JP7159357B2 - 画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体 - Google Patents
画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7159357B2 JP7159357B2 JP2020570186A JP2020570186A JP7159357B2 JP 7159357 B2 JP7159357 B2 JP 7159357B2 JP 2020570186 A JP2020570186 A JP 2020570186A JP 2020570186 A JP2020570186 A JP 2020570186A JP 7159357 B2 JP7159357 B2 JP 7159357B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- rendered
- region
- feature point
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims description 29
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 82
- 238000009877 rendering Methods 0.000 claims description 68
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 claims description 49
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 41
- 239000013077 target material Substances 0.000 claims description 27
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 19
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 210000000624 ear auricle Anatomy 0.000 claims description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 33
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 description 30
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 17
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 241000473391 Archosargus rhomboidalis Species 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000740 bleeding effect Effects 0.000 description 1
- 238000000205 computational method Methods 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
- G06T15/10—Geometric effects
- G06T15/20—Perspective computation
- G06T15/205—Image-based rendering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/193—Preprocessing; Feature extraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30041—Eye; Retina; Ophthalmic
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Geometry (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Generation (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
本開示は、2019年11月22日に提出された出願番号201911154806.5、名称「画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体」の中国特許出願に基づく優先権を主張し、該中国特許出願の全内容が参照として本開示に組み込まれる。
ターゲット画像におけるレンダリングされるべき第1対象、及び前記ターゲット画像における、前記第1対象の所属する第2対象を認識することと、
前記ターゲット画像及び前記第2対象に基づいて、タグを含む参照画像を生成することであって、前記タグは、前記第2対象の被覆範囲を記録するためのものである、ことと、
前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定することであって、前記レンダリングされるべき領域は、前記タグに対応する被覆領域内に位置する、ことと、
ターゲット素材を利用して前記レンダリングされるべき領域に対してレンダリングを行い、レンダリング結果を生成することと、を含む。
前記ターゲット画像と同じサイズの第1初期画像を生成することと、
前記第1初期画像において、前記第2対象の被覆領域をタグ付けし、前記参照画像を得ることと、を含む。
前記第1初期画像において、前記第2対象の被覆領域に含まれる少なくとも1つの画像点をターゲット画素値に変更し、前記参照画像を得ることを含む。
前記ターゲット画像と同じサイズの第2初期画像を生成することと、
前記第2初期画像において、前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定することと、を含む。
前記第2初期画像において、前記第1対象に対応する領域を初期レンダリングされるべき領域とすることと、
前記初期レンダリングされるべき領域の画素ドットをトラバースし、前記参照画像における、前記画素ドットに対応する位置に、前記タグが含まれる場合、前記画素ドットをレンダリングされるべき画素ドットとすることと、
前記レンダリングされるべき画素ドットからなる領域を前記レンダリングされるべき領域とすることと、を含む。
