“白须”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网_中国专利网

首页在售求购查询申请展会资讯专利榜企服商城升级VIP

立即登录免费注册

在售专利
求购专利
查询专利
新闻资讯
技术展会
招商加盟
专利榜

本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247

本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247

专利名称

专利名称
专利号码
专利分类
申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

专利下载VIP

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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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

钻瓜专利网为您找到相关结果9个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]风格迁移模型训练方法、图像风格迁移方法及装置-CN202110858177.5在审
发明人：白须 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供的风格迁移模型训练方法、图像风格迁移方法及装置，由于先利用非配对训练图像集对风格图像生成模型进行训练，以根据训练后的风格图像生成模型，得到配对训练图像集；再基于配对训练图像集对风格迁移模型进行训练，得到训练后的风格迁移模型，该训练后的风格迁移模型可用于对目标图像进行风格迁移处理，得到相应的风格图像。由于风格迁移模型的训练图像是利用训练后的风格图像生成模型获得的，其训练图像的数量充足且质量较为统一，使得对于风格迁移模型的训练效果较好，进而利用训练后的风格迁移模型输出的目标图像的风格图像的鲁棒性较高，风格效果更佳。
风格迁移模型训练方法图像装置

[发明专利]笑容图像生成模型的训练方法、笑容图像的生成方法-CN202110858192.X在审
发明人：白须 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供的笑容图像生成模型的训练方法、笑容图像的生成方法，获取第一人脸样本图像；对第一人脸样本图像进行第一处理，得到笑容渐变函数；其中，笑容渐变函数用于表示人脸样本图像中的笑容程度；利用笑容渐变函数，对多个第二人脸样本图像进行第二处理，得到样本笑容图像组；样本笑容图像组中包括每个第二人脸样本图像在不同笑容程度下的笑容图像；利用样本笑容图像组对预先设置的笑容图像生成模型进行训练，得到训练后的笑容图像生成模型。利用该训练后的笑容图像生成模型，能够对目标人脸图像进行处理，以生成与期望笑容程度一致的笑容图像。通过这样的方式能够获得人脸的在期望笑容程度下的笑容图像，为用户带来更多的体验。
笑容图像生成模型训练方法

[发明专利]图像风格迁移模型的训练方法、图像风格迁移方法及装置-CN202110859696.3在审
发明人：白须 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供的图像风格迁移模型的训练方法、图像风格迁移方法及装置，由于利用真实样本图像和其对应的风格样本图像，对待训练的图像风格迁移模型进行训练，并利用所述风格样本图像的颜色聚类图以及线条模糊图对所述待训练的图像风格迁移模型的训练进行监督，获得训练后的图像风格迁移模型。由于在对图像风格迁移模型进行训练时不仅利用真实样本图像和风格样本图像确定图像在图像域上映射关系，还利用颜色聚类图以及线条模糊图对图像在图像块面感和线条感上进行了监督和表征，从而使得训练完毕的图像风格迁移模型所输出的风格图像有着较佳的块面感和线条感，风格迁移效果得到了良好提升真实样本图像风格样本图像。
图像风格迁移模型训练方法装置

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111641158.3在审
发明人：白须 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取包括目标主体的待处理图像；将待处理图像和目标主体的主体属性，输入至目标风格转换模型中，得到将目标主体转换为目标风格类型的目标特效图像；将目标特效图像于图像展示区域中显示。本公开实施例的技术方案，实现了可以将待处理图像中转换为与目标主题风格的图像，提高了图像显示内容的丰富性，主题风格的新颖性以及主题风格与用户适配性的效果。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种虚拟形象的生成方法、装置、设备及介质-CN202110433895.8有效
发明人：吕伟伟;黄奇伟;白须;陈朗 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种虚拟形象的生成方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：响应于用户输入获取目标图像；通过第一生成器生成目标图像对应的虚拟形象；其中，第一生成器是基于第一样本图像集和三维模型生成的第二样本图像集训练得到的。本公开利用第一生成器，有效简化了虚拟形象的生成方式，提升了生成效率，能够生成与目标图像一一对应的虚拟形象，使虚拟形象更加多样化；同时，第一生成器易于部署在各种生产环境中，降低了对硬件设备的性能要求。
一种虚拟形象生成方法装置设备介质

