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]三维人脸模型的构建方法、装置、设备及存储介质-CN202010685183.0有效
  • 林祥凯;王盛 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-07-16 - 2023-10-17 - G06T17/00
  • 本申请实施例公开了一种三维人脸模型的构建方法、装置、设备及存储介质,属于人工智能的计算机视觉技术领域。所述方法包括:获取目标对象的人脸点云;通过展开计算确定人脸点云中的三维数据点在目标对象的人脸纹理图像上对应的像素点坐标,得到三维数据点的索引信息;对人脸纹理图像上的像素点进行三角剖分,得到三角剖分信息;根据三角剖分信息、索引信息以及人脸点云,得到初始三维人脸模型;确定初始三维人脸模型中的非关键区域;对初始三维人脸模型中的非关键区域做平滑处理,得到平滑后的非关键区域;将初始三维人脸模型中的非关键区域替换为平滑后的非关键区域,得到目标对象的三维人脸模型。本申请实施例提高了三维人脸重建的效率。
  • 三维模型构建方法装置设备存储介质
  • [发明专利]脸部三维图像生成方法及相关设备-CN202010671070.5有效
  • 林祥凯;陈雅静;张浩贤;王盛;者雪飞;暴林超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-07-13 - 2023-10-13 - G06T17/00
  • 本公开实施例提供了一种脸部三维图像生成方法及相关设备。该方法包括:获取目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像;利用神经网络模型处理目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像,获得中间脸部颜色图像及其中间脸部深度图像;通过身份识别模型分别对目标脸部颜色图像和中间脸部颜色图像进行处理,获得身份识别损失;根据目标脸部颜色图像及中间脸部颜色图像、目标脸部深度图像及中间脸部深度图像和身份识别损失,确定目标损失;根据目标损失确定神经网络模型的目标模型参数;利用包括目标模型参数的神经网络模型处理目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像,获得目标脸部三维图像。本公开实施例的技术方案采用了人工智能技术。
  • 脸部三维图像生成方法相关设备
  • [发明专利]纹理与法线库构建方法、纹理与法线图生成方法及装置-CN202010837186.1有效
  • 王盛;林祥凯;暴林超;陈雅静 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-08-19 - 2023-10-13 - G06F16/51
  • 本申请公开了一种基于人工智能技术实现的纹理与法线库构建方法,该包括:获取第一原始人脸纹理图集合;根据第一原始人脸纹理图集合生成第一采样人脸纹理图集合;针对于目标人脸区域,根据第一采样人脸纹理图集合确定第一主成分分析参数;针对于目标人脸区域,若满足人脸纹理与法线库构建条件,则将第一主成分分析参数作为人脸纹理与法线库中目标人脸区域所对应的纹理法线基,人脸纹理与法线库中还包括(K‑1)个人脸区域所对应的纹理法线基。本申请实施例还提供了一种纹理与法线图生成方法及装置,可构建出一个新的人脸纹理与法线库,使用该人脸纹理与法线库能够将清晰度较低的人脸纹理图还原为超高清的人脸纹理图,增强人脸纹理图的表达。
  • 纹理法线构建方法生成装置
  • [发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010745172.7有效
  • 王盛;林祥凯;陈雅静;暴林超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-07-29 - 2023-09-12 - G06T3/00
  • 本申请公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取人脸图像,对人脸图像中包括的目标人脸进行区域划分,得到N个区域;获取各个区域的像素约束项、平滑约束项和交界约束项;其中,第p个区域的像素约束项是根据第p个区域的颜色数据得到的,第p个区域的平滑约束项用于对第p个区域进行图像平滑处理,第p个区域的交界约束项是根据与第p个区域存在交界的其他区域得到的;根据各个区域的像素约束项、平滑约束项和交界约束项,确定各个区域的纹理拟合值;根据各个区域的纹理拟合值,生成目标人脸的纹理图和法线图。本申请能够得到高质量的纹理图和法线图,为后续任务的执行提供了保障。
  • 图像处理方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]三维人脸模型的构建方法、装置、设备及存储介质-CN202010544664.X有效
  • 林祥凯;王盛;暴林超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-06-15 - 2023-08-25 - G06T17/00
