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公开(公告)号：CN105574827B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510954043.8
申请日：2015-12-17
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种图像去雾的方法、装置，所述方法包括：对不含雾图像进行人工加雾，生成含雾图像；输入含雾图像和所述含雾图像的透射率至深度卷积网络或者多尺度深度卷积网络，训练所述深度卷积网络或者所述多尺度深度卷积网络，直至所述深度卷积网络或者所述多尺度深度卷积网络输出的透射率与所述含雾图像的实际透射率之间的误差小于预设的误差阈值；输入待去雾的有雾图像至训练好的所述深度卷积网络或者所述多尺度深度卷积网络中，输出所述有雾图像的透射率；根据雾天成像模型、大气光值和所述有雾图像的透射率，将所述有雾图像恢复为无雾图像。本发明，可以大大降低白边现象的发生，并且在对比度上有显著提高。
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公开(公告)号：CN106570497A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610878795.5
申请日：2016-10-08
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
CPC classification number: G06K9/2054 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种场景图像的文本检测方法，所述方法包括：获取场景图像，通过卷积神经网络模型提取所述场景图像的卷积特征；将所述场景图像的卷积特征送入递归神经网络模型，生成文本候选框序列，对所述文本候选框序列进行后处理，获取文本行区域。本方法通过递归神经网络模型对卷积特征进行训练，可以利用卷积特征的上下文本信息进行训练，有利于提高文本检测的鲁棒性，并且不局限于单一语言分类器，可以适应多语言文本的检测要求，而且无需人为设定复杂的先验条件，在不同场景下有利于提高检测的稳定性。通过利用重叠区域的计算资源，可以有效的提高计算效率，通过端到端的模型，可以简化计算处理的步骤。
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公开(公告)号：CN105809090A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201410842784.2
申请日：2014-12-30
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种人脸性别特征提取的方法及系统，所述方法包括：对原始人脸图像进行预处理；基于深度卷积神经网络模型对预处理后的人脸图像进行特征提取；根据提取的所述特征进行性别判定。通过本发明，可有效提高性别特征提取的准确度，并降低提取过程中运算的复杂度。
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公开(公告)号：CN105654056A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511025621.6
申请日：2015-12-31
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00268 , G06K9/6256
Abstract: 本发明适用于人脸识别技术领域，提供了人脸识别的方法及装置，包括：提取训练样本和待识别的人脸图像对的高维特征，对高维特征进行分段和降维；定义潜因子模型，所述潜因子分析模型将特征表示为身份因子、年龄因子、均值和噪声的线性组合；输入所述训练样本的特征，通过极大似然估计优化所述潜因子模型，目标函数是对数形式的隐藏因子联合概率；将所述人脸图像对的特征输入训练好的所述潜因子模型，计算似然比，所述似然比为第一概率与第二概率的比值；以所述似然比表示相似度，若所述相似度高于预设阈值，将所述人脸图像对识别为同一个人。本发明提升了人脸识别的准确率。
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公开(公告)号：CN104732503A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201310724437.5
申请日：2013-12-24
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种图像去雾增强方法和装置。所述方法包括：获取目标图像和参考图像，所述参考图像是由目标图像所在场景获取的清晰图像；分别计算所述目标图像和参考图像对应的特征图像；根据所述目标图像和参考图像对应的特征图像构造所述目标图像和参考图像间的掩膜；根据所述掩膜求解所述目标图像的变换系数；根据所述变换系数进行运算以得到所述目标图像对应的输出图像。所述装置包括：图像获取模块、特征计算模块、掩膜构造模块、系数求解模块和输出图像运算模块。采用本发明可以对图像进行去雾和增强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103761720A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310689005.5
申请日：2013-12-13
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供一种图像去雾方法及图像去雾装置。该方法包括以下步骤：对需要去雾的第一图像I进行下采样，得到第二图像Ismall；获取所述第二图像Ismall的暗通道图像根据暗通道图像估算第一图像I的大气光值A；估算所述第二图像Ismall的第一透射图对所述第一透射图进行优化，得到优化后的第二透射图tsmall，获取第二图像Ismall的线性变换系数asmall和bsmall；对asmall和bsmall进行双线性插值，得到所述第一图像I的变换系数a和b，并获取所述第一图像I的第三透射图t(x)，其中t(x)＝a(x)I(x)+b(x)；基于所述第三透射图t(x)、大气光值A得到去雾处理后的第三图像J。本发明基于暗通道先验法，结合下采样和变化插值等处理方案，有效地减少了图像和视频的去雾处理运算量，提高了处理速度。
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公开(公告)号：CN102855667A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201110182450.3
申请日：2011-06-30
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06T19/00
Abstract: 本发明涉及一种三维物体的计算机辅助设计方法，首先提取输入的二维线画图的外表面；再根据提取的外表面，将二维线画图分割成多个子线画图，并对子线画图进行三维重构；最后将多个子线画图的三维重构结果进行合并得到三维物体。通过对多个复杂物体进行试验，结果表明本发明的方法和系统能够根据用户输入的二维线画图，高效准确地完成二维线画图的分割和三维物体的重构。此外，本发明还涉及一种三维物体的计算机辅助设计系统。
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公开(公告)号：CN102355555A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110283909.9
申请日：2011-09-22
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 一种视频处理方法，首先获取视频的第一帧，对所述视频的第一帧进行艺术风格化处理；然后通过光流法将所述第一帧的艺术风格化效果扩散到后续每一帧中；在艺术风格化处理的过程中，采用人脸定位算法获取视频帧中的人脸区域；并将进行艺术风格化处理后的人脸区域与未进行艺术风格化处理的人脸区域进行混合处理；最后将混合处理后的人脸区域与进行艺术风格化处理后的非人脸区域进行结合。从而在艺术风格化的同时保证人脸区域的清晰，进而实现了对视频的艺术风格化。本发明还提供一种视频处理系统。
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公开(公告)号：CN118038233A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311628570.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 上海人工智能创新中心
IPC: G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/088 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/62 , G06V10/80
Abstract: 本申请实施例提供了一种视觉模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取待迁移到低亮度场景的第一视觉模型，并基于第一视觉模型的用于提取视图特征的视觉编码器生成老师模型和学生模型；获取与低亮度场景相关的原始视图，并生成增强视图、混合视图和局部视图；将原始视图、增强视图和混合视图作为第一输入数据，输入到老师模型中，确定各视图的第一特征结果；将原始视图、增强视图、混合视图和局部视图作为第二输入数据，输入到学生模型中，确定各视图的第二特征结果；依据第一特征结果和第二特征结果的一致性，对老师模型和学生模型进行调整，以确定训练好的视觉编码器，以得到迁移到低亮度场景的第二视觉模型。
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公开(公告)号：CN117876955A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311714678.1
申请日：2023-12-13
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及图像分析技术领域，揭示了一种图像分析方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取待检测图像；根据识别模型，得到待检测图像中的各个物体各自对应的物体类型向量以及物体位置向量，其中，识别模型是基于残差网络层、卷积层、位置编码层、编码自注意力机制层、解码自注意力机制模块、前馈神经网络层训练得到的；对各个物体类型向量进行向量分析，得到各个物体类型，对各个物体位置向量进行向量分析，得到物体位置，能够通过识别模型分析待检测图像中人或物的物体类型以及物体位置，提高了对待检测图像进行分析的效率以及准确率，使得而后可以对待检测图像存在的危险行为及时做出反应，并采取相应的保护措施，防止危险的发生。
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