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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
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]三维人脸的非刚性配准方法及装置-CN201911114894.6有效
  • 徐枫;冯铖锃;王至博;杨东 - 清华大学
  • 2019-11-14 - 2023-06-06 - G06T7/33
  • 本发明公开了一种三维人脸的非刚性配准方法及装置，其中，方法包括以下步骤：通过结点驱动的网格变形方式，对输入的三维人脸模板进行非刚性形变，得到结点驱动的结果；为目标扫描建立一颗八叉树，并用于结点驱动的结果上的顶点沿着法向和目标模型求交；在迭代过程中，为模板上每个顶点沿着法向寻找在目标模型上的对应点，接以对应点作为约束，对模板网格进行拉普拉斯变形，直至满足预设迭代条件，获得与目标模型表面贴近的中间结果；根据中间结果，为每个顶点计算沿着法向的位移，得到模板上每个顶点的最终位置，得到最终非刚性配准结果。该方法可以使得配准的结果不仅较好地维持了模板的拓扑结构，同时能够捕捉目标模型的几何细节。
  • 三维刚性方法装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的人脸残缺扫描补全方法、装置-CN202110745738.0在审
  • 徐枫;冯铖锃 - 清华大学
  • 2021-07-01 - 2021-11-19 - G06T5/00
  • 本申请提出一种基于深度学习的人脸残缺扫描补全方法：取深度相机采集的深度图像和彩色图像；检测彩色图像中的二维人脸特征点并根据相机内参和深度图像中的深度信息生成人脸扫描的三维人脸特征点，根据三维特征点将人脸扫描大致对齐到模板人脸所在的标准坐标系；使用迭代最近点算法将人脸扫描更精确地和模板人脸对齐；使用拉普拉斯变形算法将模板人脸拟合到对齐后的人脸扫描；在拟合结果上设置距离阈值，去除人脸扫描中的冗余表面；使用PointNet自编码器对人脸区域的残缺点云进行几何形状的补全，生成完整的人脸点云。本申请解决人脸扫描位姿不同以及含有冗余表面问题，利用神经网络补全人脸几何形状，从而得到更好补全效果。
  • 一种基于深度学习残缺扫描方法装置
  • [发明专利]定制人脸混合表情模型自动生成方法及装置-CN201910840594.X有效
  • 徐枫;王至博;冯铖锃;凌精望;杨东 - 清华大学
  • 2019-09-06 - 2021-07-16 - G06T19/20
  • 本发明公开了一种定制人脸混合表情模型自动生成方法及装置，该方法包括：利用RGB‑D图像序列的每一帧图像对应的深度图和人脸特征点对人脸三维模板模型进行非刚性注册，根据非刚性注册结果和Shape from Shading对人脸三维模板模型进行变形生成中性人脸三维模型；通过Deformation Transfer对中性人脸三维模型和人脸混合模型模板进行处理，生成定制人脸混合模型；通过定制人脸混合模型、Warping Field和Shape from Shading依次对中性人脸三维模型进行变形，生成人脸跟踪结果来更新定制人脸混合模型。该方法可以实时生成逼真的人脸表情模型。
  • 定制混合表情模型自动生成方法装置
  • [发明专利]单目RGB-D相机实时人脸重建方法及装置-CN201811222294.7有效
  • 徐枫;冯铖锃 - 清华大学
  • 2018-10-19 - 2021-03-16 - G06T7/55
  • 本发明公开了一种单目RGB‑D相机实时人脸重建方法及装置，其中，方法包括：通过先进的人脸特征点检测算法在输入的人脸RGB图像上检测人脸特征点的位置；根据人脸特征点的位置得到当前帧每个特征点的三维坐标；获取关键帧上每个人脸特征点的当前三维坐标；根据三维坐标和当前三维坐标得到关键帧到每一帧的全局刚性运动，以得到刚性运动结果；使用刚性运动结果作为ICP的初始化，以微调人脸刚性运动；将刚性运动结果作用于关键帧模型，以更新模型的TSDF表示。该方法有效去除了非人脸区域的深度，去除非刚性运动的影响，且可以利用人脸特征点提高刚性运动估计的准确性。
  • rgb相机实时重建方法装置
  • [发明专利]一种基于深度图像融合的人脸三维重建方法和装置-CN201910322098.5有效
  • 徐枫;冯铖锃;杨东 - 清华大学
  • 2019-04-22 - 2020-12-01 - G06T17/00
  • 本申请提出一种基于深度图像融合的人脸三维重建方法和装置，其中，方法包括：通过获取对应目标人脸多个角度的多帧初始人脸三维图像，确定参考初始人脸三维图像，提取三维图像的外围特征点和关键特征点，根据参考初始人脸三维图像对应的关键特征点和非参考初始人脸三维图像对应的关键特征点的特征点位置，估算每帧非参考初始人脸三维图像的位姿参数，分割出包含人脸区域的各帧目标人脸三维图像，获取各帧目标人脸三维图像的三维坐标点的法向量，根据法向量确定三维坐标点的深度置信度；根据深度置信度、位姿参数对所有目标人脸三维图像进行融合，得到目标人脸的三维人脸模型。由此，提高了人脸三维重建的精度，得到了纯净的三维人脸。
  • 一种基于深度图像融合三维重建方法装置
  • [发明专利]在三维人脸扫描上检测关键点的方法及装置-CN202010388844.3在审
  • 徐枫;冯铖锃;杨东 - 清华大学
  • 2020-05-09 - 2020-10-09 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种在三维人脸扫描上检测关键点的方法及装置，其中，该方法包括以下步骤：首先将三维人脸扫描在多个视角下渲染成人脸图像，在人脸图像上检测关键点，然后融合多视角的信息，在三维人脸扫描上得到初始关键点，最后利用人脸扫描的局部几何特征微调关键点的位置并经过多次迭代，得到最终关键点检测的结果。该方法能够融合不同视角人脸图像关键点检测的优势，同时结合局部几何特征对关键点的位置进行微调，得到比较鲁棒的关键点检测结果。
  • 三维扫描检测关键方法装置
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