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  • 本发明涉及一种基于关键点扩充和Delaunay三角剖分的精细化人脸矫正方法及系统,属于计算机视觉和图像处理技术领域。所述方法无需深度学习模型,基于面部特征,从5个基本关键点扩充到指定数量详细关键点,针对眼睛、嘴巴和面部轮廓采用不同的生成方法...
  • 本发明涉及船舶智能监控与计算机视觉技术领域,具体为一种远洋渔船舵轮用多方位人脸采集装置,包括:安装架和镜头模组,所述安装架底部的两侧均固定设置有侧定位架,且两个侧定位架相对的一侧均活动设置有活动夹块。本发明通过皮带与螺纹传动,可平稳精准调节...
  • 本发明涉及图像检测技术领域,具体涉及一种多模态数据视频巡检专注度分析与预警方法和系统,所述方法包括采集面部视频数据,提取面部特征中的眼部微动特征、眉毛形态特征和额头肌电视觉特征;采集生理信号中的心率变异性数据和皮电反应数据;进行个性化标准化...
  • 本发明提出了一种基于DS证据理论的多模态油田作业人员身份识别方法及系统,包括:①获取油田作业场所不同区域包含目标人员的视频流;②读取视频流进行逐帧遍历与图像增强,得到处理后的画面帧并存入预处理队列;③在画面帧上逐帧检测人脸,将检测到人脸的画...
  • 本申请涉及计算机技术领域,特别涉及一种基于面部分候脏腑理论及多特征融合的面诊分析系统,包括:采集组件和硬件平台,采集组件采集用户的面部区域图像,其中,硬件平台包括:获取引擎、数据库和处理引擎,通过集成高精度面部图像自动分割、鲁棒的颜色特征建...
  • 本申请实施例涉及终端技术领域,尤其涉及一种注视点识别方法和电子设备,能够避免电子设备基于错误的注视点位置执行错误的操作。该方法包括:获取第一图像,第一图像包括人脸图像;基于第一图像获取用户的注视点的位置;在注视点的位置对应的目标预设区域的目...
  • 本发明公开了一种人脸图像的伪造检测和重建方法和装置,包括:利用基于迁移学习构建的伪造检测模型对人脸图像进行伪造检测;当判断人脸图像经过伪造处理时,提取人脸图像的图像特征,并基于图像特征利用光流预测模型进行光流预测,利用预测的光流场对经过伪造...
  • 本申请提供一种基于人脸识别模型应用的模型加速方法,包括:采样人脸图片;对人脸图片采用两种不同的数据增强方式,并分别获取第一失真图和第二失真图;第一失真图通过原始模型进行特征提取,输出第一嵌入向量;第二失真图通过精简模型进行特征提取,输出第二...
  • 本发明涉及的由掌纹图像快速抽取出掌静脉信息的方法,属于静脉识别及信息安全技术领域,该方法包括以下步骤:通过移动终端采集掌纹图像,将掌纹图像转化为RGB数据格式后进行自适应调节;对自适应调节后的掌纹图像的RGB三通道图像进行滤波处理;提取掌纹...
  • 本发明涉及一种全局模式与高频残差协同的AI生成图像模型溯源方法。其发明内容主要包括:首先,针对AI生成图像中潜在的指纹特征,提出了全局模式指纹分支与高频残差指纹分支双通道协同结构,全局模式指纹分支针对图片中的全局信息,对图像整体的语义与风格...
  • 本申请公开了一种多模态与强化学习结合的海上落水人员搜寻方法及系统。该方法包括:采集包括可见光图像数据、红外图像数据与雷达点云数据的传感器数据,并进行高精度时空对齐;提取各传感器数据的图像特征,拼接后通过编码器融合为统一编码特征向量;同时采集...
  • 本发明公开了一种基于改进的YOLOV11前视声呐图像的鱼类目标识别方法,在YOLOV11中嵌入EfficientViMBlock模块,优化特征提取流程,兼顾全局依赖捕捉与局部细节保留,改进后的模型在mAP50指标上保持0.995的高准确率,...
  • 本发明公开了基于图像融合重识别技术的特定人员违规行为识别方法,属于计算机视觉与人工智能技术领域,其包括获取视频流进行质量增强,生成时序预处理图像帧;对该图像帧执行时序目标检测与行人检测,生成违规行为区域和多个行人区域;基于交并比与时间持续性...
  • 本发明公开了基于头胸甲特征的中华绒螯蟹防伪识别方法及系统,涉及水产养殖信息化与智能监测技术领域,方法包括:采集不同产地、性别、规格蟹的头胸甲图像,标注关键点后进行预处理得到训练集,基于训练集训练得到关键点检测模型用于定位关键点。基于关键点进...
  • 稻田复杂场景图片的稻蟹目标检测装置、方法及目标检测网络的训练方法,属于目标检测领域,由于稻蟹与背景纹理的高相似性以及稻花易附着在蟹体表面,以及蟹爪等极小目标识别准确性低,容易造成部分纹理遮挡,进而导致特征混淆的问题,要点是主干网络用于输入稻...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,公开一种基于机器视觉的实验动物性别与体重同步鉴定系统,包括:中央处理器被配置为调用图像采集单元,从连续视频流中并行提取两类图像信息:一类是动物核心关键点的坐标时间序列,用于执行二阶数值微分和统计分析,建立加速度谱...
  • 本发明涉及一种基于多粒度通用对抗扰动与防御群组的重识别方法,属于计算机视觉技术领域。包括:利用基线模型提取图像样本的样本特征;根据图像样本和样本特征分别构建身份标签、成对关系和列表关系的攻击损失函数;对三个损失函数进行加权融合得到多粒度攻击...
  • 本发明公开了一种基于姿态引导与三重协同损失的行人重识别方法及系统,属于计算机视觉技术领域。该方法在姿态引导深度监督框架中,设计了一种融合温度缩放交叉熵损失、三元组损失和圆环损失的三重协同损失函数,通过权重配置协同优化特征学习;在训练阶段结合...
  • 本发明提供一种基于计算机视觉的铁路客运站闸机防尾随方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,所述方法包括:获取待识别视频流,将所述待识别视频流输入至预训练的目标检测模型中,输出至少一个旅客的旅客类别和对应的坐标;为所述至少一个旅客中的每个旅客生成...
  • 本发明公开了一种猪只数量盘点方法、系统、设备及存储介质,包括:采集猪只通行时的高度数据和视频流数据;通过边缘计算设备对采集到的数据添加时间戳,建立高度数据流与视频流数据的时间同步关系,并将同步后的多模态数据存入环形缓冲区;对实时高度数据进行...
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