  • 本申请公开了一种三维人脸模型的构建方法、装置、设备及存储介质,属于人工智能的计算机视觉技术领域。所述方法包括:获取目标对象的n个人脸图像对;基于人脸关键点的位置信息和深度信息,获取人脸关键点的三维坐标信息;将人脸关键点的三维坐标信息与基础三维人脸模型进行初步拟合,生成初步拟合的三维人脸模型;从初步拟合的三维人脸模型采样获取三维非关键点;获取三维非关键点的位置信息和深度信息;基于三维非关键点的位置信息和深度信息,对初步拟合的三维人脸模型进行二次拟合,生成目标对象的三维人脸模型。本申请中,采用稀疏点构建三维人脸模型,能够减少计算机设备的运算量,提高三维人脸模型的构建效率。
  • 三维模型构建方法装置设备存储介质
  • [发明专利]高精度人脸形状库的构建方法、装置、设备及存储介质-CN202010519649.X有效
  • 王盛;林祥凯 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-06-09 - 2023-08-22 - G06F16/51
  • 本申请公开了一种高精度人脸形状库的构建方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机视觉领域。该方法包括:获取第一脸型基,第一脸型基是通过第一精度人脸数据和第二精度人脸数据得到的人脸形状基;通过第一脸型基与第一拟合误差构建第二脸型基;通过第一脸型基对扰动数据进行拟合得到第二拟合误差;通过第二脸型基对第二拟合误差进行拟合,得到第二脸型基的第三拟合误差;根据第二拟合误差和第三拟合误差,对扩充后的第一拟合误差进行迭代更新,根据结束迭代时得到的第二脸型基和第一脸型基构建高精度人脸形状库。降低了对第一精度人脸数据的数据需求量,以此降低高精度人脸形状库的构建成本,并提高了高精度人脸形状库的构建效率。
  • 高精度脸形构建方法装置设备存储介质
  • [发明专利]高精度人脸表情库的构建方法、装置、设备及存储介质-CN202010531649.1有效
  • 王盛;林祥凯 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-06-11 - 2023-08-22 - G06F16/51
  • 本申请公开了一种高精度人脸表情库的构建方法、装置、设备及存储介质,涉及图像处理领域。该方法包括:获取高精度人脸数据和低精度人脸数据;基于高精度人脸数据的高精度残差数据构建表情基;基于表情基对低精度人脸数据的低精度残差数据的拟合结果,从低精度残差数据中筛选目标低精度残差数据,目标低精度残差数据的拟合误差高于其他低精度残差数据的拟合误差;通过目标低精度残差数据和高精度残差数据迭代更新表情基,得到高精度人脸表情库,高精度人脸表情库为结束迭代时得到的表情基。在保证高精度人脸表情库精度的同时,降低对高精度人脸数据的数据需求量,以此降低高精度人脸表情库的构建成本,并提高了高精度人脸表情库的构建效率。
  • 高精度表情构建方法装置设备存储介质
  • [发明专利]三维人脸网格的生成方法、装置、设备及存储介质-CN202010015651.3有效
  • 林祥凯 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-01-07 - 2023-05-12 - G06T17/20
  • 本申请提供了一种三维人脸网格的生成方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能的计算机视觉技术领域。所述方法包括:采集目标人脸的n个图像对,所述图像对包括彩色图像和深度图像;提取所述图像对中的人脸点云,所述人脸点云包括所述目标人脸的人脸关键点;根据所述目标人脸中的人脸关键点在所述图像对中的位置,确定所述图像对的相机姿态;根据所述相机姿态将所述图像对中的人脸点云融合至同一个三维空间中;根据所述三维空间中融合后的人脸点云生成所述目标人脸的三维人脸网格。针对移动端的三维人脸网格的重建,本申请提供了一整套完整的管线(pipeline)重建流程,能够实现在移动端对三维人脸网格的快速重建。
  • 三维网格生成方法装置设备存储介质
  • [发明专利]三维表情基的生成方法、装置、设备及存储介质-CN201911120979.5有效
  • 林祥凯;暴林超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2019-11-15 - 2023-04-07 - G06T17/00
  • 本申请提供了一种三维表情基的生成方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能的计算机视觉技术领域。所述方法包括:获取目标对象在n种头部姿态下的图像对,每个图像对包括一种头部姿态下的RGB图像和深度图像;根据n个图像对,构建目标对象的三维人脸模型;基于目标对象的三维人脸模型,生成目标对象的一组表情基。本申请通过在重建出三维人脸模型的基础上,进一步生成目标对象的一组表情基,从而可以基于该表情基扩展更为丰富的产品功能。另外,采用本申请技术方案生成的这组表情基,是一组高精度的、可驱动的表情基,能够生成出目标对象在任意表情下的三维人脸模型。
  • 三维表情生成方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种目标物的三维模型构建方法、装置、设备及介质-CN202010003052.X有效
  • 林祥凯 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-01-02 - 2023-01-24 - G06T17/00
