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]面部图像注册设备和方法-CN201180038617.7无效
  • 山田伸;由雄宏明 - 松下电器产业株式会社
  • 2011-06-03 - 2013-05-01 - G06T7/00
  • 当存在相同人物的多个面部图像时,难以选择用于验证的最适合的面部图像面部图像注册设备使用下列单元在相同人物的多个面部图像之中选择注册的面部图像,所述单元包括:图像输入单元(2),用于接收相同主题人物的多个面部图像;其他人面保留单元(5),用于保留多个其他人面;假警报特性计算单元(4),用于将相同人物的面部图像与在其他人面保留单元(5)中保留的其他人面相比较,并且计算相同人物的面部图像的假警报特性;正确警报特性计算单元(6),用于将相同人物的面部图像与每一个其他人相比较,并且计算相同人物的面部图像的正确警报特性;以及使用相同人物的面部图像的假警报特性和相同人物的面部图像的正确警报特性,从从相同人物的多个面部图像选择注册面部图像
  • 面部图像注册设备方法
  • [发明专利]一种基于面部识别和自主学习的会员管理方法-CN201911247740.4在审
  • 陈云 - 南京云尚网络科技有限公司
  • 2019-12-09 - 2020-04-28 - G06K9/00
  • 本发明提供一种基于面部识别的自主学习的会员管理方法,自主学习包括如下4种情况:第一种情况:主人面图像和宠物面部图像均匹配成功,则调出会员信息;第二种情况:主人面图像匹配成功,而宠物面部图像匹配失败,则在主人信息所在的会员账号下增加宠物信息,并将所述主人信息和宠物信息绑定;第三种情况:主人面图像匹配失败,而宠物面部图像匹配成功,则在宠物信息所在的会员账号下增加主人信息,并将所述宠物信息和主人信息绑定;第四种情况:主人面图像和宠物面部图像均匹配不成功,则创建新会员。
  • 一种基于面部识别自主学习会员管理方法
  • [发明专利]虚拟人视频创作方法、装置和电子设备-CN202310661065.X有效
  • 任逍航;王宝元 - 北京红棉小冰科技有限公司
  • 2023-06-06 - 2023-10-24 - G06T17/00
  • 本发明提供一种虚拟人视频创作方法、装置和电子设备,涉及图像处理技术领域。基于人脸信息分离算法分离人物视频和虚拟人形象信息中的人脸信息,得到人物面部结构信息、人物非面部信息、虚拟人面结构信息和虚拟人面纹理信息。基于面部结构变换算法先对面部结构进行变换,将虚拟人面结构信息变换至人物视频中,替换人物面部结构信息,实现面部结构变换。基于面部纹理变换算法,对完成面部结构变换的视频注入虚拟人面纹理信息,实现面部纹理变换。最后再将完成面部纹理变换的视频和非面部信息进行融合,生成虚拟人形象自然的目标虚拟人视频。
  • 虚拟视频创作方法装置电子设备
  • [发明专利]一种虚拟数字人面轮廓3D重建装置-CN202211466117.X有效
  • 王立军 - 灵瞳智能科技(北京)有限公司
  • 2022-11-22 - 2023-07-11 - G06T17/00
  • 本发明提供一种虚拟数字人面轮廓3D重建装置,包括:面部轮廓图像获取模块,用于利用3D显示设备显示虚拟数字人的第一面部轮廓图像,并采集第一面部轮廓图像数据;面部轮廓模板及数据获取模块,用于基于大数据平台获取面部基底轮廓模板和面部姿态数据;面部轮廓3D重建模块,用于根据第一面部轮廓图像数据和面部轮廓模板,基于3D重建模型,获得虚拟数字人3D面部轮廓。本发明通过利用面部轮廓模板对3D显示设备显示的面部轮廓图像重建,可提高虚拟数字人面轮廓3D重建的准确性和真实度。
  • 一种虚拟数字人面轮廓重建装置
  • [发明专利]一种高仿真机器人面表情控制方法-CN202210952819.2在审
  • 翁冬冬;东野啸诺;江海燕;冯露露 - 北京理工大学
  • 2022-08-09 - 2022-12-09 - G06T13/40
  • 本发明涉及机器人控制算法技术领域,特别是涉及一种高仿真机器人面表情控制方法。所述高仿真机器人面表情控制方法包括采集用户照片,生成高仿真机器人不同的面部表情,得到高仿真机器人的面部表情‑全视角图像序列‑舵机转动角度,使用深度神经网络对用户照片和高仿真机器人的面部表情‑全视角图像序列进行训练,得到用户‑高仿真机器人训练模型,利用训练后的用户‑高仿真机器人训练模型和高仿真机器人的面部表情‑舵机转动角度,实时将用户的面部表情序列输出并驱动高仿真机器人。本发明增加了仿真机器人表情驱动的泛用性,解决了高仿真机器人面表情难以迅速调节并控制的现象,而且普适度高,适用于多种不同的高仿真机器人面控制。
  • 一种仿真机器人面部表情控制方法
  • [发明专利]一种基于人面图像的微表情智能识别系统-CN202110064518.1在审
  • 杜登斌;杜小军;杜乐 - 吾征智能技术(北京)有限公司
  • 2021-01-18 - 2021-05-04 - G06K9/00
  • 本发明提出了一种基于人面图像的微表情智能识别系统。包括:采集模块,用于采集面部图像样本,并根据该面部图像样本建立面部表情训练集;处理模块,用于对该面部表情训练集进行归一化和对齐,获取对齐后的面部表情状态特征,根据该面部表情状态特征提取核心信息特征;映射模块,用于根据核心信息特征构建微表情识别模型;识别模块,用于获取待识别面部图像样本,通过该微表情识别模型对该待识别面部图像样本进行识别。本发明通过通过归一化、对齐以及核主成分分析的方式将人面图像微表情识别方式转化为线性方式,能够提高识别效率以及识别精确度,同时也能够降低资源消耗。
  • 一种基于人面图像表情智能识别系统

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