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[发明专利]一种根据文本生成驱动虚拟角色运动的动作序列的方法-CN202310840866.2在审
发明人： 夏时洪;钟重阳;胡磊;范振峰 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种根据文本生成驱动虚拟角色运动的动作序列的方法，包括：获取用于描述虚拟角色运动状态的动作描述文本；获取经训练的运动生成模型，其包括经训练的VQ‑VAE模型和经训练的文本转运动索引模型；将所述动作描述文本输入所述经训练的文本转运动索引模型，生成所述动作描述文本对应的动作索引序列；将所述动作描述文本对应的动作索引序列转换为量化后的动作特征序列后，输入所述经训练的VQ‑VAE模型的解码器，以生成动作描述文本对应的动作序列，其中，所述动作描述文本对应的动作序列能用于驱动所述虚拟角色进行运动以生成动画。
一种根据文本生成驱动虚拟角色运动动作序列方法

[发明专利]一种人体动作识别系统及方法-CN202010186272.0有效
发明人： 夏时洪;温玉辉;高林;钟重阳 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于胶囊网络的人体动作识别系统及方法，构建包含基于语义图式图卷积的语义时空模块、广义注意力非局部模块、初级胶囊层和分类胶囊层组成的网络架构，将基于胶囊网络的架构用于基于骨架序列数据的动作识别，该网络架构利用图卷积和时间域卷积层提取骨架数据的时空特征，胶囊机制能够保持更为丰富的用于动作分类的信息，本发明进一步将广义注意力机制引入到胶囊网络架构中，建立细粒度全局依赖更好地表达时空特征，用于引导更为有效的初级胶囊的生成，初级胶囊通过路由算法与最相关的分类胶囊之间建立联系，从而提高人体动作识别准确性。
一种人体动作识别系统方法

[发明专利]检测伪造人脸图像视频的增量学习方法及系统-CN202310149084.4在审
发明人： 夏时洪;范振峰;赵泽军;丁博 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明提出一种检测伪造人脸图像视频的增量学习方法和系统，包括：获取待增量学习的伪造人脸图像检测模型作为基础模型，基础模型包括用于提取图像特征的特征提取器，以及为图像特征分配伪造人脸图像检测类别的分类器；获取已标注伪造类别的训练图像；在基础模型中新建特征提取器；在基础模型中新建辅助分类器，对于训练图像辅助分类器得到辅助分类结果和辅助损失，并根据分类器对训练图像的分类结果构建分类损失；由分类损失和辅助损失更新分类器和新建特征提取器的权重参数；直到总损失收敛或达到指定的迭代次数。本发明通过增量学习的方式来处理现实场景中不断出现的伪造人脸数据，加强了分类器的判别能力。
检测伪造图像视频增量学习方法系统

[发明专利]基于深度点云的三维人体姿态估计方法与系统-CN202110032051.2有效
发明人： 夏时洪;张子豪;胡磊 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度点云的三维人体姿态估计方法，其包括：步骤1、由捕获的当前帧的深度图像估计得到二维人体姿态、深度点云块以及初始三维人体姿态；步骤2、依据点云密度对深度点云块中的深度点云进行采样；步骤3、由采样得到的深度点云估计得到三维人体姿态特征向量；步骤4、将三维人体姿态特征向量回归初始三维人体姿态到最终三维人体姿态之间的偏移向量，并得到最终三维人体姿态。
基于深度三维人体姿态估计方法系统

[发明专利]基于图卷积神经网络的图像去模糊方法与系统-CN202110026080.8有效
发明人： 夏时洪;冯天海;张子豪 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于图卷积神经网络的图像去模糊的方法，包括：步骤1、将模糊图像输入第一去模糊神经网络，得到粗去模糊图像以及粗去模糊图像的全局特征；步骤2、利用注意力机制选取粗去模糊图像的若干位置，并通过图卷积神经网络将若干位置的特征融合并进行推理，得到若干局部特征；步骤3、利用第二去模糊网络将全局特征和局部特征进行融合，得到精去模糊图像。
基于图卷神经网络图像模糊方法系统

