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公开(公告)号：CN108363982B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201810172642.8
申请日：2018-03-01
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种确定对象数量的方法及装置，属于图像处理领域。所述方法包括：对图像中的目标对象进行检测，得到目标对象的头部图像和身体图像；确定检测到的头部图像的数量，得到第一数量，并确定检测到的身体图像的数量，得到第二数量；将检测到的头部图像和身体图像中属于同一目标对象的头部图像和身体图像进行关联，得到至少一个目标关联组；确定该至少一个目标关联组的数量，得到第三数量；根据该第一数量、该第二数量和该第三数量，确定该图像中目标对象的数量。本发明通过综合利用头部图像和身体图像的数量来确定图像中目标对象的数量，有效弥补了因对头部图像误检或漏检导致的计数不准确的问题，提高了确定图像中对象数量的准确性。
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公开(公告)号：CN108875666B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201810677462.5
申请日：2018-06-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 腾讯云计算(北京)有限责任公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/422 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种运动轨迹的获取方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机视觉领域。本发明通过对每两帧图像之间的无向图进行分解，将复杂的无向图分解成多个简单的无向图，再分别对每个无向图中对应的目标进行关联，大大减少了计算量，也使得获取多帧图像的关联矩阵的效率更高，能够生成更加精准的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN111768336B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010659115.7
申请日：2020-07-09
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种人脸图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质，可获取正负样本图像，其中，正样本图像为真实人脸图像，负样本图像为伪造人脸图像，样本图像的标签包括真实人脸图像概率；本申请通过对正负样本图像分别进行至少一块图像内容的替换，可得到重构正负样本图像；并调整重构正负样本图像的标签中的真实人脸图像概率；由此，正负样本图像的数据分布发生了变化，基于样本图像训练得到的人脸检测模型，一定程度上可忽略数据分布的影响，泛化能力得到了提升，且基于重构正负样本图像的标签，人脸检测模型可学习给出不过于准确的分类结果，缓解模型过分自信的问题。
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公开(公告)号：CN112287193B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011189435.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/906 , G06V10/762
Abstract: 本申请实施例公开了一种数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：根据多个数据所属的第一聚类集群以及每个第一聚类集群对应的第一质心，创建多个第一质心的目标关系数据，根据多个数据及多个第一质心的目标关系数据，分别确定每个数据与多个第一质心之间的相关度；将每个数据分配给最大相关度对应的第一质心，将同一个第一质心分配的数据构成一个第二聚类集群，得到多个第二聚类集群。基于为每个质心创建的目标关系数据，能够确定数据与每个质心之间的相关度，以相关度为参考基准，将多个数据进行聚类，保证了同一个聚类集群中的数据的相似度高，保证了聚类集群的准确性，从而提高了数据聚类的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111598924B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010383524.9
申请日：2020-05-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本申请实施例公开了一种目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取按序排列的多个图像帧，将多个图像帧中每预设数目个图像帧作为一个图像组，得到按序排列的多个图像组，对多个图像组进行处理，得到每个图像组的至少一条目标区域链，根据多个图像组的目标区域链及多个图像组的排列顺序，创建至少一个目标的目标区域组合链。以图像组为单位获取目标区域链，使每个图像组中不同的图像帧的目标区域存在关联关系，提高了目标检测的准确性，而且不同的图像组中包括相同的图像帧，使多个图像组的目标区域链存在关联关系，能够构成目标区域组合链，提高了目标区域组合链的准确性。
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公开(公告)号：CN111652878B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010550677.8
申请日：2020-06-16
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取目标人脸图像的第一人脸图像的纹理特征和第二人脸图像的边缘特征，对边缘特征和纹理特征进行融合处理得到脸部特征，对脸部特征进行分类处理得到分值，在分值属于预设数值范围的情况下，将目标人脸图像确定为真实人脸图像。由于纹理特征可以区分人脸是否为经过编辑的人脸，边缘特征可以区分人脸是否为经过替换的人脸，因此融合后的脸部特征可以区分人脸图像是否为真实人脸图像，能够提高图像检测的准确性。并且，由于每个人脸图像都包括纹理特征和边缘特征，因此该图像检测方法可适用于对任一人脸图像的检测，具有较强的泛化性。
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公开(公告)号：CN115050064A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110250942.5
申请日：2021-03-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06Q20/40
Abstract: 本申请公开了一种人脸活体检测方法、装置、设备及介质，涉及图像处理领域。该方法包括：根据人脸图像生成图像序列，图像序列包括人脸图像和n个图像局部块，图像局部块是对人脸图像进行分割得到的，n为正整数；基于图像序列，生成目标活体特征向量，目标活体特征向量是基于人脸图像与图像局部块之间的活体特征信息交互和图像局部块之间的活体特征信息交互生成的；对目标活体特征向量进行分类，获得预测分数；响应于预测分数高于判断阈值，确定人脸图像中的人脸为活体。本申请会提取人脸图像中整体和局部之间的活体特征信息以及局部与局部之间的活体特征信息，使得人脸活体检测结果更贴近实际情况，提高检测精度与正确率。
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公开(公告)号：CN111898577B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010795779.6
申请日：2020-08-10
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法包括：基于初始检测模型，对样本图像进行图像检测，得到至少一个预设类别对应的至少一个预测分量占比；基于标注类别，获取至少一个预测分量占比和至少一个标注分量占比之间的差异，得到混合高斯分布损失；基于至少一个预设类别分值，获取至少一个预测分量占比和至少一个标注分量占比之间的差异，得到均方差损失；利用混合高斯分布损失和均方差损失的组合损失，对初始检测模型进行迭代训练，直到满足训练截止条件时，确定迭代训练后的初始检测模型为预设检测模型；预设检测模型用于获取待检测图像的检测分值。通过本申请实施例，能够提升图像检测的精细度。
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公开(公告)号：CN114937115A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110866292.7
申请日：2021-07-29
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能技术，特征涉及一种图像处理方法、人脸更换模型处理方法、装置和电子设备，所述方法包括：从不同目标真实对象的人脸图像中提取对象属性特征，所述对象属性特征包括所述目标真实对象的姿态特征、表情特征和光照特征；基于训练过程中学习到的虚拟角色属性特征，依次对各所述对象属性特征中的姿态特征和表情特征进行解码，得到不同的目标合成图像；各所述目标合成图像中的对象具有与相应所述目标真实对象一致的姿态和表情，以及具有与目标虚拟角色一致的身份信息；依据各所述光照特征，对相应所述目标合成图像进行光照渲染。采用本方法能够简化人脸更换的过程以及提高人脸更好后使得的合成图像的真实性。
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