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公开(公告)号：CN110785788B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN201880033325.6
申请日：2018-07-25
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 弗拉迪米尔·坦科维奇 , 唐丹航 , 塞姆·克斯金 , 乔纳森·詹姆斯·泰勒 , 菲利普·戴维森 , 沙赫拉姆·伊扎迪 , 肖恩·法内洛 , 朱利安·帕斯卡尔·克里斯多佛·瓦伦汀 , 克里斯多佛·雷曼 , 窦明松 , 萨姆赫·卡米斯 , 戴维·金
摘要： 一种电子装置[100]基于由具有彼此偏移的曝光时间的深度相机[114、115]结合将照明图案[305、310]脉冲到环境中的照明器[118、1119]捕获到的立体深度图像[410、415]来估计环境的深度图。该电子装置的处理器[220]将来自相机的深度图像的小的切面[430、432]与彼此匹配并且与紧接在深度图像之前的对应补片(例如，空间‑时间图像补片“立方体”)匹配。处理器通过将每个空间‑时间图像补片转换成二进制代码并且将两个立体图像补片之间的成本函数定义为二进制代码之间的差别来计算每个空间‑时间图像补片立方体的匹配成本。处理器使匹配成本最小化以生成视差图，并且通过使用利用经学习的像素偏移的决策树来拒绝离群值并且细化子像素来优化视差图以生成环境的深度图。
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公开(公告)号：CN113661496A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201980095196.8
申请日：2019-10-16
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 克里斯多佛·雷曼 , 阿比米特拉·梅卡 , 罗希特·库马尔·潘迪 , 肖恩·瑞安·弗朗切斯科·法内洛 , 马修·惠伦 , 杰西卡·林恩·布希 , 索芬·布阿齐兹 , 杰弗里·道格拉斯·哈维 , 安德里·塔利亚萨基 , 乔纳森·泰勒 , 克里斯蒂安·哈内 , 保罗·德伯韦克 , 彼得·约瑟夫·丹尼 , 格拉哈姆·法伊夫 , 贾森·安杰洛·杜尔加里安 , 于学明 , 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 朱利安·帕斯卡尔·克里斯多佛·瓦伦汀 , 彼得·克里斯多佛·林肯 , 沙赫拉姆·伊扎迪
摘要： 提供了用于使用预测深反射场重新照明图像的方法、系统以及介质。在一些实施例中，所述方法包括：识别训练样本组，其中，每个训练样本包括(i)一次一灯(OLAT)图像组，所述一次一灯图像组在已经激活了布置在照明结构上的多盏灯中的一盏灯时已经分别被捕获；(ii)球形颜色梯度图像组，所述球形颜色梯度图像组在已经激活了布置在所述照明结构上的所述多盏灯以分别发出特定颜色时已经分别被捕获；以及(iii)照明方向，其中，所述OLAT图像组中的每个图像和每个所述球形颜色梯度图像是对象的图像，并且其中，所述照明方向指示灯相对于所述对象的相对定向；使用所述训练样本组来训练卷积神经网络，其中，训练所述卷积神经网络包括：针对一系列训练迭代中的每个训练迭代并且针对所述训练样本组中的每个训练样本：生成输出预测图像，其中，所述输出预测图像是具有来自与所述训练样本相关联的所述照明方向的照明的与所述训练样本相关联的所述对象的表示；识别所述训练样本的所述OLAT图像组中所包括的与所述训练样本的所述照明方向相对应的基准真相OLAT图像；计算指示所述输出预测图像与识别到的基准真相OLAT图像之间的感知差异的损失；以及基于计算出的损失来更新所述卷积神经网络的参数；识别包括第二球形颜色梯度图像组和第二照明方向的测试样本；以及使用经过训练的卷积神经网络，用来自所述第二照明方向的照明来生成每个所述第二球形颜色梯度图像组中所包括的所述对象的重新点亮图像。
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公开(公告)号：CN110800024B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201880036103.X
申请日：2018-07-27
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 乔纳森·詹姆斯·泰勒 , 弗拉迪米尔·坦科维奇 , 唐丹航 , 塞姆·克斯金 , 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 菲利普·L·戴维森 , 沙赫拉姆·伊扎迪 , 戴维·金