前記ターゲット画像に対して特徴抽出を行い、前記第1対象に対応する第1特徴点集合及び前記第2対象に対応する第2特徴点集合をそれぞれ得ることと、
前記第1特徴点集合に含まれる第1特徴点を第1所定の方式で連結し、前記第1対象に対応する領域を得ることと、
前記第2特徴点集合に含まれる第2特徴点を第2所定の方式で連結し、前記第2対象に対応する領域を得ることと、を含む。
少なくとも3つの前記第1特徴点を一組として、前記第1特徴点集合を分割し、少なくとも一組の第1特徴点サブ集合を得ることと、
少なくとも一組の前記第1特徴点サブ集合に含まれる前記第1特徴点を順次連結し、少なくとも1つの第1メッシュを得ることと、
前記少なくとも1つの第1メッシュで被覆される領域を第1対象に対応する領域とすることと、を含む。
少なくとも3つの前記第2特徴点を一組として、前記第2特徴点集合を分割し、少なくとも一組の第2特徴点サブ集合を得ることと、
少なくとも一組の前記第2特徴点サブ集合に含まれる前記第2特徴点を順次連結し、少なくとも1つの第2メッシュを得ることと、
前記少なくとも1つの第2メッシュで被覆される領域を第2対象に対応する領域とすることと、を含む。
前記ターゲット画像の透明度を変更し、変更結果を得ることと、
前記レンダリング結果と前記変更結果をフュージョンし、フュージョン画像を得ることと、を更に含む。
ターゲット画像におけるレンダリングされるべき第1対象、及び前記ターゲット画像における、前記第1対象の所属する第2対象を認識するように構成される認識モジュールと、
前記ターゲット画像及び前記第2対象に基づいて、タグを含む参照画像を生成するように構成される参照画像生成モジュールであって、前記タグは、前記第2対象の被覆範囲を記録するためのものである、参照画像生成モジュールと、
前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定するように構成されるレンダリングされるべき領域決定モジュールであって、前記レンダリングされるべき領域は、前記タグに対応する被覆領域内に位置する、レンダリングされるべき領域決定モジュールと、
ターゲット素材を利用して前記レンダリングされるべき領域に対してレンダリングを行い、レンダリング結果を生成するように構成されるレンダリングモジュールと、を備える。
前記ターゲット画像と同じサイズの第1初期画像を生成し、
前記第1初期画像において、前記第2対象の被覆領域をタグ付けし、前記参照画像を得るように構成される。
前記第1初期画像において、前記第2対象の被覆領域に含まれる少なくとも1つの画像点をターゲット画素値に変更し、前記参照画像を得るように構成される。
前記ターゲット画像と同じサイズの第2初期画像を生成し、
前記第2初期画像において、前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定するように構成される。
前記第2初期画像において、前記第1対象に対応する領域を初期レンダリングされるべき領域とし、
前記初期レンダリングされるべき領域の画素ドットをトラバースし、前記参照画像における、前記画素ドットに対応する位置に、前記タグが含まれる場合、前記画素ドットをレンダリングされるべき画素ドットとし、
前記レンダリングされるべき画素ドットからなる領域を前記レンダリングされるべき領域とするように構成される。
前記ターゲット画像に対して特徴抽出を行い、前記第1対象に対応する第1特徴点集合及び前記第2対象に対応する第2特徴点集合をそれぞれ得て、
前記第1特徴点集合に含まれる第1特徴点を第1所定の方式で連結し、前記第1対象に対応する領域を得て、
前記第2特徴点集合に含まれる第2特徴点を第2所定の方式で連結し、前記第2対象に対応する領域を得るように構成される。
少なくとも3つの前記第1特徴点を一組として、前記第1特徴点集合を分割し、少なくとも一組の第1特徴点サブ集合を得て、
少なくとも一組の前記第1特徴点サブ集合に含まれる前記第1特徴点を順次連結し、少なくとも1つの第1メッシュを得て、
前記少なくとも1つの第1メッシュで被覆される領域を第1対象に対応する領域とするように構成される。
少なくとも3つの前記第2特徴点を一組として、前記第2特徴点集合を分割し、少なくとも一組の第2特徴点サブ集合を得て、
少なくとも一組の前記第2特徴点サブ集合に含まれる前記第2特徴点を順次連結し、少なくとも1つの第2メッシュを得て、
前記少なくとも1つの第2メッシュで被覆される領域を第2対象に対応する領域とするように構成される。
前記ターゲット画像の透明度を変更し、変更結果を得て、
前記レンダリング結果と前記変更結果をフュージョンし、フュージョン画像を得るように構成される。
プロセッサと、
プロセッサによる実行可能な命令を記憶するためのメモリと、を備え、
前記プロセッサは、上記画像処理方法を実行するように構成される。
第1特徴点集合に含まれる第1特徴点を第1所定の方式の順番に応じて連結し、少なくとも1つの第1メッシュを得て、第1メッシュで被覆される領域を第1対象に対応する領域とすることを含んでもよい。
第2特徴点集合に含まれる第2特徴点を第2所定の方式の順番に応じて連結し、少なくとも1つの第2メッシュを得て、第2メッシュで被覆される領域を第2対象に対応する領域とすることを含んでもよい。
第1初期画像において、第2対象の被覆領域に含まれる少なくとも1つの画素ドットをターゲット画素値に変更し、参照画像を得ることを含んでもよい。
第1初期画像において、第2対象の被覆領域を所定のテクスチャによりレンダリングし、参照画像を得ることを含んでもよい。
顔画像に対してメイクアップを行うことは、顔画像処理における主流となる方式である。例えば、顔画像に対する瞳美容、顔画像の口部への口紅追加又は鼻梁部位への陰影追加などを行う。瞳美容を例として、顔画像を瞳美容素材によりレンダリングする場合、顔画像における眼の開閉度が異なる可能性があるため、瞳美容過程において、瞳美容素材をまぶた又はまぶた外などの領域にレンダリングする可能性が極めて高い。これにより、瞳美容結果が不正確であり、瞳美容結果の真実性を低減させる。
ターゲット画像におけるレンダリングされるべき第1対象、及び前記ターゲット画像における、前記第1対象の所属する第2対象を認識するように構成される認識モジュール21と、
前記ターゲット画像及び前記第2対象に基づいて、タグを含む参照画像を生成するように構成される参照画像生成モジュール22であって、前記タグは、前記第2対象の被覆範囲を記録するためのものである、参照画像生成モジュール22と、
