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  • 本公开涉及一种基于人脸视频的状态识别方法、装置和电子设备,属于计算机视觉的技术领域,该方法包括:获取人脸视频中具有设定的数据类型的待处理数据;将具有所述数据类型的所述待处理数据输入至预置的情绪特征提取模型中,得到情绪特征;将所述情绪特征和具...
  • 本申请实施例公开了一种人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域,用以解决在边缘端浏览器中实时人脸检测的效率较低的问题。包括:获取待检测的目标图像,判断目标图像的索引值是否为预设周期倍数,当是预设周期倍数时,将目标图像输入...
  • 本申请公开了一种表情识别方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域。方法包括:获取包括目标用户人脸的图像对;图像对包括目标用户的自然表情图像和待识别图像;对图像对进行融合处理,并将经过融合处理后的图像对输入到经过训练的表情识别模型...
  • 一种多维度信息融合的智能分辨率决策方法、装置及设备,涉及人脸识别领域。在该方法中,获取人脸识别中的待处理图像,并基于预设多尺度识别模型,从待处理图像中提取全局特征和局部细节特征;将全局特征和局部细节特征进行融合,得到融合特征;将融合特征输入...
  • 本发明提供了一种基于多阶段特征精炼的遮挡行人重识别方法及系统,其属于计算机视觉技术领域,所述方案针对现有技术中在复杂遮挡环境下行人身份识别困难、特征表征能力不足、跨视角对齐不精确和多视角融合僵化的问题,提出一种三阶段渐进式特征优化框架,通过...
  • 本发明公开了一种增量式域自适应的面部情绪场景化教程适配方法,涉及面部情绪识别与场景化教学技术领域。该方法针对学习场景下三类疲劳关联情绪,提取面部关键点位移速率等差异化特征,构建情绪与疲劳状态动态耦合模型;结合学习场景(室内/户外、白天/夜间...
  • 本申请公开了一种模型训练方法、表情识别方法、装置、设备、介质及产品,所述方法包括:获取第一人脸样本图像;对所述第一人脸样本图像进行人脸关键点检测,得到每个人脸关键点对应的权重;通过初始编码器对所述第一人脸样本图像进行处理,确定所述初始编码器...
  • 本发明属于图像处理技术,特别涉及一种面向隐私保护身份匹配的虚拟人脸生成方法及系统,方法包括:身份迁移网络,包括预训练的SEResNet50模型,利用SEResNet50模型从人脸图像中提取身份特征,并基于提取的身份特征生成虚拟身份向量;生成...
  • 本发明涉及一种基于多GPU协作的高并发实时人脸检测方法及系统,属于计算机视觉技术领域。其包括以下步骤:通过RTSP协议并发拉取多路摄像头实时视频流,依托状态机连接管理机制,实现心跳检测与断线自动重连;对解码视频帧进行运动预过滤,丢弃差异比率...
  • 本发明涉及生物特征识别技术领域,具体涉及一种基于角度间隔损失函数的虹膜识别模型训练方法。本发明涉及在深度神经网络训练过程中使用角度间隔损失函数来优化虹膜特征表示的方法,将余弦相似度对应的角度增加一个预设的角度间隔,避免了反余弦和余弦函数的重...
  • 本发明涉及生物特征识别技术领域,具体涉及一种基于左右眼独立特征库的双眼虹膜识别系统及方法。本发明在特征库架构层面,系统为左眼和右眼分别建立完全独立的特征数据库。左眼特征库专门存储所有已注册用户的左眼虹膜特征向量及对应的人员标识,右眼特征库则...
  • 本发明公开了一种打架行为检测方法及系统,应用于打架行为检测技术领域,包括:输入打架行为数据集至改进的YOLOv8模型进行训练,得到基于改进YOLOv8的打架行为检测模型;其中,YOLOv8模型的改进,包括:在保留YOLOv8的主干网络中空间...
  • 本发明公开一种基于双流互补特征融合的轻量化多人动作识别装置,其中,数据预处理模块用于接收原始图像序列,并对图像进行裁剪、归一化、骨架关键点提取以及图像中级特征导出,并基于滑动窗口构建标准化时序数据;RGB 图像特征流卷积网络用于从连续 RG...
  • 本发明请求保护一种基于YOLOv8骨骼点检测的多规则融合与时序验证的人体位姿判断方法,该方法包括以下步骤:S1,通过YOLOv8姿态估计网络提取人体17个关键点信息;S2,基于多规则组合构建初步判断模块,综合评估身体各部位的空间关系、角度特...
  • 本发明公开了一种基于第一与第三视角测试时适应的动作预测方法,属于视频时空关系提取、第一与第三视角动作预测、测试时适应等领域。首先引入多个伪标签分配、置信度重加权以及基于熵的优先级队列更新的思路,有效的平衡了多个正类并防止过度自信的预测;还提...
  • 本发明公开一种基于轮廓与骨骼特征融合的篮球动作身份识别方法,首先,采用HRNet模型提取每一帧图像中的人体轮廓图,采用AlphaPose模型提取对应的骨骼关键点信息,分别构建轮廓图和骨骼图;其次,对上述图像数据进行归一化处理,以增强特征的鲁...
  • 本发明公开了一种基于软时间感知对比学习与隐式元学习的多姿态少样本手势识别方法及系统,方法包括:步骤1、构建多姿态双模手势识别数据集;步骤2、构建STC‑Meta网络模型:包含非侵入式多模态融合Transformer编码器、软时序感知加权对比...
  • 本申请属于计算机技术领域,提供了一种注意力状态检测方法、系统、设备、介质及产品,该方法通过获取目标区域内的全景图像,该全景图像中至少包含若干个第一对象的头部区域及第二对象;基于全景图像中若干个第一对象的头部区域,对若干个第一对象进行头部姿态...
  • 本发明涉及一种端到端的3D手势识别方法、硬件及应用,构建端到端融合模型;获取多路相机采集的图像流和头显设备采集的实时位姿,输入端到端融合模型中并提取通用特征,以若干并行的任务分支分别处理多模态信息或差异化特征数据,直至输出低频信号数据;以时...
  • 本发明公开了一种用于监狱夜间履职智能监测与评估系统及方法。所述系统包括多源行为感知单元、边缘实时分析单元和云端风险认知与进化单元。通过UWB与多摄像头网络实现无盲区感知,边缘单元进行实时异常识别与告警;云端通过履职知识图谱与多LLM智能体协...
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