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公开(公告)号：CN109902548B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201810810453.9
申请日：2018-07-20
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种对象属性的识别方法、装置、计算设备及系统，该方法包括：计算设备根据M个姿态关键点在第一图像中提取M个部位的特征，得到M个部位特征图，进而，将所述M个部位特征图输入第一属性识别模型，得到目标对象的第一属性识别结果。其中，第一图像为原始图像或根据原始图像提取得到的原始特征图，该原始图像包括目标对象，目标对象包括M个部位，M个姿态关键点与M个部位一一对应，M个部位与M个部位特征图一一对应。本发明实施例在第一属性识别模型对目标对象进行属性识别之前，将第一图像拆解出与目标对象姿势无关的M个部位特征图，进而克服目标对象的姿势对识别结果的影响，使得对对象的属性识别更加准确，且鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN109902705A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201811281358.0
申请日：2018-10-30
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种对象检测模型的对抗扰动生成方法和装置。该方法包括：获取第一对抗扰动和第一训练样本集。根据第一训练样本集中的第一训练样本和第一对抗扰动确定出第一对抗样本，基于对象检测模型确定出的第一对抗样本对应的第一目标对象置信度集合对上述第一对抗扰动进行第一次对抗扰动修正，以得到第二对抗扰动。后续每次从第一训练样本集获取新的训练样本后，会基于新的训练样本和上一次对抗扰动修正得到的对抗扰动再次修正得到新的对抗扰动。当N次修正得到的N个对抗扰动收敛时，将第N次对抗扰动修正得到的第N+1对抗扰动确定为对象检测模型对应的目标对抗扰动。采用本发明实施例，可提升对抗扰动生成方法的效率和适用性。
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公开(公告)号：CN118982458A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410866996.8
申请日：2018-06-01
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/18 , G06T3/60 , G06T9/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V40/16
Abstract: 本申请提供一种人脸旋转图像的生成方法及装置，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域。本方法包括：根据获取的人脸图像中的两个或两个以上关键点对所述人脸图像进行姿态编码以获得姿态编码图；从训练数据集中获取包含人脸的训练图片，且所述训练图片中包含的人脸呈现的旋转角度为同一角度；采用前述类似方式根据目标人脸图像中的两个或两个以上关键点对所述目标人脸图像进行姿态编码以获得姿态编码图；其中,所述目标人脸图像是根据所述训练图片得到的；根据所述人脸图像和前述两种姿态编码图生成待输入信号；将所述待输入信号输入人脸旋转图像生成模型得到人脸旋转图像。
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公开(公告)号：CN111819568B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN201880090767.4
申请日：2018-06-01
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/18 , G06T9/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V40/16
Abstract: 本申请提供一种人脸旋转图像的生成方法及装置，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域。本方法包括：根据获取的人脸图像中的两个或两个以上关键点对所述人脸图像进行姿态编码以获得姿态编码图；从训练数据集中获取多张包含人脸的训练图片，且所述多张训练图片中包含的人脸呈现的旋转角度均为同一角度；采用前述类似方式根据目标人脸图像中的两个或两个以上关键点对所述目标人脸图像进行姿态编码以获得姿态编码图；其中，所述目标人脸图像是根据所述多张训练图片得到的；根据所述人脸图像和前述两种姿态编码图生成待输入信号；将所述待输入信号输入人脸旋转图像生成模型得到人脸旋转图像。通过本方法，可以提高姿态编码的连续性和准确性，从而提高人脸旋转图像的生成效率。
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公开(公告)号：CN103984738B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410218854.7
