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  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体为一种基于深度感知的深度伪造人脸检测方法及系统,方法包括:获取人脸图像,生成该人脸图像的分类标签和深度图标签;通过共享特征编码器从人脸图像中提取多尺度特征图,通过主深度估计模块对多尺度特征图回归生成最终深度图...
  • 本发明涉及智能识别领域,尤其涉及一种基于人脸图像的微表情智能识别系统,本发明设置细节提取模块,其用以调用视频图像中观察对象所对应的画面数据,以提取对应的面部动作特征;对象分析模块,其用以结合面部动作特征以及观察对象的轮廓抖动频次计算针对观察...
  • 本公开涉及视频异常行为分析方法及装置。所述视频异常行为分析方法包括:以第一预定时间间隔对输入视频进行采样以获取多个采样图像帧;确定采样图像帧的全局特征向量;基于采样图像帧的全局特征向量的余弦相似度,确定第一预定数量的初始关键帧;以第二预定时...
  • 本申请公开了一种动作识别方法、装置、设备以及存储介质,属于图像识别领域。方法包括:按照多个维度对目标视频中的多个视频帧分别进行特征提取,得到多个多通道特征图;基于每两个相邻视频帧的多通道特征图上多个特征点之间的相似度,确定每个特征点的第三注...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,且公开了一种基于计算机视觉的人体姿态识别方法,包括以下步骤:步骤S0:输入包含目标人体的图像或视频帧;步骤S1:对输入图像进行人体检测与边界框定位,并将检测到的人体区域裁剪并缩放至标准尺寸,再输入关键点检测模型...
  • 本发明公开了一种基于目标检测的大黄鱼摄食行为监测方法及系统,该方法包括:对实时采集的大黄鱼摄食视频进行特征提取,得到视觉行为特征,并对实时采集的大黄鱼声学信号进行特征提取,得到声学行为特征;通过预设的跨模态相位同步网络,将视觉行为特征与声学...
  • 本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种基于YOLOv5的矿山人员行为识别方法及系统。方法包括:获取矿山现场的视频帧序列,从视频帧序列中提取环境干扰向量,基于环境干扰向量对视频帧序列进行优化处理,得到清晰帧序列;从清晰帧序列中提取人体关键点坐...
  • 本发明公开了基于人体运动轨迹解耦的3D人体姿态估计方法及系统,涉及3D人体姿态估计技术领域;该方法包括如下步骤:构建3D人体姿态估计框架,对每层的运动特征信息并行进行空间拓扑约束和运动轨迹建模;运动轨迹建模过程中采用Haar小波作为离散小波...
  • 本申请提供了一种运动员动作评估方法及系统,属于数据分析技术领域,该方法包括:基于目标运动员的目标体型数据确定目标运动员类别和目标运动员类别对应的标杆动作样本,标杆动作样本包括标杆运动员的运动功能参数和动作数据;基于目标运动员的目标运动功能参...
  • 本说明书实施例提供一种时序动作分割方法、装置、电子设备与存储介质,该方法包括:通过从目标视频中采样得到多个目标视频帧,采用视频显著性目标检测模型中的第一视频骨干网络,基于设定尺度集合在宽度维度和高度维度对各目标视频帧进行降采样,得到每一目标...
  • 本发明涉及基于稳变协同的时空聚合矿山少样本动作识别方法,包括:对矿山监控视频进行预处理,提取空间展平的特征图;其中,所述矿山监控视频包括:遮挡、无关背景和光照变化;将所述空间展平的特征图输入预设的矿山动作识别模型,获取识别结果;其中,所述矿...
  • 本发明提供了一种矿用自救器规范操作的判别方法、系统及装置,方法包括:基于目标检测模型,对关键帧图像中的自救器部件和人体关键部位进行识别,得到多个目标检测框,关键帧图像通过提取用户操作矿用自救器视频得到;基于动作识别模型,对视频中的动作进行识...
  • 本发明公开了一种基于毫米波雷达点云的人体状态判断及手势识别方法,首先对雷达原始点云数据进行高效处理、空间栅格化、点云动量积累与滤波,然后结合目标运动特征判断人体移动或静止状态,并通过高斯混合模型GMM分析手势轨迹特征,实现对多种手势的准确识...
  • 本发明公开了一种针对交警动作标准型的考核方法和系统,包括以下步骤:S1.采集待考核人员的动作图像,所述动作图像包括二维图像和原始三维点云图像;S2.基于所述动作图像获取所述待考核人员的躯体关键点和动作点云数据;S3.基于所述躯体关键点和所述...
  • 本发明公开了一种实时的单目3D全身人体姿态估计算法模型构建方法,算法模型包括主干网络层、双向特征聚合网络层和三维关键点解码网络层;构建过程包括如下步骤:获取人体图像数据集;对图像数据集进行预处理,得到实时的单目3D全身人体姿态估计算法模型的...
  • 本发明公开了用于组合动作识别的自适应动作和物体解耦方法及系统,涉及动作识别技术领域,包括:获取视频帧,对视频帧进行提取得到视频特征,将视频特征分别输入至预先建立的动作编码器和物体编码器内,分别输出得到动作语义特征和物体语义特征,其中,所述语...
  • 本发明公开了一种多视角深度融合的XR手势追踪与识别方法;该方法包括:采用透视裁剪方法构建虚拟相机,通过每帧图像的手势检测与透视裁剪,实现动态提取几何校正后的手部区域;结合相机内外参数,通过位置编码与多头注意力机制建模视角间几何关系,深度挖掘...
  • 本发明提出了一种基于神经网络的人群步态姿势特征的分析归类系统,包括:多模态步态数据整合阶段:通过空间分布可调的视觉传感阵列同步捕获多视角步态视频流,采用三维卷积网络提取时空特征,建立基于关节点运动轨迹的骨骼运动学模型;通过集成柔性压力传感模...
  • 本发明涉及计算机视觉与人机交互技术领域,公开了基于多源特征融合的自适应手部图像识别方法及系统。该方法从摄像头采集实时视频流图像,对实时视频流图像进行多种滤波处理,分别生成光照增强图像、背景减除掩模、肤色区域掩模和动态运动掩模;根据实时视频流...
  • 本发明涉及一种互动式训练的计算机实现的方法和设备。所述方法包括以下步骤:接收包括显示主体的一系列图像的视频信号;处理所述一系列图像以检测所述主体的动作,包括以下步骤:从第一图像中提取与所述主体的身体部分相关的第一信息;基于从所述第一图像中所...
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