法。
- 請求項3記載の方法であって、更に、
前記ラベル付けした入力データにおける領域が、顔としてラベル付けされたか否か判定するステップと、
前記入力データにおける領域が顔として判定されたとき、前記入力データにおいて顔でないと判定された領域と比較して、高いメッシュ密度で、前記領域のメッシュを生成するステップと、
を含む、方法。 - 請求項1記載の方法であって、更に、前記ラベル付けした入力データをメッシュ化するステップを含み、前記メッシュ化するステップが、更に、
1つ以上の領域に対して、それらのそれぞれのラベルに基づいて、メッシュ・プロセスを選択するステップと、
前記1つ以上の領域に作成されたメッシュを統一することによって、統一メッシュを作成するステップと、
を含む、方法。 - 請求項5記載の方法において、前記1つ以上の領域が、少なくとも目または耳としてラベル付けされる、方法。
- 請求項1記載の方法であって、更に、
メッシュを生成するためにヒューマン・ブレンドシェープ・フィッティング法を適用して、領域のメッシュを生成するステップを含む、方法。 - 請求項1記載の方法であって、更に、
前記入力データにおける領域がリジッド・ボディ・パーツとしてラベル付けされたか否か、セマンティック・データに基づいて判定するステップと、
リジッド・ボディ・パーツであると判定された各領域を追跡するステップと、
を含む、方法。 - 請求項8記載の方法において、領域において少なくとも1つのパーツを追跡するステップが、更に、
時間系列にわたって、前記リジッド・ボディ・パーツにおいて少なくとも移動、変形、または他の変化を追跡するステップを含む、方法。 - 請求項1記載の方法であって、更に、
前記ラベル付けした入力データにおける領域が、非リジッド・ボディ・パーツとしてラベル付けされたか否か、セマンティック・データに基づいて、判定するステップと、
非リジッド・ボディ・パーツであると判定された各領域を追跡するステップと、
を含む、方法。 - 請求項10記載の方法であって、更に、
メッシュ作成を改良するために、識別された各非リジッド・ボディ・パーツの少なくとも1つのプロパティを判定するステップを含む、方法。 - 請求項1記載の方法であって、更に、
少なくとも、識別した各領域の重要性に基づいて、1組の圧縮パラメータを決定するステップと、
前記1組の決定した圧縮パラメータに基づいて、前記生成したメッシュに圧縮プロセスを適用するステップと、
を含む、方法。 - 処理回路に、請求項1記載の方法を実行させるための命令が格納されている非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
- 撮影エリアにおいてキャプチャされたビデオに応答して生成された入力データを受信するシステムであって、
処理回路と、
メモリと、
を備え、前記メモリが命令を収容し、前記命令が前記処理回路によって実行されると、
前記システムに、
撮影エリアにおいてキャプチャされたビデオに応答して生成された入力データを受信させ、
前記入力データにおける領域毎に少なくとも1つのパラメータを設定させ、
前記少なくとも1つのパラメータと、前記入力データと関連付けられたセマンティック・データとに部分的に基づいて、3D表現を生成させる、システム。 - 請求項14記載のシステムにおいて、前記システムが、更に、
深層学習方法、およびブレンドシェイプ・プロセスの内少なくとも1つを使用して、前記入力データの少なくとも一部にラベルを付ける、
ように構成される、システム。 - 請求項14記載のシステムにおいて、前記少なくとも1つのパラメータが、メッシュ・パラメータであり、前記メッシュ・パラメータが、生成されるメッシュのメッシュ密度を含む、システム。
- 請求項16記載のシステムであって、前記システムが、更に、
前記ラベル付けした入力データにおける領域が、顔としてラベル付けされたか否か判定し、
前記入力データにおける領域が顔として判定されたとき、前記入力データにおいて顔でないと判定された領域と比較して、高いメッシュ密度で、前記領域のメッシュを生成する、
ように構成される、システム。 - 請求項14記載のシステムにおいて、前記システムが、更に、
1つ以上の領域に対して、それらのそれぞれのラベルに基づいて、メッシュ・プロセスを選択し、
前記1つ以上の領域に作成されたメッシュを統一することによって、統一メッシュを作成する、
ことによって、前記ラベル付けした入力データをメッシュ化するように構成される、システム。 - 請求項18記載のシステムにおいて、前記1つ以上の領域が、少なくとも目または耳としてラベル付けされる、システム。
- 請求項14記載のシステムにおいて、前記システムが、更に、
メッシュを生成するためにヒューマン・ブレンドシェープ・フィッティング法を適用して、領域のメッシュを生成するように構成される、システム。 - 請求項14記載のシステムにおいて、前記システムが、更に、
前記入力データにおける領域がリジッド・ボディ・パーツとしてラベル付けされたか否か、セマンティック・データに基づいて判定し、
リジッド・ボディ・パーツであると判定された各領域を追跡する、
ように構成される、システム。 - 請求項21記載のシステムにおいて、前記システムが、更に、
時間系列にわたって、前記リジッド・ボディ・パーツにおいて少なくとも移動、変形、または他の変化を追跡する、
ように構成される、システム。 - 請求項14記載のシステムにおいて、前記システムが、更に、
前記ラベル付けした入力データにおける領域が、非リジッド・ボディ・パーツとしてラベル付けされたか否か、セマンティック・データに基づいて判定し、
非リジッド・ボディ・パーツであると判定された各領域を追跡する、
ように構成される、システム。 - 請求項23記載のシステムにおいて、前記システムが、更に、
メッシュ作成を改良するために、識別された各非リジッド・ボディ・パーツの少なくとも1つのプロパティを判定する、
ように構成される、システム。 - 請求項14記載のシステムにおいて、前記システムが、更に、
少なくとも、識別した各領域の重要性に基づいて、1組の圧縮パラメータを決定し、
前記1組の決定した圧縮パラメータに基づいて、前記生成したメッシュに圧縮プロセスを適用する、
ように構成される、システム。
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