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1. (WO2018126275) MODELING AND LEARNING CHARACTER TRAITS AND MEDICAL CONDITION BASED ON 3D FACIAL FEATURES
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Pub. No.: WO/2018/126275 International Application No.: PCT/US2018/012092
Publication Date: 05.07.2018 International Filing Date: 02.01.2018
IPC:
G06T 17/20 (2006.01) ,G06T 15/04 (2011.01) ,G16H 50/20 (2018.01)
Applicants: DIRK SCHNEEMANN, LLC[US/US]; 6411 Sea Star Drive Malibu, CA 90265, US
Inventors: SCHNEEMANN, Dirk; US
Agent: YANNUZZI, Daniel, N.; US
SALEN, Jesse, A.; US
Priority Data:
62/440,57430.12.2016US
Title (EN) MODELING AND LEARNING CHARACTER TRAITS AND MEDICAL CONDITION BASED ON 3D FACIAL FEATURES
(FR) MODÉLISATION ET APPRENTISSAGE DE TRAITS DE CARACTÈRE ET DE CONDITION MÉDICALE SUR LA BASE DE CARACTÉRISTIQUES FACIALES 3D
Abstract: front page image
(EN) A computer-implemented method for identifying character traits associated with a target subject includes acquiring image data of a target subject from an image data source, rendering a 3D image data set, comparing each of a plurality of regions of interest within the 3D image set to a historical image data set to identify active regions of interest, grouping subsets of the regions of interest into one or more convolutional feature layers, wherein each convolutional feature layer probabilistically maps to a pre- identified character trait, and applying a convolutional neural network model to the convolutional feature layers to identify a pattern of active regions of interest within each convolutional feature layer to predict whether a target subject possesses the pre- identified character trait.
(FR) L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour identifier des traits de caractère associés à un sujet cible qui consiste à acquérir des données d'image d'un sujet cible à partir d'une source de données d'image, le rendu d'un ensemble de données d'image 3D, la comparaison de chacune d'une pluralité de régions d'intérêt à l'intérieur de l'ensemble d'images 3D à un ensemble de données d'image historique pour identifier des régions d'intérêt actives, regrouper des sous-ensembles des régions d'intérêt en une ou plusieurs couches de caractéristique de convolution, chaque couche de caractéristique de convolution correspondant de manière probabiliste à un trait de caractère pré-identifié, et l'application d'un modèle de réseau neuronal convolutionnel aux couches de caractéristique de convolution pour identifier un motif de régions actives d'intérêt à l'intérieur de chaque couche de caractéristique de convolution pour prédire si un sujet cible possède le trait de caractère pré-identifié.
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)