申请日：2014-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于搜索匹配的影视剧角色标注方法，该方法包括步骤：根据待标注对象列表，得到标注场景的待标注对象集合及所有待标注对象信息；为每位待标注对象构造文本关键词，利用图像搜索引擎获得相应的图像集合；在搜索结果图像上进行人脸检测和视觉属性分析，去除其中的噪声，得到待标注对象与标注场景密切相关的角色人脸集合；对标注场景进行人脸检测和跟踪，得到其中所有的人脸序列；基于人脸序列之间的视觉相似度，以及人脸序列与待标注对象角色人脸的视觉相似度分析，对标注场景进行角色标注。本发明利用互联网中关于影视剧角色的人脸图像进行影视剧角色标注，其有益效果在于：标注过程全自动、标注精度高、方法扩展性和普适性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111052126B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN201780094559.7
申请日：2017-09-04
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种行人属性识别与定位方法以及卷积神经网络系统，该方法包括：对待检测图像进行多种不同抽象程度的特征提取，获得行人属性的多种第一特征映射图；对多种第一特征映射图进行卷积，得到多种第二特征映射图，并将每种第二特征映射图映射为多个互有重叠的区域bin，分别对每个bin进行最大池化，得到多种高维特征向量；其中，多个互有重叠的bin均匀地覆盖每种第二特征映射图；将多种高维特征向量处理为低维向量，得到所述行人属性的识别结果；进一步可根据多种第二特征映射图和多种高维特征向量，得到行人属性的定位结果。所述方法能够克服视频监控中的不利因素，对行人属性进行更好的识别与定位。
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公开(公告)号：CN109902548A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201810810453.9
申请日：2018-07-20
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种对象属性的识别方法、装置、计算设备及系统，该方法包括：计算设备根据M个姿态关键点在第一图像中提取M个部位的特征，得到M个部位特征图，进而，将所述M个部位特征图输入第一属性识别模型，得到目标对象的第一属性识别结果。其中，第一图像为原始图像或根据原始图像提取得到的原始特征图，该原始图像包括目标对象，目标对象包括M个部位，M个姿态关键点与M个部位一一对应，M个部位与M个部位特征图一一对应。本发明实施例在第一属性识别模型对目标对象进行属性识别之前，将第一图像拆解出与目标对象姿势无关的M个部位特征图，进而克服目标对象的姿势对识别结果的影响，使得对对象的属性识别更加准确，且鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN109902546B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810523102.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明实施例涉及人脸识别技术领域，公开了一种人脸识别方法、装置及计算机可读介质，该方法包括：将第一视频数据中包含的n帧图像输入到特征提取网络分别进行人脸特征提取，得到与上述n帧图像一一对应的n个人脸特征矩阵；融合上述n个人脸特征矩阵得到上述待识别人脸的目标人脸特征矩阵；通过上述目标人脸特征矩阵对上述待识别人脸进行人脸识别，得到人脸识别结果；其中2≤n。本申请中，利用从视频数据中提取出的多个人脸特征融合后的人脸特征进行人脸识别，可以提高人脸识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111819568A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201880090767.4
申请日：2018-06-01
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供一种人脸旋转图像的生成方法及装置，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域。本方法包括：根据获取的人脸图像中的两个或两个以上关键点对所述人脸图像进行姿态编码以获得姿态编码图；从训练数据集中获取多张包含人脸的训练图片，且所述多张训练图片中包含的人脸呈现的旋转角度均为同一角度；采用前述类似方式根据目标人脸图像中的两个或两个以上关键点对所述目标人脸图像进行姿态编码以获得姿态编码图；其中，所述目标人脸图像是根据所述多张训练图片得到的；根据所述人脸图像和前述两种姿态编码图生成待输入信号；将所述待输入信号输入人脸旋转图像生成模型得到人脸旋转图像。通过本方法，可以提高姿态编码的连续性和准确性，从而提高人脸旋转图像的生成效率。
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公开(公告)号：CN104217008B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201410475211.0
申请日：2014-09-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种互联网人物视频交互式标注方法和系统，所述方法包括：提取待标注视频中的人脸序列和周边文本中的人名；以人名为文本关键词，利用搜索引擎获得相应人物网络图像集合；计算人脸序列的重要性得分，人脸序列的两两合并推荐得分，以及人脸序列与人物网络图像的相似性，根据上述性质，确定标注时予以显示的人脸序列、人名及人物网络图像；通过多种用户交互操作，产生相应标注行为，实现对视频中人物的标注。本发明通过挖掘多种与待标注视频及人物相关的资源，并设计友好多样的用户交互方式，可简化标注过程，辅助标注决策，有效缓解标注者不认识待标注人物，导致标注过程难以进行的问题，能够大幅度提高人物视频标注的效率和精度。
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