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公开(公告)号：CN102054291A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN200910112779.5
申请日：2009-11-04
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于单幅人脸图像实现三维人脸重建的方法及其装置，包括利用人脸结构先验知识对人脸图像进行姿态识别，结合人脸面貌测量与射影几何，估计出人脸平面的旋转方向及角度，从而设置三维人脸的旋转角度；采用人工神经网络对人脸图像上的二维特征点的深度进行估计，取得各特征点的三维坐标；采用Dirichlet自由变形算法实现对通用三维人脸模型向特定模型转变；采用二维图像提取的特征点进行对三维人脸模型映射；从而实现了由单幅人脸图像来构造出真实三维模型，有效地提高了三维建模精度，缩短了三维建模时间和降低了三维建模成本。
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公开(公告)号：CN115495606A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210963416.8
申请日：2022-08-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/55 , G06F16/583 , G06F16/535 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明给出了一种图像聚档方法和系统，包括实时获取图片进行特征结构化及属性识别，过滤不满足图片质量分的图片；对图片按时空信息进行切分分组，分批次进行聚类，先利用密度聚类进行聚类，再使用并查集进行批内合并；对于批聚类无法聚成的离散点以及批聚类形成的类，分别与动态底库进行比对归档；合并同一对象的档案，遍历所有档案与静态底库进行比对，对未实名档案进行实名化。本申请提出一种实时聚类、级联合并的图像聚档方法，根据多合并环节环环相扣互补形式实现聚档，保证实时性的同时，还能进一步提高聚档率、聚档准确率，并减少一人多档问题。
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公开(公告)号：CN115309932A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210973349.8
申请日：2022-08-15
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/583 , G06V20/62 , G06V40/16
Abstract: 本申请涉及一种人车驾乘关系分析方法，其包括以下步骤：S1：获取车卡抓拍设备图片数据，并对所述车卡抓拍设备图片数据进行数据筛选；S2：对筛选后的车卡抓拍设备图片数据进行图像检测，获得满足检测条件的人车图像数据，所述图像检测包括利用目标检测算法获取人脸框、人体框和车辆框坐标，以及利用OCR算法获取车牌框坐标和车牌号；S3：对满足检测条件的人车图像数据进行人车驾乘关系分析，构建人脸‑车牌‑驾乘关系；S4：获取确定人脸‑车牌‑驾乘关系后的人车图像数据中的人脸图片，利用人脸图片在档案数据库中进行以图搜档，获取对应的档案身份，构建人脸身份‑车牌‑驾乘关系；S5：将人脸身份‑车牌‑驾乘关系录入到图数据库，形成驾乘关系图谱。
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公开(公告)号：CN110543560B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910731678.X
申请日：2019-08-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于多粒度卷积神经网络的长文本分类识别方法、装置及存储介质，该方法包括：将所述训练样本集中的长文本样本基于所述映射表转换为数字序列得到数字序列形式的训练样本集，使用所述数字序列形式的训练样本集训练多粒度卷积神经网络得到训练后的多粒度卷积神经网络，基于所述映射表将待分类识别的长文本转换为数字序列使用训练后的多粒度卷积神经网络进行分类识别得到分类识别结果。本发明将汉字文本转换为数字序列进行处理，提高了处理速度，且本发明的多粒度卷积神经网络结构，具有提取全局特征和局部特征的分支，由于采用多分支的结构，保留了长文本的整体语义信息及局部关键信息，有效提升长文本分类识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110555390B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910735333.1
申请日：2019-08-09
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于半监督训练方式的行人重识别方法、装置及存储介质，该方法包括：基于半监督训练方式使用采集的目标域样本集和开源数据集构建训练样本集，使用所述训练样本集对深度残差网络进行训练得到训练后的深度残差网络模型，对采集的行人图像使用训练后的深度残差网络模型进行识别，得到行人图像的特征值，再根据特征值之间的余弦距离来确定是否为同一个人。本发明生成了虚拟样本，且在生成虚拟样本时构建了平滑函数，使得构建的虚拟样本更加逼真，同时使用DBSCAN聚类算法为虚拟样本添加伪标签，深度神经网络中使用了局部特征和全局特征，采用不同权重组合的联合损失函数，使得训练后的深度神经网络识别准确更加可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111563438B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010351089.