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]图像处理方法、装置及电子设备-CN202310215668.7在审
  • 刘文焘;萧文鹏 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2023-02-28 - 2023-05-26 - G06T13/00
  • 本公开提供一种图像处理方法、装置及电子设备,所述方法的一具体实施方式包括:获取待处理图像;所述待处理图像包括待飘动对象;确定所述待处理图像中的所述待飘动对象和参考对象;基于所述待飘动对象和所述参考对象,确定多个待处理层;其中,不同的待处理层对应于不同的遮挡关系;基于所述多个待处理层,生成所述待飘动对象的飘动效果。该实施方式基于参考对象实现了预设物体的飘动效果,并使图像的飘动效果更具层次感和空间感。
  • 图像处理方法装置电子设备
  • [发明专利]图像处理方法、装置及电子设备-CN202310184701.4在审
  • 刘文焘;萧文鹏 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2023-02-28 - 2023-04-18 - G06T7/10
  • 本公开提供一种图像处理方法、装置及电子设备,所述方法的一具体实施方式包括:获取待处理图像;所述待处理图像中包括待飘动物体;确定所述待处理图像中所述待飘动物体对应的目标区域;将所述目标区域分割成多个子区域,使所述子区域对应于部分待飘动物体;基于所述子区域,进行针对所述待飘动物体的飘动处理。该实施方式在无需人工手动操作的前提下,实现了静态图像中部分物体的飘动效果,使图像的显示效果更丰富更生动,提高了图像应用的灵活性和趣味性,也为用户提供了获取图像素材的新途径。
  • 图像处理方法装置电子设备
  • [发明专利]基于代理引导域适应的外观保持的人脸图像动漫化方法-CN202210155155.7在审
  • 徐雪妙;萧文鹏;徐成 - 华南理工大学
  • 2022-02-21 - 2022-06-03 - G06T13/40
  • 本发明公开了一种基于代理引导域适应的外观保持的人脸图像动漫化方法,创新性地使用二次元角色扮演者coser的人脸图像数据集Coser作为代理,并结合动漫人脸图像数据集Anime与自然人脸图像数据集Natural;提出一种混合coser与自然人脸图像的数据增强方法构造增强人脸图像数据集Aug‑Portrait;提出一个二阶段的无监督图像翻译模型,即脸型变形与图像动漫风格化;在双向一致训练框架上,提出多路复用训练方案与3个结合动漫图像先验的损失函数;模型能够实现真实人脸图像的外观保持的动漫化。本发明实现了人物原型个性化外观特征保持的人脸图像动漫化,提高了生成动漫图像的质量;通过收集更多人脸图像,本发明能够被应用到任意的真实人脸图像领域。
  • 基于代理引导适应外观保持图像动漫方法
  • [发明专利]基于实例级空间感知引导的异质人脸识别方法-CN202210155433.9在审
  • 徐雪妙;萧文鹏;徐成 - 华南理工大学
  • 2022-02-21 - 2022-06-03 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种基于实例级空间感知引导的异质人脸识别方法,包括:采用开源NIR‑VIS异质人脸数据集;提出一个语义空间分布自适应对齐模块与语义对齐的空间自适应归一化模块,设计了一个由任意VIS或NIR图像作为实例引导NIR图像与VIS图像相互转换的交叉光谱人脸幻化网络,并基于此网络结构建立了无监督NIR‑VIS图像翻译模型;在CycleGAN的双向一致训练框架基础上,提出一个基于梯度的结构一致性损失函数,优化模型;用优化后的模型将NIR图像转换成VIS图像,进行人脸识别。本发明提高NIR转换VIS图像的质量与多样性,提高了近红外图像的人脸识别精度,任意VIS实例引导转换的特性提高了模型在不同场景的鲁棒性,进一步本方法可以无缝植入已有的人脸识别系统。
  • 基于实例空间感知引导异质人脸识别方法
  • [发明专利]图像转换方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010280418.8在审
  • 萧文鹏;唐永毅 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-04-10 - 2020-08-04 - G06T3/00
  • 本申请涉及一种图像转换方法、装置、计算机设备和存储介质。包括:获取包含待转换对象的面部信息的第一图像;将第一图像输入至已训练的图像转换模型;图像转换模型用于提取出第一图像中待转换对象的面部特征,并基于面部特征生成待转换对象的第二图像;第二图像与第一图像具有不同图像风格;基于图像转换模型输出的第二图像,得到第一图像对应的目标图像;其中,图像转换模型包括生成对抗网络,生成对抗网络包括生成器和鉴别器;生成器用于提取出待转换对象的面部特征,并基于面部特征生成第二图像;鉴别器用于在图像转换模型的训练过程中,辅助生成器从生成粗糙的第二图像,渐进过渡到生成优质的第二图像。采用本方法,可提高图像转换的准确率。
  • 图像转换方法装置计算机设备存储介质

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