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公开(公告)号：CN111553267A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010344536.0
申请日：2020-04-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能领域，提供了一种图像处理方法、图像处理模型训练方法及设备。所述图像处理方法包括：获取模板面部图像和至少两张初始面部图像；对所述模板面部图像进行编码，得到所述模板面部图像的属性特征；分别对各张所述初始面部图像进行编码，得到各张所述初始面部图像各自对应的面部身份特征；组合各个所述面部身份特征，得到组合身份特征；融合所述组合身份特征及所述属性特征，得到目标特征；解码所述目标特征，得到目标面部图像；所述目标面部图像与组合身份特征匹配、且与所述模板面部图像的属性特征匹配。采用本方法能够提高图像处理效率。
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公开(公告)号：CN111126347A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010010745.1
申请日：2020-01-06
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种人眼状态识别方法、装置、终端及可读存储介质，其中，所述方法包括：预先通过关键点判断规则对至少一个训练图像进行人眼状态标注得到标注图像集，利用所述标注图像集对至少一个网络模型进行训练得到至少一个识别模型；预先调用所述至少一个识别模型对至少一个样本图像进行人眼状态识别后筛选具备相同人眼状态的图像得到筛选图像集，利用所述筛选图像集对初始识别模型进行训练得到人眼状态识别模型；获取目标人脸图像，所述目标人脸图像中包括人眼；调用所述人眼状态识别模型对所述目标人脸图像进行人眼状态识别，得到识别结果。通过实施本发明实施例，可以提高人眼状态识别的效率。
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公开(公告)号：CN110781765A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910942510.3
申请日：2019-09-30
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种人体姿态识别方法、装置、设备及存储介质；该方法包括：获取待识别图像；待识别图像中包含人体的成像信息；对待识别图像进行人体检测，得到至少一个人体信息；对待识别图像中的人体姿态关键点进行多尺度识别，得到多尺度关键点；对多尺度关键点进行多尺度融合，得到目标关键点；将目标关键点分配至每个人体信息中，得到人体姿态信息，完成人体姿态识别；人体姿态信息为每个人体信息的姿态所构成的集合。通过本发明实施例，能够提升人体姿态识别的准确度。
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公开(公告)号：CN109086713B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201810847632.X
申请日：2018-07-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种眼部识别方法、装置、设备及存储介质，属于图形处理技术领域。所述方法包括：获取目标图像；调用机器学习模型对目标图像进行处理，得到目标图像的眼部特征点的坐标，眼部特征点中包括内外眼角点、边界点以及中心点；且内外眼角点、边界点和中心点符合预设直线关系；根据边界点的边界坐标，在目标图像中确定出虹膜区域。本申请通过调用机器学习模型对目标图像进行处理，得到目标图像的眼部特征点坐标，由于同时定位符合预设直线关系的内外眼角点、边界点以及中心点能够辅助机器学习模型对中心点的定位，因此提高了定位瞳孔区域的准确度，从而提高了眼部识别的准确度。
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公开(公告)号：CN110070005A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910262290.X
申请日：2019-04-02
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明提供一种图像目标识别方法，其包括：获取具有关联性的多个识别图像，并检测每个识别图像中的人脸检测框和人体检测框；将每个识别图像中的人脸检测框和人体检测框进行匹配操作，以得到每个识别图像中的识别目标；对每个识别图像中的识别目标进行特征提取，以得到识别图像中的识别目标的目标特征；按时间顺序，对多个识别图像中对应的识别目标的目标特征进行融合，以得到多个识别图像中对应的识别目标的运动轨迹特征。本发明还提供一种图像目标识别装置，本发明基于识别目标的多个目标特征，生成识别目标在多个识别图像中的运动轨迹特征；提高了识别图像中识别目标的识别准确性，降低了对识别目标的监控操作成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109670437A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811532337.1
申请日：2018-12-14
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请涉及一种年龄预估模型训练方法、面部图像识别方法及装置，所述年龄预估模型训练方法包括：获取当前阶段对应的面部样本图像集；对于面部样本图像集中的每一面部样本图像，调整图像质量参数得到参数调整面部图像，并从相应的年龄标注范围中选取年龄标注值；根据参数调整面部图像和选取的年龄标注值，对待训练模型进行当前阶段的训练，直至满足当前阶段的训练中止条件；根据当前阶段的训练中止条件确定下一阶段的训练中止条件；以下一阶段作为当前阶段，返回获取当前阶段对应的面部样本图像集继续训练，直至下一阶段的训练中止条件满足训练完成条件，得到年龄预估模型。本申请提供的方案提高了年龄预估模型的年龄预估准确性。
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公开(公告)号：CN109657615A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811557119.3
申请日：2018-12-19
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种目标检测的训练方法、装置及终端设备，应用于信息处理技术领域。目标检测的训练装置会确定第一训练样本中包括多组样本图像，而每组样本图像中包括原始目标图像或对原始目标图像进行第一变换后的图像，及对原始目标图像进行第二变换后的图像，这样通过初始目标检测模型对多组样本图像中各个样本图像进行目标检测，并计算初始目标检测模型检测各组样本图像的误差，即第一损失函数，再根据第一损失函数训练得到最终的目标检测模型。这样，将初始目标检测模型对每组样本图像中两个样本图像进行检测的误差(即第一损失函数)作为训练的基准，细化了作为训练基准的损失函数，从而使得对目标检测模型的训练更精确。
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公开(公告)号：CN109657583A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811503905.5
申请日：2018-12-10
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种脸部关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质，获取待检测脸部图像，待检测脸部图像为待检测帧的脸部图像；根据所述待检测脸部图像，确定所述待检测脸部图像中分别包括各关键点的局部图像；基于各局部图像，分别确定各局部图像对应的关键点的候选点；对各关键点的候选点进行联合约束，确定各脸部关键点。由于对整体的待检测脸部图像中分别包括各关键点的局部图像，分别确定该局部图像中对应的关键点的候选点。可以降低计算量，提高关键点候选点的确定效率。从而，可以使得各脸部关键点的检测效率得到提升。
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公开(公告)号：CN114529687B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210163020.5
申请日：2022-02-22
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重建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能、计算机视觉技术、智慧交通和云技术领域。该方法包括：获取目标对象对应的待处理图像，获取待处理图像的第一纹理信息和第一几何信息。对待处理图像进行风格特征提取，得到待处理图像的第一风格特征。采用第一风格特征对第一纹理信息进行修复，得到第二纹理信息；基于第二纹理信息和第一几何信息进行图像重建，得到重建后的目标图像。该方法基于对待处理图像进行风格特征提取所得到第一风格特征，对第一纹理信息进行修复，得到第二纹理信息。并根据该第二纹理信息和第一几何信息进行图像重建，可以得到纹理信息更加丰富的目标图像。
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公开(公告)号：CN112102477B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202010969615.0
申请日：2020-09-15
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种三维模型重建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述三维模型重建方法包括：获取输入图像的图像特征系数；根据所述图像特征系数，分别获取所述输入图像基于纹理和形状的全局特征图和初始局部特征图；对所述初始局部特征图进行边缘平滑处理，得到目标局部特征图；分别基于纹理和形状，对所述全局特征图和所述目标局部特征图进行拼接，得到目标纹理图像和目标形状图像；根据所述目标纹理图像和所述目标形状图像进行三维模型重建处理，得到目标三维模型。上述方案通过对局部特征图进行边缘平滑处理，不容易产生图像畸变，能重建得到边缘平滑的目标三维模型。
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