参照画像及び第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定するように構成されるレンダリングされるべき領域決定モジュール23であって、レンダリングされるべき領域は、タグに対応する被覆領域内に位置する、レンダリングされるべき領域決定モジュール23と、
ターゲット素材を利用してレンダリングされるべき領域に対してレンダリングを行い、レンダリング結果を生成するように構成されるレンダリングモジュール24と、を備えてもよい。
Claims (13)
- ターゲット画像におけるレンダリングされるべき第1対象、及び前記ターゲット画像における、前記第1対象の所属する第2対象を認識することと、
前記ターゲット画像及び前記第2対象に基づいて、タグを含む参照画像を生成することであって、前記参照画像のサイズは前記ターゲット画像と同じであり、前記タグは、前記第2対象の被覆範囲を記録するためのものである、ことと、
前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定することであって、前記レンダリングされるべき領域は、前記タグに対応する被覆領域内に位置する、ことと、
ターゲット素材を利用して前記レンダリングされるべき領域に対してレンダリングを行い、レンダリング結果を生成することと、を含み、
前記第1対象は、瞳を含み、前記第2対象は、眼を含み、又は、
前記第1対象は、鼻梁を含み、前記第2対象は、鼻を含み、又は、
前記第1対象は、耳たぶを含み、前記第2対象は、耳を含むことを特徴とする、画像処理方法。 - 前記ターゲット画像及び前記第2対象に基づいて、タグを含む参照画像を生成することは、
前記ターゲット画像と同じサイズの第1初期画像を生成することと、
前記第1初期画像において、前記第2対象の被覆領域をタグ付けし、前記参照画像を得ることと、を含むことを特徴とする
請求項1に記載の方法。 - 前記第1初期画像において、前記第2対象の被覆領域をタグ付けし、前記参照画像を得ることは、
前記第1初期画像において、前記第2対象の被覆領域に含まれる少なくとも1つの画像点をターゲット画素値に変更し、前記参照画像を得ることを含むことを特徴とする
請求項2に記載の方法。 - 前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定することは、
前記ターゲット画像と同じサイズの第2初期画像を生成することと、
前記第2初期画像において、前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定することと、を含むことを特徴とする
請求項1から3のうちいずれか一項に記載の方法。 - 前記第2初期画像において、前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定することは、
前記第2初期画像において、前記第1対象に対応する領域を初期レンダリングされるべき領域とすることと、
前記初期レンダリングされるべき領域の画素ドットをトラバースし、前記参照画像における、前記画素ドットに対応する位置に、前記タグが含まれる場合、前記画素ドットをレンダリングされるべき画素ドットとすることと、
前記レンダリングされるべき画素ドットからなる領域を前記レンダリングされるべき領域とすることと、を含むことを特徴とする
請求項4に記載の方法。 - 前記ターゲット画像におけるレンダリングされるべき第1対象、及び前記ターゲット画像における、前記第1対象の所属する第2対象を認識することは、
前記ターゲット画像に対して特徴抽出を行い、前記第1対象に対応する第1特徴点集合及び前記第2対象に対応する第2特徴点集合をそれぞれ得ることと、
前記第1特徴点集合に含まれる第1特徴点を第1所定の方式で連結し、前記第1対象に対応する領域を得ることと、
前記第2特徴点集合に含まれる第2特徴点を第2所定の方式で連結し、前記第2対象に対応する領域を得ることと、を含むことを特徴とする
請求項1から5のうちいずれか一項に記載の方法。 - 前記第1特徴点に含まれる第1特徴点を第1所定の方式で連結し、前記第1対象に対応する領域を得ることは、
少なくとも3つの前記第1特徴点を一組として、前記第1特徴点集合を分割し、少なくとも一組の第1特徴点サブ集合を得ることと、
少なくとも一組の前記第1特徴点サブ集合に含まれる前記第1特徴点を順次連結し、少なくとも1つの第1メッシュを得ることと、
前記少なくとも1つの第1メッシュで被覆される領域を第1対象に対応する領域とすることと、を含むことを特徴とする
請求項6に記載の方法。 - 前記第2特徴点集合に含まれる第2特徴点を第2所定の方式で連結し、前記第2対象に対応する領域を得ることは、
少なくとも3つの前記第2特徴点を一組として、前記第2特徴点集合を分割し、少なくとも一組の第2特徴点サブ集合を得ることと、
少なくとも一組の前記第2特徴点サブ集合に含まれる前記第2特徴点を順次連結し、少なくとも1つの第2メッシュを得ることと、
前記少なくとも1つの第2メッシュで被覆される領域を第2対象に対応する領域とすることと、を含むことを特徴とする
請求項6又は7に記載の方法。 - 前記方法は、
前記ターゲット画像の透明度を変更し、変更結果を得ることと、
前記レンダリング結果と前記変更結果をフュージョンし、フュージョン画像を得ることと、を更に含むことを特徴とする
請求項1から8のうちいずれか一項に記載の方法。 - ターゲット画像におけるレンダリングされるべき第1対象、及び前記ターゲット画像における、前記第1対象の所属する第2対象を認識するように構成される認識モジュールと、
前記ターゲット画像及び前記第2対象に基づいて、タグを含む参照画像を生成するように構成される参照画像生成モジュールであって、前記参照画像のサイズは前記ターゲット画像と同じであり、前記タグは、前記第2対象の被覆範囲を記録するためのものである、参照画像生成モジュールと、
前記参照画像及び前記第1対象に基づいて、レンダリングされるべき領域を決定するように構成されるレンダリングされるべき領域決定モジュールであって、前記レンダリングされるべき領域は、前記タグに対応する被覆領域内に位置する、レンダリングされるべき領域決定モジュールと、
ターゲット素材を利用して前記レンダリングされるべき領域に対してレンダリングを行い、レンダリング結果を生成するように構成されるレンダリングモジュールと、を備え、
前記第1対象は、瞳を含み、前記第2対象は、眼を含み、又は、
前記第1対象は、鼻梁を含み、前記第2対象は、鼻を含み、又は、