  • 本申请实施例所提供的目标物的三维模型构建方法,包括:获取目标物在多个拍摄角度上的至少两个初始图像,至少两个初始图像分别记录有目标物的深度信息,深度信息用于记录目标物的多个点与参考位置之间的距离;根据至少两个初始图像中的深度信息,分别获取至少两个初始图像对应的第一点云信息;将至少两个初始图像分别对应的第一点云信息融合为第二点云信息;根据第二点云信息构建目标物的三维模型。本申请还提供一种装置、设备及介质,不需要建立额外的存储空间即可实现三维模型的建立过程,直接通过点云融合的方式来构建目标物的三维模型,实现了存储空间利用效率的最大化,使得终端能够高效地执行人脸重建的建模过程。
  • 一种目标三维模型构建方法装置设备介质
  • [发明专利]表情基确定方法、虚拟形象驱动方法、装置及介质-CN202010090945.2有效
  • 林祥凯 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-02-13 - 2023-01-20 - G06T17/20
  • 本发明公开了表情基确定方法、虚拟形象驱动方法、装置及介质,本发明通过获取能够确定面部模型的第一面部特征的第一网格模型,以及获取能够确定面部模型的第二面部特征的第二网格模型,接着组合得到既能确定第一面部特征又能确定第二面部特征的第三网格模型,最后根据这个能够充分表达细节特征的第三网格模型从标准模型库中拟合得到表情基组,减小了表情基与面部模型的之间的误差,能够得到更加准确逼真的表情基;此外,根据生成的更加准确逼真的表情基,可以驱动更加准确逼真的虚拟形象,可广泛应用于基于人工智能的图像处理技术领域。
  • 表情确定方法虚拟形象驱动装置介质
  • [发明专利]图像处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备-CN201811455877.4有效
  • 林祥凯;暴林超;凌永根;宋奕兵;刘威 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2018-11-30 - 2023-01-20 - G06V40/16
  • 本发明的实施例提供了一种图像处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该图像处理方法包括:获取目标对象的人脸模型和通过多个视角采集到的所述目标对象的多张人脸图像,并获取各个人脸图像对应的视角参数;根据所述视角参数分别将所述人脸模型投影到所述多张人脸图像中,以确定所述人脸模型上的区域与所述人脸图像中的区域之间的对应关系;基于所述对应关系和所述人脸模型中需要生成纹理图像的目标区域,分别从所述多张人脸图像中提取与所述目标区域相对应的图像;将分别从所述多张人脸图像中提取出的与所述目标区域相对应的图像进行融合处理,生成所述纹理图像。本发明实施例的技术方案能够提高生成的纹理图像的准确性。
  • 图像处理方法装置计算机可读介质电子设备
  • [发明专利]界面显示方法、装置及存储介质-CN201910847938.X有效
  • 林祥凯;乔亮;朱峰明;左宇;杨泽宇;凌永根;暴林超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2018-04-27 - 2023-01-10 - G06T7/80
  • 本发明实施例公开了一种界面显示方法、装置及存储介质,属于计算机技术领域。方法包括:获取第一图像相对于标记图像的位姿参数;当第一图像不满足特征点追踪条件时,从第一图像中提取第二特征点;通过相机拍摄得到第二图像,获取第二图像的时间戳;获取第二图像相对于标记图像的位姿参数;获取第二图像的位移参数;获取第二图像的时间戳在旋转参数曲线中对应的旋转参数,作为第二图像的旋转参数;显示场景界面,场景界面的虚拟元素按照位移参数和旋转参数对应的方位显示。通过在图像不满足特征点追踪条件时采用提取新特征点的方式,避免了由于相机的位置或姿态的变化过多而导致无法追踪到特征点的的情况,增强了鲁棒性,提高了相机的追踪精度。
  • 界面显示方法装置存储介质
  • [发明专利]位姿确定方法、装置及存储介质-CN201810392212.7有效
  • 林祥凯;乔亮;朱峰明;左宇;杨泽宇;凌永根;暴林超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2018-04-27 - 2023-01-03 - G06T7/73
  • 本发明实施例公开了一种位姿确定方法、装置及存储介质,属于计算机技术领域。方法包括:通过追踪第一标记图像的特征点,获取相机拍摄的图像的位姿参数;当第一图像的上一个图像满足特征点追踪条件,而第一图像不满足特征点追踪条件时,将第一图像的上一个图像作为第二标记图像;通过追踪第二标记图像的特征点,获取相机拍摄的图像相对于第二标记图像的位姿参数;根据图像相对于第二标记图像的位姿参数,以及每一个标记图像相对于上一个标记图像的位姿参数,获取图像的位姿参数。通过在第一图像不满足特征点追踪条件时切换标记图像,避免了由于相机的位置或姿态的变化过多而导致无法追踪到特征点的问题,增强了鲁棒性,提高了追踪精度。
  • 确定方法装置存储介质

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