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]一种人脸采集识别方法和实现该方法的系统-CN201610588816.X在审
  • 吴建忠 - 广东金杭科技股份有限公司
  • 2016-07-22 - 2016-12-07 - G06K9/00
  • 采集人员的七张照片信息;步骤2:将照片信息录入一数据库中;步骤3:第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片;步骤4:比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧照片进行相似度比对,判断是否存在预设的第一阀值的头像照片,若存在,即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人,所述调取模块调取与作为辅助标签的侧照片相对应的作为主标签的照片,若不存在,则单独建立一个新的索引模板本发明采用七张照片作为索引模板,可以使非的人脸也能有一个匹配的角度,从而可以提高人脸的比对正确率。
  • 一种采集识别方法实现系统
  • [发明专利]图像融合方法及相关产品-CN201811609010.X有效
  • 乔俊;孙道佼;万历;陈艳萍;姜展超;苏建钢 - 深圳云天励飞技术有限公司
  • 2018-12-27 - 2023-03-14 - G06T3/40
  • 本申请实施例提供了一种图像融合方法及相关产品,其中,方法包括:获取第一素描图像以及第二素描图像,所述第一素描图像与所述第二素描图像为不同的人脸角度的图像;依据所述第一素描图像进行调整,得到目标第一素描图像,所述目标第一素描图像的人脸角度为角度;依据所述第二素描图像进行调整,得到目标第二素描图像,所述目标第二素描图像的人脸角度为角度;将所述目标第一素描图像与所述目标第二素描图像进行图像融合,得到目标素描图像。通过本申请实施例能够实现正素描图像,以实现精准搜索犯罪嫌疑人。
  • 图像融合方法相关产品
  • [实用新型]用于测量眼距及前倾角的影像分析仪-CN202321254579.5有效
  • 夏发云 - 上海展志光学仪器有限公司
  • 2023-05-23 - 2023-10-03 - A61B3/10
  • 本实用新型公开了一种用于测量眼距及前倾角的影像分析仪,包括底座、电动推杆、控制器和测试架;电动推杆固定在底座上;测试架固定在电动推杆的活动杆的顶部;测试架呈C型,测试架的中部与对应处及其中一个端头与侧对应处均设有摄像头通过两个摄像头分别采集、侧数据,采集的数据通过数据线传输给一体机或工控机对数据进行分析。通过机器采集分析的方式,解决了人工测量误差无法避免的问题,提升了测量的准确率。
  • 用于测量倾角影像分析
  • [外观设计]手机的图形用户界面-CN201730261268.5有效
  • 李建;敖翔 - 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
  • 2017-06-22 - 2017-12-12 - 14-03
  • 图形用户界面的用途产品的图形用户界面为一种人脸活体检测界面,包括人脸采集交互区、用户操作引导区、拍照按钮以及退出验证流程按钮;其中,人脸采集交互区用于采集不同角度的人脸图像,用户操作引导区用于通过文字(例如请自拍,请再拍一张侧等)引导用户的操作,拍照按钮用于启动相机,切换自拍模式进行拍摄,退出验证流程按钮用于退出活体检测界面。主视图用于显示为采集图像的显示界面,变化状态图1用于显示为侧采集图像的显示界面。
  • 手机图形用户界面
  • [发明专利]多角度人脸表情图像的生成与识别方法-CN201910445298.X有效
  • 孙宁;秦辉;李晓飞 - 南京邮电大学
  • 2019-05-27 - 2023-03-24 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种多角度人脸表情图像的生成与识别,将人脸局部关键特征与全局关键特征融合,并将对抗生成一致性网络CTGAN和卷积神经网络融合,形成了判别侧表情类别的深度神经网络,将四通道的侧图片送到生成器进行训练,而不是传统中将随机变量作为输入,从而最大化的保存了侧图片的特征信息,可以更有效的建立从侧图片的映射关系,提升整体识别准确率;将多种特征融合并使用卷积神经网络CNN对提取到的特征进行分类,能够极大的提升多角度人脸表情识别的准确率和鲁棒性
  • 角度表情图像生成识别方法

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