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1. (WO2018080702) FACE RECONSTRUCTION FROM A LEARNED EMBEDDING
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Pub. No.: WO/2018/080702 International Application No.: PCT/US2017/053681
Publication Date: 03.05.2018 International Filing Date: 27.09.2017
Chapter 2 Demand Filed: 28.03.2018
IPC:
G06T 11/60 (2006.01)
Applicants: GOOGLE LLC[US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors: COLE, Forrester H.; US
KRISHNAN, Dilip; US
FREEMAN, William T.; US
BELANGER, David Benjamin; US
Agent: PROBST, Joseph J.; US
BATAVIA, Neil, M.; US
KENNEDY, Richard; GB
Priority Data:
62/414,94431.10.2016US
Title (EN) FACE RECONSTRUCTION FROM A LEARNED EMBEDDING
(FR) RECONSTITUTION D'UN VISAGE À PARTIR D'UNE INTÉGRATION APPRISE
Abstract: front page image
(EN) The present disclosure provides systems and methods that perform face reconstruction based on an image of a face. In particular, one example system of the present disclosure combines a machine-learned image recognition model with a face modeler that uses a morphable model of a human's facial appearance. The image recognition model can be a deep learning model that generates an embedding in response to receipt of an image (e.g., an uncontrolled image of a face). The example system can further include a small, lightweight, translation model structurally positioned between the image recognition model and the face modeler. The translation model can be a machine-learned model that is trained to receive the embedding generated by the image recognition model and, in response, output a plurality of facial modeling parameter values usable by the face modeler to generate a model of the face.
(FR) La présente invention concerne des systèmes et des procédés de reconstitution d'un visage sur la base d'une image d'un visage. Plus précisément, un exemple de système d'après la présente invention combine un modèle de reconnaissance d'image appris par machine et un modélisateur de visage qui utilise un modèle transformable de l'apparence d'un visage humain. Le modèle de reconnaissance d'image peut être un modèle d'apprentissage en profondeur qui génère une intégration en réponse à la réception d'une image (par exemple une image non contrôlée d'un visage). L'exemple de système peut en outre comprendre un petit modèle de traduction léger positionné structurellement entre le modèle de reconnaissance d'image et le modélisateur de visage. Le modèle de traduction peut être un modèle appris par machine qui est formé pour recevoir l'intégration générée par le modèle de reconnaissance d'image et, en réponse, sortir une pluralité de valeurs de paramètres de modélisation de visage pouvant être utilisées par le modélisateur de visage pour générer un modèle du visage.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)