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公开(公告)号：CN108960167B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201810758353.6
申请日：2018-07-11
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 腾讯云计算(北京)有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种发型识别方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取待识别图像；从待识别图像分割头发区域，得到包括所述头发区域中像素的发型图像；提取所述发型图像中的共享发型特征；所述共享发型特征是多个不同的识别任务所共用的特征；根据所述共享发型特征分别执行多个不同的识别任务；输出执行所述不同的识别任务分别得到的多个发型属性类别。本申请提供的方案可以提高发型识别效率。
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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：CN115082873A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110262494.0
申请日：2021-03-10
Applicant: 腾讯云计算(北京)有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种属于人工智能领域下属的计算机视觉技术和机器学习的基于通路融合的图像识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取待识别图像，并通过图像识别模型中的共享卷积层提取待识别图像的图像特征。通过图像识别模型中的第一批归一化层以及第二批归一化层获取图像特征对应的第一归一化图像特征以及第二归一化图像特征。通过图像识别模型中的通路特征融合模块获取上述图像特征对应的第一权重和第二权重。基于上述第一归一化图像特征、上述第一权重、上述第二归一化图像特征以及上述第二权重确定待识别图像的融合特征，并基于上述融合特征确定待识别图像的图像类别。采用本申请，可以提高图像识别的准确度，操作简单，适用性高。
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公开(公告)号：CN108509896A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810267283.4
申请日：2018-03-28
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: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种轨迹跟踪方法、装置和存储介质，本发明实施例对多个视频帧中的头部图像进行运动跟踪，得到头部图像对应的运动轨迹；获取在各个视频帧中头部图像对应的脸部图像，得到头部图像对应的脸部图像集合；从头部图像对应的脸部图像集合中，确定具有相同脸部图像的至少两个脸部图像集合；将确定的脸部图像集合所对应的运动轨迹进行合并处理，得到轨迹跟踪的最终运动轨迹。由于头部特征相同人体其它部分比较固定，且发生遮挡的概率较小，对头部图像进行运动跟踪，能够获取到相较于完整人体更为准确的运动轨迹，即使跟踪中断，也能通过头部图像对应的脸部图像将中断的运动轨迹进行合并，从而达到提升运动跟踪准确性的目的。
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公开(公告)号：CN113822790B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202110620382.8
申请日：2021-06-03
Applicant: 腾讯云计算(北京)有限责任公司
IPC: G06T3/00 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中方法包括：获取图像处理模型的训练样本集从样本集中选取第一样本图像xi，调用第一生成网络对第一样本图像xi进行生成处理，得到第一预测图像xi′，从样本集中选取第二样本图像yk，调用第一生成网络对第二样本图像yk进行生成处理，得到第二预测图像y′k，调用第二生成网络对第二样本图像yk进行生成处理，得到第三预测图像y′k′，根据各个样本图像与对应的预测图像之间的差异，更新图像处理模型的参数；对图像处理模型进行迭代训练直至图像处理模型达到收敛，进而较佳地提升了图像处理模型的处理准确度，扩展了图像处理模型的使用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114676853A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110407285.0
申请日：2021-04-15
Applicant: 腾讯云计算(北京)有限责任公司
IPC: G06N20/20
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备以及介质，该方法包括：获取N个局部识别模型分别对应的局部模型参数，N为客户端的数量；获取与局部模型参数集合相关联的M个权重组合，根据每个权重组合分别对局部模型参数集合进行参数融合，得到M个备选全局模型，M为正整数；获取M个备选全局模型分别在多媒体验证数据集中的评估指标，根据评估指标在M个备选全局模型中确定目标全局模型，将目标全局模型传输至N个客户端，以使N个客户端分别根据目标全局模型对所关联的局部识别模型进行参数更新，得到对象识别模型。采用本申请实施例，可以提高联邦训练模型之间的参数融合有效性，进而提高联邦识别模型的泛化效果。
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公开(公告)号：CN113822790A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110620382.8
申请日：2021-06-03
Applicant: 腾讯云计算(北京)有限责任公司
Abstract: 本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中方法包括：获取图像处理模型的训练样本集从样本集中选取第一样本图像xi，调用第一生成网络对第一样本图像xi进行生成处理，得到第一预测图像xi′，从样本集中选取第二样本图像yk，调用第一生成网络对第二样本图像yk进行生成处理，得到第二预测图像y′k，调用第二生成网络对第二样本图像yk进行生成处理，得到第三预测图像y′k′，根据各个样本图像与对应的预测图像之间的差异，更新图像处理模型的参数；对图像处理模型进行迭代训练直至图像处理模型达到收敛，进而较佳地提升了图像处理模型的处理准确度，扩展了图像处理模型的使用场景。
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公开(公告)号：CN109359558B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201811125625.5
申请日：2018-09-26
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 腾讯云计算(北京)有限责任公司
Abstract: 本申请公开了图像标注方法、目标检测方法、装置及存储介质。其中，一种图像标注方法，包括：获取第一图像集合和第二图像集合；根据所述标签，从第一图像集合的图像中提取一个或多个第一图像区域和一个或多个第二图像区域；将第一图像区域生成为正样本；对于任一个第二图像区域，为其添加标签而得到一个负样本；通过区域推荐方式，从第二图像集合提取候选图像区域；基于图的半监督学习方式，确定候选图像区域的标签；根据候选图像区域的标签，确定第二图像集合的图像中目标对象对应的区域并添加与目标对象有关的标签。
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公开(公告)号：CN109359558A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811125625.5
申请日：2018-09-26
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 腾讯云计算(北京)有限责任公司
CPC classification number: G06K9/00369 , G06K9/627
Abstract: 本申请公开了图像标注方法、目标检测方法、装置及存储介质。其中，一种图像标注方法，包括：获取第一图像集合和第二图像集合；根据所述标签，从第一图像集合的图像中提取一个或多个第一图像区域和一个或多个第二图像区域；将第一图像区域生成为正样本；对于任一个第二图像区域，为其添加标签而得到一个负样本；通过区域推荐方式，从第二图像集合提取候选图像区域；基于图的半监督学习方式，确定候选图像区域的标签；根据候选图像区域的标签，确定第二图像集合的图像中目标对象对应的区域并添加与目标对象有关的标签。
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公开(公告)号：CN109086720A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810878563.9
申请日：2018-08-03
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 腾讯云计算(北京)有限责任公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种人脸聚类方法、装置和存储介质；本发明实施例可以获取待聚类的人脸图像集合，并根据人脸图像集合构建人脸关系图；根据人脸关系图中未连接节点之间的人脸特征相似度对当前未连接节点进行连接；当人脸关系图中仍存在未连接的未连接节点时，基于邻接关系度量距离的人脸聚类算法，对未连接节点进行连接聚类，得到聚类节点集；当人脸关系图仍存在未连接的孤立节点时，根据孤立节点与聚类节点集之间的人脸特征相似度，对孤立节点进行连接聚类；在全局内对聚类节点集进行合并，得到脸图像集合的聚类结果；该方案可以大大提升人脸聚类的准确性。
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