摘要： 电子装置(100)通过使用蒙皮四面体网格(410)使有符号距离场(330)在体积上变形来估计手(120)的姿势，以定位能量函数(810)的局部最小值，其中所述局部最小值与手的姿势相对应。电子装置通过将手的隐式表面模型(305)拟合到与手相对应的深度图像(115)的像素(320)来识别手的姿势。电子装置使用蒙皮四面体网格将空间从基本姿势扭曲到变形姿势，以定义明确表达的有符号距离场，手跟踪模块由该明确表达的有符号距离场得出手的候选姿势。然后，电子装置基于每个相应像素的距离使能量函数最小化，以识别最接近手的姿势的候选姿势。
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公开(公告)号：CN116075689A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202180007428.7
申请日：2021-09-01
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 埃里克·特纳 , 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 罗必成 , 胡安·大卫·海恩卡博拉莫斯
IPC分类号： G01C21/00
摘要： 一种方法，包括接收对深度图的请求，基于设备深度图和下载的深度信息生成混合深度图，以及用混合深度图响应对深度图的请求。设备深度图可以是使用传感器和/或软件在用户设备上捕获的深度数据。下载的深度信息可以与存储在(对于用户设备而言)远程的服务器上的深度数据、图数据、图像数据和/或类似者相关联。
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公开(公告)号：CN114829872A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202080068916.4
申请日：2020-11-11
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 肖恩·瑞安·弗朗切斯科·法内洛 , 郭凯文 , 彼得·克里斯多佛·林肯 , 菲利普·林斯利·戴维森 , 杰西卡·L·布施 , 于学明 , 杰弗里·哈维 , 塞尔吉奥·沃尔茨·埃斯科拉诺 , 罗希特·库马尔·潘迪 , 杰森·杜尔加里安 , 唐丹航 , 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 艾米丽·B·库珀 , 窦明松 , 格拉哈姆·法伊夫 , 克里斯多佛·雷曼 , 乔纳森·詹姆斯·泰勒 , 沙赫拉姆·伊扎迪 , 保罗·埃内斯特·德伯韦克
IPC分类号： G01B11/245 , G01B11/25 , G06T7/50
摘要： 一种光照舞台包括多个光，所述多个光以预定频率将交替球状彩色梯度照明图案投影到物体或人类表演者上。所述光照舞台还包括多个相机，所述多个相机捕获与所述交替球状彩色梯度照明图案对应的物体或人类表演者的图像。所述光照舞台还包括多个深度传感器，所述多个深度传感器以所述预定频率捕获所述物体或人类表演者的深度图。所述光照舞台还包括一个或多个处理器(或与一个或多个处理器相关联)，所述一个或多个处理器实施机器学习算法以产生所述物体或人类表演者的三维(3D)模型。所述3D模型包括用于在不同光照条件下重新光照所述3D模型的重新光照参数。
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公开(公告)号：CN114245905A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202080055077.2
申请日：2020-07-16
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 蒂姆·菲利普·万特兰 , 布兰东·查尔斯·巴尔贝洛 , 克里斯托弗·马克斯·布赖特豪普特 , 迈克尔·约翰·舍恩伯格 , 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 布赖恩·伍兹 , 安舒曼·库玛
IPC分类号： G06T5/00 , G06T3/40 , G06T7/174 , G06T7/593 , G06T19/00 , G06T19/20 , H04N13/128 , H04N13/271 , H04N13/00
摘要： 本文描述的方法和系统提供了深度感知图像编辑和交互式特征。特别地，计算机应用可以提供利用(a)深度图和(b)分段数据的组合的图像相关特征来处理一个或多个图像，并且生成所述一个或多个图像的编辑版本(108)。
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公开(公告)号：CN118647959A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202380021893.5
申请日：2023-02-14
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 马克·昌 , 泽维尔·贝纳维德斯·帕洛斯 , 亚历山大·维罗多夫 , 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 黄侃