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于视频结构化的目标排重方法和装置，通过目标检测算法检测视频中当前帧所具有的目标的第一位置信息；将第一位置信息输入deepsort网络并与deepsort网络中的卡尔曼跟踪器进行第一次匹配，获得第一次匹配结果；根据第一次匹配结果对卡尔曼跟踪器或第一位置信息进行处理，其中对于第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器所对应的目标通过KCF跟踪器预测得到对应的目标的第二位置信息；将第二位置信息与第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器进行第二次匹配，获得第二次匹配结果；以及根据第二次匹配结果对第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器和第二位置信息进行处理，得到目标排重后的位置信息。通过本发明可以对目标进行跟踪，有效提高算法的性能，提高计算速度。
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公开(公告)号：CN113761390B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110955230.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/28
Abstract: 本发明给出了一种用于属性亲密度的分析方法和系统，包括提取原始数据包中所有相关联的属性信息并保存至关系数据库，并将属性关联记录的分析索引保存至索引库中，其中，分析索引包括起始属性、终止属性和关联边；遍历索引库，确定分析索引是否在索引库中存在记录，若否，执行未关联属性亲密度分析引擎，并将分析结果导入关联边；若是，则执行已关联属性亲密度调整引擎，更新属性亲密度分析结果至关联边；获取当前分析索引的所有关联属性关系，根据属性亲密度调整规则，若当前分析索引的起始属性与终止属性之间存在共有关联属性，更新属性亲密度分析结果至当前分析索引的关联边。该方法和系统可以快速分析出不同属性之间的亲密度并自动准确。
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公开(公告)号：CN111784658B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010604622.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于人脸图像的质量分析方法和系统，包括对待分析人脸图像进行低通滤波处理获取模糊图像，获取待分析人脸图像的清晰度分值Fdefinition；根据人脸边界获取人脸中心点的坐标信息；利用人脸中心点的坐标信息分别获取待分析人脸图像中眼睛、鼻尖和嘴角在待分析人脸图像中的坐标信息；计算获得人脸中心点与待分析人脸图像的中心以及鼻尖与人脸边界的中心点的偏移度、眼睛、嘴角的倾斜度、脸部左右对称度的分值，加权求和获得待分析人脸图像的正脸程度分值Ffront；利用待分析人脸图像的尺寸计算的人脸大小分值Fsize；加权求和获得待分析人脸图像的综合分值。该方法能够定量评价人脸图像质量且对于硬件平台适配性高，可以实时获取人脸图像质量。
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公开(公告)号：CN109766341B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201811607232.8
申请日：2018-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种建立哈希映射表的方法，包括：S1：在数据库中构建第一向量用以顺序存储元素；S2：构建哈希表，哈希表包括n个(n＝1,2,…,i,…,n)哈希桶，第i个哈希桶包括2i+2个链表单元以及free指针，链表单元包括链表数据和下一个链表单元的地址，free指针用以存储后续链表的存储位置；S3：通过哈希算法计算第一向量中的元素的哈希值，通过哈希值对2i+2取余得到表示哈希桶的位置的位置数据，并将相对应的第一向量中的元素所在的位置作为链表数据存储到位置数据表示的哈希桶的位置中，由此建立用于第一向量的哈希映射表。可以有效对数据库中的元素进行查询、增加、删除等操作。
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公开(公告)号：CN113761390A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110955230.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/28
Abstract: 本发明给出了一种用于属性亲密度的分析方法和系统，包括提取原始数据包中所有相关联的属性信息并保存至关系数据库，并将属性关联记录的分析索引保存至索引库中，其中，分析索引包括起始属性、终止属性和关联边；遍历索引库，确定分析索引是否在索引库中存在记录，若否，执行未关联属性亲密度分析引擎，并将分析结果导入关联边；若是，则执行已关联属性亲密度调整引擎，更新属性亲密度分析结果至关联边；获取当前分析索引的所有关联属性关系，根据属性亲密度调整规则，若当前分析索引的起始属性与终止属性之间存在共有关联属性，更新属性亲密度分析结果至当前分析索引的关联边。该方法和系统可以快速分析出不同属性之间的亲密度并自动准确。
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