专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]语音驱动数字人面部动画生成方法和装置-CN202310390854.4在审
  • 于迅博;聂子涵;高鑫;邢树军;桑新柱;颜玢玢 - 北京邮电大学
  • 2023-04-12 - 2023-08-25 - G06T13/40
  • 本发明涉及人机交互技术领域,尤其涉及一种语音驱动数字人面部动画生成方法和装置。其中,语音驱动数字人面部动画生成方法包括,首先获取音频数据;对音频数据进行特征提取,得到对应的音频特征;然后将音频特征输入到训练好的面部关键点确定模型中,得到音频特征对应的面部关键点位置;面部关键点确定模型为根据音频特征和数字面部关键点位置的对应关系训练得到的;最后,根据面部关键点位置和数字人面部模板数据生成三维面部动画。可见,依据本发明提供的方法,可以采用音频数据对数字人面部进行驱动,避免了用户佩戴头戴式显示设备导致的身体疲劳的情况,同时使得数据人面部动作自然、切近真实人脸动作,使得人机交互效果更好。
  • 语音驱动数字人面动画生成方法装置
  • [发明专利]手势识别方法、系统、装置及电子设备-CN202310285516.4在审
  • 于迅博;杨嘉辉;高鑫;邢树军;李相锟;汲鲁育;任尚恩;阮志睿;桑新柱;颜玢玢 - 北京邮电大学
  • 2023-03-22 - 2023-08-04 - G06V40/20
  • 本发明提供一种手势识别方法、系统、装置及电子设备,该方法包括:获取待识别手势数据,所述待识别手势数据包括手部位姿数据和手指关节数据;将所述待识别手势数据输入至手势识别模型中,得到所述待识别手势数据对应的识别结果;其中,所述手势识别模型是在获取多个手势样本数据之后,基于所述多个手势样本数据训练得到的,所述手势样本数据包括手部位姿样本数据和手指关节样本数据。该方法用以解决现有的手势识别方法导致该电子设备最终获取的手势识别结果不够准确的缺陷,实现在获取待识别手势数据后,该待识别手势数据是较为准确的三维手势数据,再通过手势识别模型对该三维手势数据进行识别,以得到准确性较高的手势识别结果。
  • 手势识别方法系统装置电子设备
  • [发明专利]语音情绪识别模型的训练方法、识别方法和装置-CN202310273039.X在审
  • 桑新柱;王锐;颜玢玢;王葵如;陈铎;王鹏;于迅博;高鑫;邢竖军 - 北京邮电大学
  • 2023-03-20 - 2023-07-25 - G10L15/00
  • 本申请提供一种语音情绪识别模型的训练方法、识别方法和装置,涉及语音识别技术领域。该方法包括:在训练语音情绪识别模型时,可以先获取多个语音样本对,各语音样本对包括具有语音情绪标签的第一语音样本和无语音情绪标签的第二语音样本,第一语音样本和第二语音样本所属的语种不同;将语音样本对对应的语音特征输入至初始语音情绪识别模型中,得到语音样本对中第一语音样本和第二语音样本对应的预测结果;根据各语音样本对对应的第一预测结果、第二预测结果以及语音情绪标签,对初始语音情绪识别模型的模型参数进行更新,这样训练得到的语音情绪识别模型,可以准确地识别不同语种的语音情绪,从而提高了识别结果的准确度。
  • 语音情绪识别模型训练方法装置
  • [发明专利]模型训练方法、人眼注视区域预测方法及装置-CN202310193999.5在审
  • 颜玢玢;赵思铭;桑新柱;陈铎;王鹏;于迅博;高鑫;邢树军;李一帆 - 北京邮电大学
  • 2023-02-24 - 2023-06-09 - G06V10/82
  • 本发明提供一种模型训练方法、人眼注视区域预测方法及装置,其中模型训练方法,包括:获取样本两视点视频数据集,样本两视点视频数据集包括三维动态场景下拍摄的多个样本两视点视频数据;基于样本两视点视频数据集,对初始人眼注视区域预测模型进行训练,确定预设人眼注视区域预测模型;其中,初始人眼注视区域预测模型包括基于卷积神经网络建立的自底向上注意力机制子模型和基于长短时记忆网络建立的自顶向下注意力机制子模型。本发明实现了建立适用于三维动态场景下视觉注意力机制模型目的,大幅提高了人眼注视区域预测结果的预测精度,同时也大幅提高了训练所得预设人眼注视区域预测模型的适用范围。
  • 模型训练方法注视区域预测装置

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