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公开(公告)号:KR101911133B1
公开(公告)日:2018-10-23
申请号:KR1020157001597
申请日:2012-06-21
Applicant: 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨
CPC classification number: G06T7/344 , A63F13/213 , A63F13/655 , G06K9/00214 , G06K9/00369 , G06K9/469 , G06K9/6206 , G06K9/6211 , G06T13/40 , G06T17/20 , G06T2207/10028
Abstract: 인간대상의아바타를구성하는방법은상기대상의깊이맵(depth map)을획득하는단계, 상기깊이맵을기초로하여상기대상의가상골격을획득하는단계, 특성측정값(characteristic metrics)의세트를상기가상골격으로부터수집(harvest)하는단계를포함한다. 이러한측정값은상기가상골격의미리결정된포인트들사이의거리에대응한다. 이예의방법에서는, 특성측정값은머신러닝(machine learning)을이용하여트레이닝되는알고리즘에입력으로서제공된다. 상기알고리즘은상기특성측정값의함수로서가상신체메쉬를출력하기위해다양한자세들을취하는인간모델과단일자세를취하는다양한인간모델들을이용하여트레이닝될수 있다. 상기방법은또한, 상기대상의특징과닮은얼굴특징을갖는, 가상신체메쉬와구별되는가상머리메쉬를구성하는단계, 및상기가상신체메쉬를상기가상머리메쉬에연결하는단계를포함한다.
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公开(公告)号:KR1020160037227A
公开(公告)日:2016-04-05
申请号:KR1020167005303
申请日:2014-07-28
Applicant: 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨
IPC: G06F3/01 , G06F3/0482 , G06F3/03 , G06F3/0346 , G06K9/00
CPC classification number: G06F3/0346 , G06F3/011 , G06F3/017 , G06F3/0304 , G06F3/0482 , G06K9/00335 , G06K9/00355
Abstract: 유저는텔레비전또는모니터와같은컴퓨터와커플링된 2D 디스플레이상에서나타내어지는유저인터페이스("UI")에서커서를제어하기위해, 3차원("3D")의물리적상호작용구역("PHIZ")에서그들의손을움직인다. PHIZ는, 커서상호작용을지원하는 UI 상의전체영역에걸쳐커서제어가직관적이고편안하도록, 유저의자연스러운모션의범위와인체공학적으로매칭하도록유저에대해형상이정해지고, 사이즈가정해지고, 그리고배치된다. 모션캡쳐시스템은, PHIZ 내에서의유저의 3D 모션이 2D의 UI에매핑될수 있도록유저의손을추적한다. 따라서, 유저가그의또는그녀의손을 PHIZ 내에서움직일때, 커서가상응하여디스플레이상에서움직인다. PHIZ에서 z 방향(즉, 앞뒤방향)에서의움직임은, 누름(pressing), 주밍, 3D 조작, 또는 UI에대한다른형태의입력과같은추가적인상호작용이수행되는것을허용한다.
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公开(公告)号:KR1020150024899A
公开(公告)日:2015-03-09
申请号:KR1020157001597
申请日:2012-06-21
Applicant: 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨
CPC classification number: G06T7/0032 , A63F13/213 , A63F13/655 , G06K9/00214 , G06K9/00369 , G06K9/469 , G06K9/6206 , G06K9/6211 , G06T7/344 , G06T13/40 , G06T17/20 , G06T2207/10028
Abstract: 인간 피험체의 아바타를 구성하는 방법은 상기 피험체의 깊이 맵(depth map)을 획득하는 단계, 상기 깊이 맵을 기초로 하여 상기 피험체의 가상 골격을 획득하는 단계, 특성 측정값(characteristic metrics)의 세트를 상기 가상 골격으로부터 수집(harvest)하는 단계를 포함한다. 이러한 측정값은 상기 가상 골격의 미리 결정된 포인트들 사이의 거리에 대응한다. 이 예의 방법에서는, 특성 측정값은 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 트레이닝되는 알고리즘에 입력으로서 제공된다. 상기 알고리즘은 상기 특성 측정값의 함수로서 가상 신체 메쉬를 출력하기 위해 다양한 자세들을 취하는 인간 모델과 단일 자세를 취하는 다양한 인간 모델들을 이용하여 트레이닝될 수 있다. 상기 방법은 또한, 상기 피험체의 특징과 닮은 얼굴 특징을 갖는, 가상 신체 메쉬와 구별되는 가상 머리 메쉬를 구성하는 단계, 및 상기 가상 신체 메쉬를 상기 가상 머리 메쉬에 연결하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 用于构建人类对象的化身的方法包括获取对象的深度图,基于深度图获取对象的虚拟骨架,以及从虚拟骨架获取一组特征度量。 这样的度量对应于虚拟骨架的预定点之间的距离。 在该示例方法中,特征度量被提供作为使用机器学习训练的算法的输入。 可以使用姿态范围中的人类模型和单个姿态中的人类模型的范围来训练算法,以根据特征度量输出虚拟身体网格。 该方法还包括构建与虚拟身体网格不同的虚拟头部网格,以及类似于对象的面部特征,以及将虚拟身体网格物体连接到虚拟头部网格物体。
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