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1. WO2022002032 - IMAGE-DRIVEN MODEL TRAINING AND IMAGE GENERATION

Publication Number WO/2022/002032
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/CN2021/103042
International Filing Date 29.06.2021
IPC
G06K 9/00 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
CPC
G06K 9/6256
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6256Obtaining sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging, boosting
G06V 20/41
G06V 20/46
G06V 40/20
Applicants
  • 北京灵汐科技有限公司 LYNXI TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 吴臻志 WU, Zhenzhi
  • 祝夭龙 ZHU, Yaolong
Agents
  • 北京博思佳知识产权代理有限公司 BEIJING BESTIPR INTELLECTUAL PROPERTY LAW CORPORATION
Priority Data
202010610862.129.06.2020CN
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) IMAGE-DRIVEN MODEL TRAINING AND IMAGE GENERATION
(FR) FORMATION DE MODÈLE ENTRAÎNÉ PAR IMAGE ET GÉNÉRATION D'IMAGE
(ZH) 图像驱动模型训练、图像生成
Abstract
(EN) An image-driven model training method, an image generation method, corresponding apparatuses, a device, and a medium. The method comprises: obtaining a first image frame and a second image frame (S110); extracting an initial posture feature from the first image frame, extracting a target posture feature from the second image frame, and generating a local affine transformation matrix pointing from the initial posture feature to the target posture feature (S120); generating pixel motion data and pixel occlusion data according to the local affine transformation matrix and the first image frame (S130); and training a deep learning model-based image-driven model according to the first image frame, the pixel motion data, and the pixel occlusion data (S140).
(FR) La présente invention concerne un procédé de formation de modèle entraîné par image, un procédé de génération d'image, des appareils correspondants, un dispositif et un support. Le procédé comprend les étapes consistant à : obtenir une première trame d'image et une seconde trame d'image (S110) ; extraire une caractéristique de posture initiale à partir de la première trame d'image, extraire une caractéristique de posture cible à partir de la seconde trame d'image et générer une matrice de transformation affine locale pointant de la caractéristique de posture initiale à la caractéristique de posture cible (S120) ; générer des données de mouvement de pixel et des données d'occlusion de pixel selon la matrice de transformation affine locale et la première trame d'image (S130) ; et former un modèle entraîné par image basé sur un modèle d'apprentissage profond selon la première trame d'image, les données de mouvement de pixel et les données d'occlusion de pixel (S140).
(ZH) 一种图像驱动模型训练方法、图像生成方法以及相应的装置、设备及介质。该方法包括:获取第一图像帧以及第二图像帧(S110),从所述第一图像帧提取初始姿态特征,以及从所述第二图像帧提取目标姿态特征,并生成从所述初始姿态特征指向所述目标姿态特征的局部仿射变换矩阵(S120);根据所述局部仿射变换矩阵和所述第一图像帧,生成像素运动数据和像素遮挡数据(S130);根据所述第一图像帧、所述像素运动数据和所述像素遮挡数据,训练基于深度学习模型的图像驱动模型(S140)。
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