WIPO logo
Mobile | Deutsch | English | Español | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文 | العربية |
PATENTSCOPE

Recherche dans les collections de brevets nationales et internationales
World Intellectual Property Organization
Recherche
 
Options de navigation
 
Traduction
 
Options
 
Quoi de neuf
 
Connexion
 
Aide
 
Traduction automatique
1. (WO2018040099) PROCÉDÉ DE RECONSTRUCTION FACIALE TRIDIMENSIONNELLE BASÉ SUR DES INFORMATIONS DE NIVEAUX DE GRIS ET DE PROFONDEUR
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2018/040099    N° de la demande internationale :    PCT/CN2016/098100
Date de publication : 08.03.2018 Date de dépôt international : 05.09.2016
CIB :
G06T 17/00 (2006.01)
Déposants : SHENZHEN WEITESHI TECHNOLOGY CO., LTD. [CN/CN]; WEI, Shiqi 610 Room, Technology Park New Industry Incubation Center Building High-Tech Technology Park New Industry Incubation Center Building High-Tech Industrial Park, No. 009 High-Tech South Road, Nanshan District, Shenzhen, Guangdong 518000 (CN)
Inventeurs : XIA, Chunqiu; (CN)
Données relatives à la priorité :
201610794122.1 31.08.2016 CN
Titre (EN) THREE-DIMENSIONAL FACE RECONSTRUCTION METHOD BASED ON GRAYSCALE AND DEPTH INFORMATION
(FR) PROCÉDÉ DE RECONSTRUCTION FACIALE TRIDIMENSIONNELLE BASÉ SUR DES INFORMATIONS DE NIVEAUX DE GRIS ET DE PROFONDEUR
(ZH) 一种基于灰度和深度信息的三维人脸重建方法
Abrégé : front page image
(EN)A three-dimensional face reconstruction method based on grayscale and depth information, mainly comprising: performing identification with respect to grayscale information of a face; performing identification with respect to depth information of the face; performing multi-modal face identification; performing a matching operation by means of a 3D model; and performing 3D reconstruction of the face. The method comprises the processes of: locating a feature area with face data and performing registration and feature extraction by using a feature point; using the Adaboost algorithm to select a most effective feature for classification; using a nearest neighbor classifier to calculate a matching score so as to realize the multi-modal face identification; and completing face reconstruction by matching a local 3D model. The method effectively improves the performance and the efficiency of a face identification system by using a fused strategy. By utilizing 3D-based cascade regression, and selecting a dense 3D point set, the present invention enables a face to be completely marked to prevent a position change of a marker, thus solving the issues of movement-caused positioning point inconsistency and self-closure. The present invention reduces the computational costs, is highly versatile, and has superior real-time performance.
(FR)L'invention a trait à un procédé de reconstruction faciale tridimensionnelle basé sur des informations de niveaux de gris et de profondeur, qui comprend principalement : la réalisation d'une identification par rapport à des informations d'échelle de gris d'un visage ; l'exécution d'une identification par rapport à des informations de profondeur du visage ; la réalisation d'une identification faciale multimode ; l'exécution d'une opération de mise en correspondance au moyen d'un modèle 3D ; et la réalisation d'une reconstruction 3D du visage. Le procédé comprend les étapes consistant : à localiser une zone de caractéristiques comportant des données faciales et à effectuer un enregistrement et une extraction de caractéristiques à l'aide d'un point caractéristique ; à utiliser l'algorithme AdaBoost afin de sélectionner la caractéristique la plus efficace pour la classification ; à utiliser un classificateur du plus proche voisin pour calculer un score de correspondance de façon à réaliser l'identification faciale multimode ; et à achever la reconstruction faciale par mise en correspondance d'un modèle 3D local. Le procédé améliore nettement les performances et l'efficacité d'un système d'identification faciale au moyen d'une stratégie fusionnée. Grâce à une régression en cascade basée sur la 3D et à la sélection d'un ensemble de points 3D denses, la présente invention permet de marquer complètement un visage pour empêcher un changement de position d'un marqueur, résolvant ainsi les problèmes d'incohérence de point de positionnement et auto-fermeture provoqués par un mouvement. Cette invention réduit les coûts de calcul, elle est très polyvalente, et ses performances en temps réel sont supérieures.
(ZH)一种基于灰度和深度信息的三维人脸重建方法,其主要内容包括:对人脸灰度信息进行识别;对人脸深度信息进行识别;多模态人脸识别;通过3D模型进行匹配;对人脸进行3D重建。其过程为,对人脸数据进行特征区域定位,利用特征点进行配准和特征提取。利用Adaboost算法选出对于分类最为有效的特征。然后利用最近邻分类器计算出匹配分数实现多模态人脸识别。最后通过匹配局部3D模型,完成人脸重建。本方法通过融合策略,有效提升了人脸识别系统的性能和效率。采用3D级联回归,选择致密的3D点集,脸部被完全标记,避免标志位置变化,解决了动作变化定位点不一致和自封闭的问题,计算花费减小,通用性强,实时效果好。
États désignés : 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, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, 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.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (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)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)