IPC分类号： G06F3/01 , G06F3/04842 , G06F3/04812
摘要： 一种方法，包括：从可穿戴装置的传感器接收图像；在该可穿戴装置的显示器上渲染该图像；识别该图像中的目标集合；跟踪与该可穿戴装置的用户相关联的注视方向；基于所跟踪的注视方向，在所显示图像上渲染注视线；基于该注视线，基于该图像的区域中的该目标集合来识别目标子集；触发动作；以及响应于触发，基于该目标子集来估计候选目标。
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公开(公告)号：CN111465962B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN201980006353.3
申请日：2019-10-04
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 朱利安·瓦伦汀 , 奥努尔·G·居莱尔于兹 , 米拉·勒翁 , 马克西姆·迪兹休科 , 乔斯·帕斯库亚尔 , 米尔科·施密特 , 克里斯多佛·雷曼 , 尼尔·瓦德瓦 , 埃里克·特纳 , 萨姆赫·卡米斯 , 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 安布鲁斯·恰萨尔 , 若昂·曼纽尔·卡斯特罗·阿丰索 , 乔纳森·T·巴龙 , 迈克尔·舍恩贝格尔 , 伊万·德亚诺夫斯基 , 维韦克·维尔马 , 弗拉迪米尔·坦科维奇 , 沙赫拉姆·伊扎迪 , 肖恩·瑞安·弗朗切斯科·法内洛 , 康斯坦丁·尼古拉斯·约翰·佐措斯
IPC分类号： G06T7/579
摘要： 一种手持式用户设备包括：单目，该单目相机用于捕获局部场景的图像馈送；以及处理器，用于从馈送选择关键帧，并且对来自该馈送的第一图像，使用该第一图像、关键帧以及基于与该第一图像相关联的姿势和与关键帧相关联的姿势的相对姿势来执行立体匹配以生成表示所述第一图像与所述关键帧之间的视差的稀疏视差图。处理器进一步将使用双边求解器算法来从所述视差图确定密集深度图，并且基于所述深度图利用遮挡渲染来处理从馈送的第二图像生成的
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公开(公告)号：CN113545028B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201980093777.8
申请日：2019-09-25
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 鲁本·曼纽尔·维拉德 , 贺志军 , 韩旭 , 科罗什·德拉卡施安 , 沙赫拉姆·伊扎迪
IPC分类号： H04N23/611 , H04N23/71 , H04N23/76 , H04N23/21 , G06F21/32 , G06V10/143 , G06V10/22 , G06V40/16
摘要： 本文档描述能够实现用于面部认证的自动曝光和增益控制的技术和系统。所述技术和系统包括用户设备使用默认增益来初始化近红外相机系统的增益。用户设备查明由近红外相机系统捕获的最近捕获的图像的一个或多个感兴趣区域的面片均值统计数据。用户设备计算初始化的增益中的更新，以提供可用于朝向目标均值亮度值缩放一个或多个感兴趣区域的更新的增益。用户设备通过使用滞后来抑制更新的增益。然后，用户设备将近红外相机系统的初始化的增益设置为所抑制的更新的增益。
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公开(公告)号：CN110809785A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201880035989.6
申请日：2018-07-27
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 朱利安·帕斯卡尔·克里斯多佛·瓦伦汀 , 肖恩·瑞安·法内洛 , 阿达尔什·普拉卡什·穆尔蒂·寇德莱 , 克里斯多佛·雷曼 , 弗拉迪米尔·坦科维奇 , 菲利普·L·戴维森 , 沙赫拉姆·伊扎迪
IPC分类号： G06T7/593
摘要： 捕捉场景的第一和第二图像。该第一图像的多个像素中的每一个像素与差异值相关联。与该第一图像和第二图像的多个像素中的每一个像素相关联的图像块被映射为二元向量。因此，图像中像素的数值通过使用保留了像素的数值特性的函数而映射至二元空间。确定与该第一图像的多个像素中的每一个像素相关联的二元向量和在该第二图像中的与上述二元向量相对应的由与该第一图像的多个像素中的每一个像素相关联的差异值所指定的二元向量之间的差值。基于上述二元向量之间所确定的差值，建立该第一图像和第二图像的多个像素之间的对应性。
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