[发明专利]三维人脸与眼球运动的建模与捕获方法及系统-CN201910926781.X有效
发明人： 夏时洪;陈姝宇;王志勇 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出一种三维人脸与眼球运动的建模与捕获方法及系统，对于拍摄得到的场景图像，首先需要提取得到图像中人脸的特征点的位置信息，该信息的获取使用卷积神经网络的方法；获取得到稀疏的面部特征点后，利用人脸的多线性模型作为模型的先验条件，将图像上检测到的特征点位置作为观测结果，并设计一个最大后验的框架来优化求解图像中人脸的几何形状和姿态。针对三维眼球的运动，利用稀疏的二维特征点抠取得到眼睛区域图像块，利用特征点的位置信息实现图像块的对齐，进一步标记出虹膜和瞳孔的区域，利用基于合成的分析方法将眼球运动实时重建出来。结合上一步得到的表情参数，将人脸表情运动和眼球运动相结合，得到完整的面部表情动画。
三维眼球运动建模捕获方法系统

[发明专利]一种基于全卷积神经网络的人体姿态识别装置及方法-CN201810562059.8有效
发明人：张强;张正轩;董婧;周东生;魏小鹏;夏时洪;刘玉旺 -专利权人：大连大学
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于全卷积神经网络的人体姿态识别装置及方法。首先，采集人体姿态数据构建训练数据集，捕获人体姿态图像并以手动标注对应图像上人体的关节点位置坐标；然后，对三阶段的全卷积神经网络进行训练，优化关节点预测器的识别精度；其次，在全卷积神经网络的前两个阶段依次提取待识别图像局部特征和关节点邻域特征；再次，在全卷积神经网络的第三阶段对两个特征进行叠加融合；最后，将融合后的特征作为关节预测器的输入，进而识别图像中人体关节点位置。本发明利用一个三阶段的全卷积神经网络配合多源特征来提高关节点的识别精度，改进了传统手工设计特征的弊端，具有简单、可靠等优点。
一种基于卷积神经网络人体姿态识别装置方法

[发明专利]基于图模型的三维人体运动检索方法-CN201810562080.8有效
发明人：周东生;刘瑞;吴启辉;张强;夏时洪;刘玉旺 -专利权人：大连大学
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明涉及基于运动特征图模型的三维人体运动检索方法。该方法在人体运动捕捉数据的基础上，引入人体关节点之间距离的最大变化幅度作为人体运动数据的特征，构建运动特征图模型，将人体运动序列简化为对应的特征图，并通过特征图的相似度匹配，检索出相同类型的人体运动序列。该方法定义的运动特征符合人体运动中姿态的主要变化，并且在考虑检索精度的前提下，设计一种检索流程来减少检索时间，提高检索效率。
基于模型三维人体运动检索方法

[发明专利]一种全自动的模型变形传播方法和系统-CN201811259927.1有效
发明人：高林;杨洁;乔怿凌;夏时洪 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06T13/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种全自动的模型变形传播方法，包括：分别获取第一模型库和第二模型库的第一变形梯度向量和第二变形梯度向量；以该第一变形梯度向量获得该第一模型库的第一分布向量，以该第二变形梯度向量获得该第二模型库的第二分布向量；获得该第一模型库与该第二模型库之间任一对模型的相似度；由该第一分布向量、该第二分布向量和该相似度训练循环生成对抗网络，建立表示该第一分布向量和该第二分布向量之间映射关系的映射网络；由该第一模型指定变形过程的指定变形梯度向量，生成指定分布向量，并映射为该第二模型的目标分布向量，将该目标分布向量解码为该第二模型的目标变形梯度向量，并得到该第二模型的目标变形过程。
一种全自动模型变形传播方法系统

[发明专利]三维人体运动捕获方法与系统-CN201610942698.8有效
发明人： 夏时洪;苏乐 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2016-11-01 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种三维人体运动捕获方法，该方法从捕获的当前帧的深度图像中提取虚拟标记点，接着从人体姿态数据库中选择其虚拟标记点位置与所提取的虚拟标记点的位置匹配的人体姿态。其中，人体姿态数据库包括以由人体骨架各关节自由度构成的向量表示的人体姿态。该方法减少了需要维护的数据规模，降低数据检索难度，而且可灵活地适应各种身材尺寸的运动对象。
三维人体运动捕获方法系统

