기계 학습을 사용한 선택적 이미지 블러링

• Main Authors: LIBA ORLY, KNAAN YAEL PRITCH, YU LUCY
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 26.09.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

여기에 설명된 구현은 출력 이미지를 생성하기 위한 방법, 컴퓨팅 장치 및 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이다. 일부 구현들에서, 방법은 깊이를 획득하기 위해 이미지에 대한 깊이를 추정하는 단계를 포함한다. 이 방법은 프론트 슬로프 또는 백 슬로프 중 적어도 하나와 초점 범위를 나타내는 파라미터를 포함하는 이미지에 대한 초점 테이블을 생성하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 하나 이상의 얼굴들이 이미지에서 검출되는지를 결정하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 이미지에서 하나 이상의 얼굴들이 검출되면 각 얼굴에 대한 각각의 얼굴 경계 박스를 식별하고 얼굴 경계 박스를 포함하도록 초점 테이블을 조정하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 이미지에서 얼굴이 검출되지 않으면 초점 테이블을 스케일링하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 출력 이미지를 생성하기 위해 초점 테이블 및 깊이 맵을 사용하여 이미지에 블러를 적용하는 단계를 더 포함한다. Implementations described herein relate to methods, computing devices, and non-transitory computer-readable media to generate an output image. In some implementations, a method includes estimating depth for an image to obtain a depth. The method further includes generating a focal table for the image that includes parameters that indicate a focal range and at least one of a front slope or a back slope. The method further includes determining if one or more faces are detected in the image. The method further includes, if one or more faces are detected in the image, identifying a respective face bounding box for each face and adjusting the focal table to include the face bounding boxes. The method further includes, if no faces are detected in the image, scaling the focal table. The method further includes, applying blur to the image using the focal table and the depth map to generate an output image.