前記第1対象は、耳たぶを含み、前記第2対象は、耳を含むことを特徴とする、画像処理装置。 - プロセッサと、
プロセッサによる実行可能な命令を記憶するためのメモリと、を備え、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている命令を呼び出して、請求項1から9のうちいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されることを特徴とする、電子機器。 - コンピュータに請求項1から9のうちいずれか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とする、コンピュータ可読記憶媒体。
- コンピュータに、請求項1から9のうちいずれか一項に記載の方法を実行させることを特徴とする、コンピュータプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911154806.5A CN111091610B (zh) | 2019-11-22 | 2019-11-22 | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN201911154806.5 | 2019-11-22 | ||
PCT/CN2020/080924 WO2021098107A1 (zh) | 2019-11-22 | 2020-03-24 | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022512048A JP2022512048A (ja) | 2022-02-02 |
JP7159357B2 true JP7159357B2 (ja) | 2022-10-24 |
Family
ID=70393606
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020570186A Active JP7159357B2 (ja) | 2019-11-22 | 2020-03-24 | 画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP3852069A4 (ja) |
JP (1) | JP7159357B2 (ja) |
KR (1) | KR20210064114A (ja) |
CN (1) | CN111091610B (ja) |
SG (1) | SG11202012481UA (ja) |
TW (1) | TWI752473B (ja) |
WO (1) | WO2021098107A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111569418B (zh) * | 2020-06-10 | 2023-04-07 | 网易(杭州)网络有限公司 | 对于待输出内容的渲染方法、装置、介质及电子设备 |
CN113657361A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-11-16 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 页面异常检测方法、装置及电子设备 |
CN114240742A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-03-25 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116824018A (zh) * | 2023-06-14 | 2023-09-29 | 粒界(上海)信息科技有限公司 | 渲染异常检测方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007213623A (ja) | 2002-07-08 | 2007-08-23 | Toshiba Corp | 仮想化粧装置及びその方法 |
JP2010250420A (ja) | 2009-04-13 | 2010-11-04 | Seiko Epson Corp | 顔の特徴部位の座標位置を検出する画像処理装置 |
JP2012095730A (ja) | 2010-10-29 | 2012-05-24 | Omron Corp | 画像処理装置、画像処理方法、および制御プログラム |
JP2019070870A (ja) | 2017-10-05 | 2019-05-09 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP2019070871A (ja) | 2017-10-05 | 2019-05-09 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP2019070872A (ja) | 2017-10-05 | 2019-05-09 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3747918B2 (ja) * | 2003-04-25 | 2006-02-22 | ヤマハ株式会社 | 光ディスク記録装置 |
US7379071B2 (en) * | 2003-10-14 | 2008-05-27 | Microsoft Corporation | Geometry-driven feature point-based image synthesis |
US7289119B2 (en) * | 2005-05-10 | 2007-10-30 | Sony Computer Entertainment Inc. | Statistical rendering acceleration |
JP2012181688A (ja) * | 2011-03-01 | 2012-09-20 | Sony Corp | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよびプログラム |
CN102184108A (zh) * | 2011-05-26 | 2011-09-14 | 成都江天网络科技有限公司 | 一种利用计算机程序进行虚拟化妆的方法及化妆模拟程序 |
CN102915308B (zh) * | 2011-08-02 | 2016-03-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种页面渲染的方法及装置 |
