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]目标地理区域人脸模板生成方法和装置-CN202010472909.2有效
  • 刘烨斌;王立祯;戴琼海 - 清华大学
  • 2020-05-29 - 2023-02-17 - G06T7/40
  • 本申请提出一种目标地理区域人脸模板生成方法和装置,方法包括:采集携带有纹理信息的目标地理区域三维人脸数据;将目标地理区域三维人脸数据与三维人脸模板贝塞尔人脸模型BFM进行初步对齐;利用非刚性最近点迭代算法,将BFM进行精细对齐和坐标归一化;对精细对齐和归一化后的BFM进行主元成分分析,得到用于表征人脸状、表情、和纹理的参数和对应的参数‑顶点坐标矩阵。该方法生成的人脸模板准确度高,工作量小,成本低。
  • 目标地理区域模板生成方法装置
  • [发明专利]一种基于帧连续四维扫描的人脸状表情模型构建方法-CN202110122985.5在审
  • 王梓鉴;孙伟 - 秒影工场(北京)科技有限公司
  • 2021-01-29 - 2021-03-30 - G06T7/55
  • 本发明公开了一种基于帧连续四维扫描的人脸状表情模型构建方法,包括如下步骤:S1、基于大批传统的不同人的三维半身像形状模型数据集合,转换三维信息保存格式,清洗不合理数据,注册为形状待训练数据集合,作为整个训练过程的基础形状库基于大批原始的三维形状模型的五官以及其他blend shapes变形情况,灌入三维表情、动作待训练数据库,将变形情况完全数据归一化,作为训练过程的基础表情动作数据库,能够通过预制模型,低成本高质量的得到帧连续四维人脸结果,通过训练稠密三维人脸状、动作、表情数据得到帧连续人脸预测模型,可以通过得到帧连续四维预测模型,能够将输入的二维输入投影或三维输入投影在四维空间中得到高置信度还原。
  • 一种基于连续扫描脸形表情模型构建方法
  • [发明专利]基于PCA的3D人脸识别方法-CN201310174498.9无效
  • 张会林;孙利华 - 苏州福丰科技有限公司
  • 2013-05-13 - 2013-07-17 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于PCA的3D人脸识别方法,首先创建具有人脸图像样本的数据库,对数据库中的人脸图像样本进行处理和训练,将经摄像机或扫描仪采集的人脸图像也进行处理,最后将处理后的待识别的人脸图像与数据库中处理和训练后的人脸图像样本进行比对识别本发明的基于PCA的3D人脸识别方法利用改进的PCA算法对图像识别,提高了识别效率;采用3D人脸变模型法建立3D人脸模型的方法,提高了人脸的识别精度。
  • 基于pca识别方法
  • [发明专利]人脸脸型匹配方法、装置、设备及存储介质-CN202210097427.2在审
  • 刘露;刘求索 - 深圳市英威诺科技有限公司
  • 2022-01-25 - 2022-05-06 - G06V40/16
  • 本发明涉及人脸识别技术领域,公开了一种人脸脸型匹配方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:通过预设人脸landmark检测算法分别对待匹配人脸图像和候选人脸图像进行检测,得到各自的landmark;根据待匹配人脸landmark生成目标阶数特征点函数;通过目标阶数特征点函数和候选人脸landmark对待匹配人脸图像和候选人脸图像进行匹配;由于本发明是通过待匹配人脸landmark生成目标阶数特征点函数,再通过目标阶数特征点函数和候选人脸landmark匹配待匹配人脸图像和候选人脸图像,相较于现有技术通过人脸态指数匹配人脸,能够有效提高匹配人脸脸型的准确性和通用性,且降低设计形态指数的成本。
  • 脸型匹配方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种基于单张图片的三维人脸重建方法-CN201810438458.3有效
  • 李桂清;何华赟 - 华南理工大学
  • 2018-05-09 - 2021-03-30 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种基于单张图片的三维人脸重建方法,包括步骤:1)基于FLAME模型的脸部重建(脸部重建);2)FLAME网格脸部细节增强(细节增强);3)FLAME网格贴图补全(贴图补全)。主要流程:给定输入人脸图像,该算法首先使用从图像提取的人脸特征点并结合FLAME网格的三维特征点,建立特征点匹配能量,求解出人脸状,接着借助图像中人脸区域的高频信息,引导人脸高度场的网格顶点移动,重建精细脸部细节,最后通过构造的FLAME反照率率参数化模型对人脸贴图进行补全,并去除光照信息。本发明解决的是针对单张图片的三维人脸重建问题,可以应用于人脸重建、人脸动画制作。
  • 一种基于单张图片三维重建方法
  • [发明专利]人脸三维模型生成方法以及相关装置-CN202211018586.5在审
  • 简汉斌;李佳奇;黄沛杰 - 深圳市微马智慧系统有限公司
  • 2022-08-24 - 2022-11-15 - G06T17/00
  • 本申请适用于摄影技术领域,提供一种人脸三维模型生成方法以及相关装置,解决现有技术中构建人脸三维模型的多张人脸图像存在的参数不一致问题。本申请的方法主要包括:获取用户的一张目标人脸图像,所述目标人脸图像包括:正面人脸图像、左侧人脸图像以及右侧人脸图像,目标人脸图像为同一台摄像机拍摄得到;对目标人脸图像中的预设特征标记点进行识别,得到正面人脸图像的正面人脸标记点集合、左侧人脸图像的左侧人脸标记点集合、右侧人脸图像的右侧人脸标记点集合;使用人脸变模型算法将正面人脸标记点集合、左侧人脸标记点集合以及右侧人脸标记点集合拟合到预设的标准三维人脸模型,得到用户的人脸三维模型
  • 三维模型生成方法以及相关装置

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