[发明专利]基于属性分类和多视角特征融合的微视频流行度预测方法-CN201710648068.4有效
发明人：苏育挺;李阳;白须;张静 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-08-01 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于属性分类和多视角特征融合的微视频流行度预测方法，所述方法包括以下步骤：利用社会属性特征对微视频进行分类，将微视频分配到不同的流行度等级层次中，获取微视频的初级流行度范围；计算每一个流行度等级层次中不同模态视角下的微视频的相似关系，并用拉普拉斯矩阵的形式表述；利用不同模态的拉普拉斯矩阵的线性组合作为公共子空间的拉普拉斯矩阵；基于拉普拉斯矩阵，利用半监督的方法对微视频的流行度进行预测。本发明利用属性分类和多视角特征融合的方式进行学习，消除了单一视角特征对于流行度预测的限制，同时强调了社会属性特征对于流行度预测的决定性作用。
基于属性分类视角特征融合视频流行预测方法

[发明专利]基于低秩约束和多视角特征融合的微视频流行度预测方法-CN201710378158.6有效
发明人：苏育挺;李阳;白须;井佩光;张静 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低秩约束和多视角特征融合的微视频流行度预测方法，所述方法包括：对4种视角模态特征分别进行低秩近似处理，得到去除噪声的4种低秩特征信息；通过多视角信息典型相关分析对4种低秩特征信息进行特征融合；利用融合后的特征信息，建立表示各微视频之间的图关系的拉普拉斯矩阵；基于拉普拉斯矩阵，利用半监督的方法对微视频的流行度进行预测。本发明避免了单一视角的特征对于流行度预测的局限性，采用低秩约束处理各视角的特征，使得建立的特征之间的拉普拉斯矩阵有更高的稳定性。
基于约束视角特征融合视频流行预测方法

[发明专利]基于低秩张量和层次化字典学习的高分辨率图像重构方法-CN201710191530.2有效
发明人：苏育挺;白须;井佩光;张静 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-03-28 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于低秩张量和层次化字典学习的高分辨率图像重构方法：用双线性插值上、下采样原始图像，将处理结果和原始图像作为字典学习训练集；训练原始和下采样图像，提取下采样图像梯度，排列原始图像和下采样梯度为张量，对后者进行低秩近似；对原始张量和近似下采样梯度张量进行稀疏字典学习，得到图像恢复字典；训练低分辨率和上采样图像，提取低分辨率图像梯度，排列低分辨率梯度和上采样图像为张量，进行学习更新字典；将原始图像转至YCbCr空间，Y用字典进行重构，Cb和Cr用双线性插值进行重构，得到原始恢复图像；迭代反投影全局增强原始恢复图像，得到最终结果。本发明采用张量保留图像的结构信息，提高图像重构的精度。
基于张量层次字典学习高分辨率图像方法

[发明专利]基于拉普拉斯图关系和多视角特征融合的细胞分类方法-CN201710648070.1在审
发明人：苏育挺;白须;刘安安;张静 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-08-01 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拉普拉斯图关系和多视角特征融合的细胞分类方法，所述方法包括以下步骤利用神经网络全连接层对所提取的低级特征进行优化改进，得到更具有分辨力的高级特征；计算细胞在3种不同的高级视角特征空间中的拉普拉斯图关系，获取3种模态特征的拉普拉斯矩阵；将3种模态特征的拉普拉斯矩阵的线性组合作为公共子空间的拉普拉斯矩阵，通过半监督的方法对细胞进行分类。本发明利用拉普拉斯图关系和多视角特征融合的方式进行学习，消除了单一视角特征对于流行度预测的限制，同时利用神经网络全连接层对所提取的低级特征进行优化升级。
基于拉普拉斯关系视角特征融合细胞分类方法

1
共 9 条

友情链接：交换友情链接需要网站权重大于4，网站收录10W以上，如符合条件，请联系QQ：76009968。

关于我们寻求报道投稿须知广告合作版权声明网站地图友情链接企业标识联系我们

在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

版权所有钻瓜科技（天津）有限公司津ICP备15000985号津公网安备 12019202000206号http://www.vipzhuanli.com/公布日期

咨询在线客服

咨询在线客服

tel code back_top