US9652887B2 (en) * | 2014-01-22 | 2017-05-16 | Hankookin, Inc. | Object oriented image processing and rendering in a multi-dimensional space |
CN104679509B (zh) * | 2015-02-06 | 2019-11-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种渲染图形的方法和装置 |
US10796480B2 (en) * | 2015-08-14 | 2020-10-06 | Metail Limited | Methods of generating personalized 3D head models or 3D body models |
US10360708B2 (en) * | 2016-06-30 | 2019-07-23 | Snap Inc. | Avatar based ideogram generation |
KR102671404B1 (ko) * | 2016-12-12 | 2024-05-31 | 삼성전자주식회사 | 모션 기반 영상을 처리하는 방법 및 장치 |
US10939742B2 (en) * | 2017-07-13 | 2021-03-09 | Shiseido Company, Limited | Systems and methods for virtual facial makeup removal and simulation, fast facial detection and landmark tracking, reduction in input video lag and shaking, and a method for recommending makeup |
CN109583263A (zh) * | 2017-09-28 | 2019-04-05 | 丽宝大数据股份有限公司 | 结合扩增实境的身体信息分析装置及其眉型预览方法 |
CN107818305B (zh) * | 2017-10-31 | 2020-09-22 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN108564531B (zh) * | 2018-05-08 | 2022-07-08 | 麒麟合盛网络技术股份有限公司 | 一种图像处理方法及装置 |
CN109242785A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-18 | 广州二元科技有限公司 | 一种基于神经网络和颜色筛选的精准人像上唇彩的方法 |
CN109302618A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-02-01 | 网易(杭州)网络有限公司 | 移动终端中的直播画面渲染方法、装置和存储介质 |
CN109977868A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-05 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像渲染方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN109981989B (zh) * | 2019-04-04 | 2021-05-25 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 渲染图像的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN110062157B (zh) * | 2019-04-04 | 2021-09-17 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 渲染图像的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN110084154B (zh) * | 2019-04-12 | 2021-09-17 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 渲染图像的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN110211211B (zh) * | 2019-04-25 | 2024-01-26 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-11-22 CN CN201911154806.5A patent/CN111091610B/zh active Active
-
2020
- 2020-03-24 EP EP20820759.7A patent/EP3852069A4/en not_active Withdrawn
- 2020-03-24 KR KR1020207036012A patent/KR20210064114A/ko not_active Application Discontinuation
- 2020-03-24 WO PCT/CN2020/080924 patent/WO2021098107A1/zh unknown
- 2020-03-24 JP JP2020570186A patent/JP7159357B2/ja active Active
- 2020-03-24 SG SG11202012481UA patent/SG11202012481UA/en unknown
- 2020-04-22 TW TW109113454A patent/TWI752473B/zh active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007213623A (ja) | 2002-07-08 | 2007-08-23 | Toshiba Corp | 仮想化粧装置及びその方法 |
JP2010250420A (ja) | 2009-04-13 | 2010-11-04 | Seiko Epson Corp | 顔の特徴部位の座標位置を検出する画像処理装置 |
JP2012095730A (ja) | 2010-10-29 | 2012-05-24 | Omron Corp | 画像処理装置、画像処理方法、および制御プログラム |
