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1. WO2022192992 - METHODS AND SYSTEMS FOR MARKERLESS FACIAL MOTION CAPTURE

Publication Number WO/2022/192992
Publication Date 22.09.2022
International Application No. PCT/CA2022/050360
International Filing Date 10.03.2022
IPC
G06N 3/08 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
G06N 3/04 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architecture, e.g. interconnection topology
G06T 5/00 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
5Image enhancement or restoration
G06T 13/40 2011.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
13Animation
203D animation
40of characters, e.g. humans, animals or virtual beings
G06V 40/16 2022.1
G06T 1/40 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
1General purpose image data processing
20Processor architectures; Processor configuration, e.g. pipelining
40Neural networks
Applicants
  • DIGITAL DOMAIN VIRTUAL HUMAN (US), INC. [US]/[US] (AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BE, BF, BG, BH, BJ, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CF, CG, CH, CI, CL, CM, CN, CO, CR, CU, CY, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, FR, GA, GB, GD, GE, GH, GM, GN, GQ, GR, GT, GW, HN, HR, HU, ID, IE, IL, IN, IR, IS, IT, JM, JO, JP, KE, KG, KH, KM, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, LY, MA, MC, MD, ME, MG, MK, ML, MN, MR, MT, MW, MX, MY, MZ, NA, NE, NG, NI, NL, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SI, SK, SL, SM, SN, ST, SV, SY, SZ, TD, TG, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, UZ, VC, VN, WS, ZA, ZM, ZW)
  • WILLIAMS, Mark Douglas John [CA]/[CA] (US)
  • MOSER, Lucio Dorneles [CA]/[CA] (US)
Inventors
  • WILLIAMS, Mark Douglas John
  • MOSER, Lucio Dorneles
Agents
  • RATTRAY, Todd A.
  • ASH, Craig A.
  • MCGRUDER, David J.
  • TAKAGAWA, David H.
  • MANNING, Gavin N.
  • KONDOR, George F.
  • SUE, Hilton W.C.
  • MARLES, Jennifer A.
  • GARNER, Nicholas
  • SMITH, Paul R.
  • BAILEY, Thomas W.
  • BUONASSISI, Alexander D.
  • KWOK, Christina S.
  • RAJIC, Nikola
  • TURNER-RYAN, Dana
  • JONES, Roni M.
Priority Data
63/163,00418.03.2021US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHODS AND SYSTEMS FOR MARKERLESS FACIAL MOTION CAPTURE
(FR) PROCÉDÉS ET SYSTÈMES DE CAPTURE DE MOUVEMENT FACIAL SANS MARQUEUR
Abstract
(EN) A method of preparing a training data set for an artificial intelligence engine operable to convert markerless digital images of a target face into a mapping. The method comprises training an intermediate artificial intelligence by providing markered digital images of one or more skin parts to the intermediate artificial intelligence engine as a source training data set and providing markerless digital images of the one or more skin parts to the intermediate artificial intelligence engine as a target training data set. The intermediate artificial intelligence engine removes markers from markered digital images of the face of a first person to create corresponding synthetic markerless digital images of the face of the first person. The markered digital images of the face of the first person are converted into a mapping. The output training data set comprises the synthetic markerless digital images of the face of the first person and the mapping.
(FR) Procédé de préparation d'un ensemble de données de formation pour un moteur d'intelligence artificielle (AIE) permettant de convertir des images numériques sans marqueur d'un visage cible en un mappage. Le procédé consiste à former une intelligence artificielle intermédiaire en fournissant des images numériques marquées d'une ou de plusieurs parties de peau au moteur d'intelligence artificielle intermédiaire en tant qu'ensemble de données de formation source et en fournissant des images numériques sans marqueur de la ou des parties de peau au moteur d'intelligence artificielle intermédiaire en tant qu'ensemble de données de formation cible. Le moteur d'intelligence artificielle intermédiaire retire des marqueurs des images numériques marquées du visage d'une première personne pour créer des images numériques synthétiques sans marqueur correspondantes du visage de la première personne. Les images numériques marquées du visage de la première personne sont converties en un mappage. L'ensemble de données de formation de sortie comprend les images numériques synthétiques sans marqueur du visage de la première personne et le mappage.
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