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]一种人脸定位的方法及终端-CN202011430501.5在审
  • 翁正欣;冯惠斌 - 福建天创信息科技有限公司
  • 2020-12-07 - 2021-02-19 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种人脸定位的方法及终端,获取单一背景下的RGB照片,将RGB照片转为V模型图片和H模型图片,V模型图片、H模型图片和RGB照片的尺寸大小相同;通过V模型图片中获取头顶坐标;通过H模型图片获取人脸最宽时的脸部左侧坐标和脸部右侧坐标;根据头顶坐标、脸部左侧坐标和脸部右侧坐标确定RGB照片中的人脸位置。本发明通过将RGB照片转为尺寸大小相同的V模型图片和H模型图片,之后通过V模型图片中获取头顶坐标,通过H模型图片获取人脸最宽时的脸部左侧坐标和脸部右侧坐标,从而确定了RGB照片中的人脸位置,即本发明无需通过复杂的现有人脸定位算法,就可以快速且准确的对单一背景的人脸照片进行人脸定位。
  • 一种定位方法终端
  • [发明专利]一种显示图片的方法和装置及设备-CN202011154788.3在审
  • 王沛彬 - 珠海格力电器股份有限公司
  • 2020-10-26 - 2021-01-22 - G06T3/40
  • 本发明提供了一种显示图片的方法和装置及设备,所述方法包括:响应于图片查看指令,在显示区域显示被选中的图片;对所述图片进行人脸识别,确定识别出的人脸在所述图片中的区域信息;确定所述识别出的人脸中需放大显示的目标人脸,根据所述目标人脸的区域信息,将所述图片放大。利用本发明公开的方法,通过对选中的图片进行人物识别,在识别到照片中有人物时,自动进行图片放大,可以实现快速地放大显示图片人脸的效果,提高用户的使用体验。
  • 一种显示图片方法装置设备
  • [发明专利]人脸表情识别方法、电子设备及存储介质-CN202310211264.0在审
  • 张凌燕;夏雨;陈建民 - 中南大学
  • 2023-03-07 - 2023-07-04 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种人脸表情识别方法、电子设备及存储介质,利用各种移动设备进行实时拍摄获取用户的人脸图片信息;对图片人脸信息进行预处理和人脸提取,获取人脸的大致位置以及人脸的关键点信息;利用人脸位置信息对人脸图片进行裁剪,丢弃多余影响因素和干扰内容,保留人脸精确信息;对精确人脸图片进行多次特征提取,并多次使用倒残差结构进行特征提取,同时为减少参数计算量,使用深度可分离卷积进行特征提取;对提取的特征进行分类;对分类的向量进行归一化处理本发明实现了在移动设备上进行实时人脸位置和表情的检测。
  • 表情识别方法电子设备存储介质
  • [发明专利]一种虚拟人脸的生成方法及设备-CN202110695295.9有效
  • 杨智远 - 聚好看科技股份有限公司
  • 2021-06-23 - 2023-08-04 - G06T17/00
  • 本申请公开一种虚拟人脸的生成方法及设备,根据人脸几何模型和扫描纹理贴图,确定人脸在三维空间的各第一关键点,人脸几何模型和扫描纹理贴图是通过三维扫描元件得到的;从无高光图片中确定人脸在二维空间的各第二关键点,无高光图片是通过偏振采集元件得到的;通过指示同一人脸关键点的第一关键点和第二关键点,确定人脸人脸几何模型到无高光图片的第一投影矩阵;根据第一投影矩阵,确定人脸几何模型的各顶点与无高光图片的各像素点之间的映射关系;根据映射关系,确定人脸几何模型对应的虚拟人脸。该方式在获取到人脸几何模型及扫描纹理贴图,以及在得到人脸的无高光图片后,即可以快速地输出与大量人脸一一对应的各虚拟人脸
  • 一种虚拟生成方法设备
  • [发明专利]根据2D人脸图片生成3D人脸模型的方法与装置-CN202210483942.4在审
  • 唐宇;温健 - 海马云(天津)信息技术有限公司
  • 2022-05-06 - 2022-06-03 - G06T17/00
  • 本申请提供了一种根据2D人脸图片生成3D人脸模型的方法与装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取待处理的2D人脸图片,提取2D人脸图片中指定局部人脸区域的特征点记为第一特征点,计算第一特征点的特征值;对于每一个指定局部人脸区域,根据该指定局部人脸区域的第一特征点的特征值确定该指定局部人脸区域所属的类型,根据该指定局部人脸区域所属的类型确定目标局部人脸区域模型;根据各个指定局部人脸区域的目标局部人脸区域模型生成3D人脸模型,能够解决现有技术存在的无法即时生成3D人脸模型的问题。
  • 根据图片生成模型方法装置
