DETERMINING DEPTH FROM STRUCTURED LIGHT USING TRAINED CLASSIFIERS
Techniques for determining depth for a visual content item using machine-learning classifiers include obtaining a visual content item of a reference light pattern projected onto an object, and determining shifts in locations of pixels relative to other pixels representing the reference light pattern...
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Format | Patent |
Language | English French |
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24.08.2017
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Abstract | Techniques for determining depth for a visual content item using machine-learning classifiers include obtaining a visual content item of a reference light pattern projected onto an object, and determining shifts in locations of pixels relative to other pixels representing the reference light pattern. Disparity, and thus depth, for pixels may be determined by executing one or more classifiers trained to identify disparity for pixels based on the shifts in locations of the pixels relative to other pixels of a visual content item depicting in the reference light pattern. Disparity for pixels may be determined using a visual content item of a reference light pattern projected onto an object without having to match pixels between two visual content items, such as a reference light pattern and a captured visual content item.
L'invention concerne des techniques de détermination de la profondeur d'un élément de contenu visuel au moyen de classificateurs à apprentissage machine, qui consistent à obtenir un élément de contenu visuel d'un motif de lumière de référence projeté sur un objet, et à déterminer des décalages dans des emplacements de pixels par rapport à d'autres pixels représentant le motif de lumière de référence. La disparité et donc la profondeur des pixels peuvent être déterminées par l'exécution d'un ou de plusieurs classificateurs ayant été formés par apprentissage pour identifier une disparité des pixels sur les décalages dans des emplacements des pixels par rapport à d'autres pixels d'un élément de contenu visuel représenté dans le motif de lumière de référence. La disparité des pixels peut être déterminée à l'aide d'un élément de contenu visuel d'un motif de lumière de référence projeté sur un objet sans avoir à faire correspondre des pixels entre deux éléments de contenu visuel, tels qu'un motif de lumière de référence et un élément de contenu visuel capturé. |
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AbstractList | Techniques for determining depth for a visual content item using machine-learning classifiers include obtaining a visual content item of a reference light pattern projected onto an object, and determining shifts in locations of pixels relative to other pixels representing the reference light pattern. Disparity, and thus depth, for pixels may be determined by executing one or more classifiers trained to identify disparity for pixels based on the shifts in locations of the pixels relative to other pixels of a visual content item depicting in the reference light pattern. Disparity for pixels may be determined using a visual content item of a reference light pattern projected onto an object without having to match pixels between two visual content items, such as a reference light pattern and a captured visual content item.
L'invention concerne des techniques de détermination de la profondeur d'un élément de contenu visuel au moyen de classificateurs à apprentissage machine, qui consistent à obtenir un élément de contenu visuel d'un motif de lumière de référence projeté sur un objet, et à déterminer des décalages dans des emplacements de pixels par rapport à d'autres pixels représentant le motif de lumière de référence. La disparité et donc la profondeur des pixels peuvent être déterminées par l'exécution d'un ou de plusieurs classificateurs ayant été formés par apprentissage pour identifier une disparité des pixels sur les décalages dans des emplacements des pixels par rapport à d'autres pixels d'un élément de contenu visuel représenté dans le motif de lumière de référence. La disparité des pixels peut être déterminée à l'aide d'un élément de contenu visuel d'un motif de lumière de référence projeté sur un objet sans avoir à faire correspondre des pixels entre deux éléments de contenu visuel, tels qu'un motif de lumière de référence et un élément de contenu visuel capturé. |
Author | IZADI, Shahram KOWDLE, Adarsh Prakash Murthy TANKOVICH, Vladimir RHEMANN, Christoph FANELLO, Sean Ryan Francesco KIM, David |
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