[发明专利]基于大尺度网格模型表示的实时稀疏编辑方法和系统-CN201910688868.8在审
发明人：高林;杨洁;夏时洪;来煜坤 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大尺度网格模型的实时稀疏编辑方法，包括：构建由相同网格拓扑的模型组成的模型库；提取该模型的原始特征向量，将该原始特征向量转化为可以编码模型大尺度形变的第一特征向量，并形成该模型库的第一特征向量集合；对该第一特征向量集合进行全局稀疏优化，提取第二特征向量集合；确定目标模型上的控制顶点位置；以该目标模型的特征向量为该第二特征向量集合的一个线性组合向量，对该线性组合向量进行稀疏优化，得到编辑特征向量；根据该控制顶点位置和该编辑特征向量，得到该目标模型的形变模型。本发明的方法可以借助模型库的先验信息，通过稀疏混合的方法自动选择较少数量的变形特征，实时生成更加真实自然可靠的编辑结果。
特征向量集合特征向量稀疏目标模型模型库原始特征向量顶点位置线性组合大尺度向量编辑结果编码模型变形特征实时生成网格模型网格拓扑先验信息形变模型真实自然自动选择形变构建优化全局转化

[发明专利]一种生成多层次矢量图的方法与装置-CN201610659866.2有效
发明人： 夏时洪;李新乐;高林 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2016-08-12 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明提供一种生成多层次矢量图的方法，包括：确定图像的填色区域的边界轮廓；存储所述边界轮廓和所述填色区域的图像属性；其中，所述图像属性用于确定所述边界轮廓内的像素。根据本发明，可以通过填色区域的轮廓还原该轮廓范围内的像素，达到对像素进行修改的效果，其更加有利于对图像进行准确地修改；并且由于能够直接对像素进行操作，因而可以支持处理复杂的拓扑结构。
一种生成多层次矢量图方法装置

[发明专利]全景视频图像的显示方法-CN201810015571.0在审
发明人： 夏时洪;郭英杰 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： H04N13/383 文献下载
摘要：本发明提供了一种全景视频图像的显示方法。该方法包括：将图像中像素点与观看者的注视点之间的距离小于第一阈值r₁的区域划为第一区域，将图像中像素点与观看者的注视点之间的距离大于等于第二阈值r₀的观看者视野范围划为第二区域，其中，r₁小于等于r₀；显示所述图像，其中所述图像在所述第二区域的亮度被降低。根据本发明的全景视频显示方法，可以降低观看者的视觉疲劳度和眩晕感。
图像全景视频图像第二区域观看像素点注视点视觉疲劳度第一区域全景视频眩晕感视野

[发明专利]一种数据驱动的交互式三维动画合成方法及系统-CN201610373694.2有效
发明人：高林;夏时洪;陈姝宇 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06T13/20 文献下载
摘要：本发明提出一种数据驱动的交互式三维动画合成方法及系统，该方法包括输入具有相同网格拓扑的模型库，对所述模型库中的模型进行分块简化，生成简化模型，并记录所述模型的面片与原始模型的面片之间的对应关系，获取所述简化模型的特征向量，组成所述简化模型的特征向量空间；给定需要进行合成的初始模型S与终点模型T，根据所述对应关系，获取简化模型的初始模型S’与终点模型T’，通过计算所述初始模型S’与所述终点模型T’所在流形上的测地线路径，获取从所述始模型S’与所述终点模型T’的模型序列M’，根据所述对应关系，依次计算所述初始模型S’与所述终点模型T’的局部坐标架与顶点坐标，得到从原始初始模型S与终点模型T上的模型序列M。
一种数据驱动交互式三维动画合成方法系统

[发明专利]一种数据驱动的三维模型编辑方法及系统-CN201610273080.7有效
发明人：高林;夏时洪;陈姝宇 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2016-04-28 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明提出一种数据驱动的三维模型编辑方法及系统，涉及数字媒体技术领域，该方法包括输入具有相同网格拓扑的原三维模型库，对所述原三维模型库进行简化，生成具有相同网格拓扑的低分率的新三维模型库，并建立与所述原三维模型库之间的对应关系；对所述新三维模型库进行分析并提取与旋转平移无关的特征向量集合，用户获取需要变形的待变形三维模型上的控制点并进行编辑，生成新控制点，通过优化组合简化所述特征向量集合，获取符合用户编辑条件的新特征向量集合；将所述新特征向量传播到待变形三维模型的特征空间对应的最终特征向量，根据所述新控制点的顶点位置与所述最终特征向量，通过重建算法重建编辑后的所述待变形三维模型。
一种数据驱动三维模型编辑方法系统

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