  • [发明专利]用于云联邦的人脸图片存储检索方法及装置-CN202011641179.0在审
  • 程家明;孔繁东;周志祥;余晓焱 - 武汉兴图新科电子股份有限公司
  • 2020-12-31 - 2022-07-19 - G06F16/51
  • 本发明提供了一种用于云联邦的人脸图片存储检索方法及装置,该方法包括以下步骤:并行化特征提取人脸图片,将获得的最优人脸区域图片人脸sift特征向量和人脸结构化信息存储在HBase中;根据人脸sift特征向量和人脸结构化中的关键信息建立二级索引并存储在Elasticsearch中;进行检索时,获取待检索人脸sift特征向量;构造检索条件,并根据检索条件从Elasticsearch中检索目标人脸sift特征向量和rowKey;对待检索人脸和目标人脸的sift特征向量进行相似度匹配并排序,获得匹配度排序结果;根据匹配度排序结果和rowKey从HBase集群中获取对应的人脸图片检索结果集。本发明通过HBase结合Elasticsearch协同作用,在Elasticsearch中建立二级索引,同时基于sift特征进行特征匹配,提高了匹配效率,实现海量图片数据的秒回查询。
  • 用于联邦图片存储检索方法装置
  • [发明专利]一种基于人脸检索的好友推荐方法及系统-CN202010046983.8有效
  • 王凯;杜玉晓 - 广东工业大学
  • 2020-01-16 - 2023-04-18 - G06V40/16
  • 本发明提出一种基于人脸检索的好友推荐方法,包括:S1.将n个不同性别的人脸图片组成人脸库;S2.提取人脸图片特征,组成人脸图片特征向量;S3.对人脸图片特征向量进行聚类;S4.对聚类后的人脸图片特征向量的搜索空间进行层次划分,建立数据索引;S5.根据用户历史检索的人脸记录,判断用户检索人脸的性别,对应不同的人脸库;S6.对每一个检索的人脸记录特征向量,判断其属于已经聚类的组别号l;S7.评判相似性;S8.判断相似性是否满足要求本发明还提出一种基于人脸检索的好友推荐系统,克服了现有好友推荐系统及方法的召回率不高以及冷启动的缺陷。
  • 一种基于检索好友推荐方法系统
  • [发明专利]基于人脸识别的眼屏距警示方法、装置、设备及存储介质-CN202210151405.X在审
  • 陈少泉 - 平安国际智慧城市科技股份有限公司
  • 2022-02-18 - 2022-05-24 - G08B21/24
  • 本发明涉及人工智能技术,揭露一种基于人脸识别的眼屏距警示方法,包括:计算在标准眼屏距下目标人脸图片的标准比例系数,并将目标人脸图片及标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库;将待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配,作为待测对象的标准比例系数;当实时采集的待测对象的待测人脸图片人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值小于待测对象的标准比例系数时,生成眼屏距的预警信息。本发明还涉及区块链技术,目标人脸图片存储于区块链中。本发明能够解决现有技术中,急需一种能够在电子终端设备使用者眼睛与屏幕近距离靠近时,及时给出提醒的有效方案的问题。
  • 基于识别眼屏距警示方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种基于Transformer的deepfake生成方法-CN202210964397.0有效
  • 舒明雷;曹伟;王英龙;董安明;高天雷 - 山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学
  • 2022-08-11 - 2023-06-06 - G06V40/16
  • 一种基于Transformer的deepfake生成方法,通过将预处理得到的源身份人脸和目标身份人脸图片,放入基于Swin Transformer为主干网络的编码器,得到图片中的人脸整体编码特征,再将编码特征进行特征向量嵌入得到最终编码向量,再放入基于注意力的解码器生成特定的身份图片之前,将编码向量进行嵌出。之后嵌出向量通过基于注意力的解码器即可生成特定身份的高分辨图片。之后为了提升图片生成质量,使用图片块判别器进行更加大的区域感知。最后再利用人脸转化中的人脸扭曲和插值模块、肤色校正模块和人脸融合拼接模块生成最终的人脸交换结果。本专利不仅加强了编码和解码过程中人脸表情和身份信息的控制而且最终得到高分辨图片人脸交换的结果。
  • 一种基于transformerdeepfake生成方法

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