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  • 本发明公开了一种人脸图像深度伪造检测方法及系统,属于深度伪造检测技术领域,构造训练集;当待检测的人脸图像属于训练集中的真实人脸图像时,以原始图像特征和真实特征之间距离最小为损失函数;当待检测的人脸图像属于训练集中的伪造人脸图像时,通过确定原...
  • 本申请涉及自动驾驶技术领域,特别是涉及一种视线落点的侦测方法。在本申请实施例中,其步骤包括利用光源装置输出光源经光学模块产生多个光斑,并投射至眼球,利用影像采集装置采集来自于眼球所反射的多个反射光斑,以形成采集影像,电子装置通过应用程序分析...
  • 本申请提供一种瞳孔参数获取方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取用户佩戴试镜架时的双目图像对和用户头部的姿态信息;将双目图像对与对应的姿态信息输入至预训练的多模态神经网络模型,输出图像坐标系中的关键点坐标;根据双目视觉几何原理,结...
  • 本说明书公开了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备,其中方法应用于图像处理程序,包括:获取声音采集设备采集到的场景中的目标声音信号;对所述目标声音信号进行音源定位,确定出所述目标声音信号在所述场景的场景全景视频图像中所对应的区域位置信...
  • 本申请实施例公开了一种目标行为识别方法、装置、电子设备及介质。该方法包括:对从视频中提取的图像进行目标检测,确定包含目标的目标图像以及目标信息;对各目标图像进行特征提取并确定图像特征图,根据图像特征图和目标信息确定目标的目标特征向量;基于模...
  • 本发明公开了一种打架行为识别方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:对目标图像进行人体检测,确定目标图像包含的每个人体的人体检测框区域;当人体检测框区域的数量大于1时,遍历目标图像中每个人体检测框区域,分别确定当前人体检测框区域中的第...
  • 本申请公开了一种用户行为识别方法及相关装置,涉及图像处理领域,包括:通过对监控区域的监控图像进行检测对象识别,并分析得到所述监控图像中检测对象的动作行为,当所述动作行为属于预设行为集合时,对所述检测对象进行身份识别,当身份识别结果为所述检测...
  • 本申请实施例提供一种基于图卷积神经网络的手势识别方法及装置,方法包括:通过手势骨骼序列数据构建手势骨骼空间图,将手势骨骼空间图输入耦合特征学习模块,提取出高维空间下的特征表示,将骨骼高维特征输入解耦学习模块,通过通道解耦提取骨骼高维特征在不...
  • 本申请公开了一种基于改进YOLO11模型的远距离交警手势识别方法及装置。属于手势识别技术领域。该方法包括:获取待识别交警手势的原始图像;其中,在不同拍摄距离下获取的所述原始图像中,交警手势区域占整个图像的比例各不相同;将所述原始图像输入改进...
  • 基于时空图卷积网络的高空作业疲劳分析及防坠预警方法属于人工智能安全监测技术领域。本发明首次实现力学关联动态建模,首创使用自适应关节权重图卷积层,动态学习高空动作中关节点间力学关联,另外设计了多尺度空洞时序卷积模块,同步捕获瞬时失衡动作与渐进...
  • 本发明涉及一种基于骨骼关键点的翻越护栏行为识别方法、系统、设备和介质,包括:对输入视频流进行人体骨骼关键点检测,得到包含预设类型关键点的序列数据;对序列数据进行时序平滑与基于置信度的数据清洗;基于预先标定的护栏参数,将序列数据中各关键点的图...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种智能健身器材的用户动作执行标准度评分系统,对应的步骤包括:基于用户动作图像的关节点像素坐标确定用户动作图像的特征向量,确定用户动作图像与标准动作图像之间的特征向量差异度;利用特征向量差异度和相邻特征向...
  • 本发明涉及行为识别技术领域,尤其涉及一种多模态层次行为识别方法,包括获取行为视频片段和文本描述;构建MHAR‑Net网络,包括:利用LSTFD模块对视频片段进行时空解耦;利用DCTVCL模块对文本描述进行语义对齐;利用MSTSCA模块融合时...
  • 本申请实施例公开了一种基于大模型和视觉识别融合的邮轮乘客安全智能预警系统及方法。本申请实施例提供的技术方案,通过引入融合了环境因素的动态风险场,结合对乘客行为、时空和社交的多维度风险参数的融合分析,以及基于大模型的行为链推演,使得安全预警系...
  • 本发明公开了一种基于普吕克直线的步态识别方法,属于计算机视觉和生物特征识别技术领域。该方法的核心在于提出了一种双层次的步态特征建模框架。首先,利用普吕克坐标将人体骨骼建模为空间直线,并通过对偶四元数计算每一段骨骼在相邻帧间的绝对刚体运动特征...
  • 本发明公开了一种AR视觉信息实时叠加系统及方法,具体涉及增强现实技术领域,该系统包括:视觉采集与预处理模块、多模态空间定位模块、多源信息融合模块、动态叠加渲染模块和交互反馈优化模块。本发明所述的一种AR视觉信息实时叠加系统及方法,本发明交互...
  • 本发明涉及体育训练技术领域,具体涉及基于深度学习的艺术体操动作精准评分与技术分析系统,包括多视角视频采集子系统、人体三维空间位置重建子系统、动作识别与评分子系统、动作分析子系统、可视化子系统、通信和控制子系统以及数据存储子系统,本发明的核心...
  • 本公开提供了运动姿态确定方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉技术领域,该运动姿态确定方法的具体实现方案为:根据目标对象的属性,将第一待处理点云进行划分得到用于表征目标对象的第一对象点云集合和用于表征运动...
  • 一种基于大模型语义驱动的细粒度无监督跨模态行人重识别方法,涉及计算机视觉与模式识别技术。方法包括:输入无标注的可见光 ‑ 红外行人数据集,利用视觉 ‑ 语言模型生成图像文本描述,再通过大语言模型解析为结构化语义属性向量;提取图像的视觉特征与...
  • 一种基于动态记忆增强的文本到图像行人重识别方法,涉及计算机视觉技术领域。设计动态记忆增强模块,基于现代霍普菲尔德网络构建可迭代更新的原型记忆库,动态存储和检索多模态共现属性特征,有效抑制样本特异性噪声并保留判别性跨模态协方差模式。将文本到图...
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