JP2019070870A (ja) | 2017-10-05 | 2019-05-09 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP2019070871A (ja) | 2017-10-05 | 2019-05-09 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP2019070872A (ja) | 2017-10-05 | 2019-05-09 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TWI752473B (zh) | 2022-01-11 |
EP3852069A4 (en) | 2021-08-18 |
SG11202012481UA (en) | 2021-06-29 |
CN111091610B (zh) | 2023-04-11 |
WO2021098107A1 (zh) | 2021-05-27 |
CN111091610A (zh) | 2020-05-01 |
KR20210064114A (ko) | 2021-06-02 |
TW202121343A (zh) | 2021-06-01 |
EP3852069A1 (en) | 2021-07-21 |
JP2022512048A (ja) | 2022-02-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7159357B2 (ja) | 画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体 | |
JP7262659B2 (ja) | 目標対象物マッチング方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体 | |
CN109784255B (zh) | 神经网络训练方法及装置以及识别方法及装置 | |
WO2022179026A1 (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN110675310B (zh) | 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN109087238B (zh) | 图像处理方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质 | |
CN111553864B (zh) | 图像修复方法及装置、电子设备和存储介质 | |
WO2022179025A1 (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN110928627B (zh) | 界面展示方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN111243011A (zh) | 关键点检测方法及装置、电子设备和存储介质 | |
KR20220167323A (ko) | 메시징 시스템 내의 3d 데이터를 포함하는 증강 현실 콘텐츠 생성기들 | |
CN109711546B (zh) | 神经网络训练方法及装置、电子设备和存储介质 | |
KR20220051376A (ko) | 메시징 시스템에서의 3d 데이터 생성 | |
CN111626183B (zh) | 一种目标对象展示方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN109840917B (zh) | 图像处理方法及装置、网络训练方法及装置 | |
CN110909654A (zh) | 训练图像的生成方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN112597944B (zh) | 关键点检测方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN111723803A (zh) | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113012052B (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
US11403788B2 (en) | Image processing method and apparatus, electronic device, and storage medium | |
CN112613447A (zh) | 关键点检测方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN113642359B (zh) | 人脸图像生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
WO2023045946A1 (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
WO2023045950A1 (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN111507131A (zh) | 活体检测方法及装置、电子设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201216 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201216 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220222 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220520 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220927 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221012 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7159357 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |