一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统

    公开(公告)号:CN110349224B

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN201910525744.8

    申请日:2019-06-14

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统,该方法至少包括:通过牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测,获取若干牙齿区域坐标及置信度;基于置信度更新牙齿区域坐标,获得第一牙齿区域图;基于更新后的牙齿区域坐标对第一牙齿区域图进行预处理获得第二牙齿区域图;将第二牙齿区域图通过区域聚类分为牙齿区域及非牙齿区域,将非牙齿区域置为指定颜色得到第三牙齿区域图;通过牙齿色度判断模型对所述第三牙齿区域图进行色度预测,得到牙齿色度预测值并映射到比色卡中获得所述牙齿的颜色值。通过该方法,用户可以通过自己的手机向牙齿颜色值判断系统发送拍摄的包含牙齿图像的照片,获取牙齿颜色值的判断结果。

    一种视频情感定位方法及系统

    公开(公告)号:CN110263215B

    公开(公告)日:2021-08-17

    申请号:CN201910386646.0

    申请日:2019-05-09

    Abstract: 本发明公开一种视频情感定位方法及系统,属于计算机技术领域,该视频情感定位方法通过提取待处理视频的候选片段,并利用第一神经网络模型提取候选片段每帧的特征表示,再通过第二神经网络模型进行情感分类、边界回归、情感排序及完整性分类,最后过滤不符合要求的候选片段并输出待处理视频的情感定位片段,能实现快速准确地定位视频中体现整个视频情感的片段,且定位的片段边界清楚、完整。

    一种前车距离检测方法及系统

    公开(公告)号:CN109541583B

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201811359075.3

    申请日:2018-11-15

    Abstract: 本发明公开一种前车距离检测方法及系统,解决了现有技术中的车距检测预警技术在测距精度和定位准确度上不能够同时兼得的问题。该方法包括:采集本车前方视角的RGB图像和深度图像;基于RGB图像识别其中的全部车辆,提取各车辆对应的宽高数据;建立坐标系,提取RGB图像中各车辆左上角对应的横纵坐标,将其与对应车辆的宽高数据匹配后绘制各车辆的约束框;基于各车辆的约束框面积和目标区域框面积,对应计算各车辆与目标区域的交并比,以及基于各车辆的宽高数据、约束框的中心点坐标和靶点坐标,对应计算各车辆与目标区域框的归一化距离;从各车辆对应的交并比和归一化距离数据中筛选锁定前车目标车辆,并结合深度图像得到前车目标车辆车距。

    一种基于计算机视觉的图像脱敏方法与系统

    公开(公告)号:CN109872282A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201910040691.0

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的图像脱敏方法与系统,属于显示技术领域。所述方法包括如下步骤:提取待脱敏图像的图像特征;将模板图像的映射表与所述待脱敏图像的图像特征进行匹配,确定所述待脱敏图像的待脱敏区域的位置,其中,所述模板图像的映射表为所述模板图像的待脱敏区域的位置信息和所述模板图像的图像特征之间的映射关系;对所述待脱敏图像的待脱敏区域进行脱敏操作,所述脱敏操作为对所述待脱敏图像的待脱敏区域的模糊化处理使其中的内容不可见。本发明通过本发明通过对图像中待脱敏区域的定位和脱敏处理实现了自动处理待脱敏区域,并且可以批量处理图像,相比传统的人工打码的方式,本发明公开的方法效率更高。

    图像篡改识别模型训练方法、图像篡改识别方法及装置

    公开(公告)号:CN111368342B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202010174738.5

    申请日:2020-03-13

    Abstract: 本发明公开一种图像篡改识别模型训练方法、图像篡改识别方法及装置,属于图像识别技术领域,训练方法包括:获取训练图像集以及训练图像集中每个训练图像的标签,其中,在训练图像为篡改图像时,训练图像的标签包括篡改位置信息和篡改类型;以训练图像作为输入,通过待训练的图像篡改识别模型的特征提取网络层提取训练图像的RGB特征、纹理特征以及隐写特征;将训练图像的RGB特征、纹理特征以及隐写特征输入到图像篡改识别模型的检测网络层中,获取训练图像的篡改识别结果;对篡改识别结果与标签进行差异比较,根据差异比较结果优化图像篡改识别模型的参数并继续训练,直至满足预定条件时结束训练。本发明实施例能够准确且快速地识别篡改图像。

    一种全息防伪码校验方法及装置

    公开(公告)号:CN109389153B

    公开(公告)日:2021-03-02

    申请号:CN201811009938.4

    申请日:2018-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种全息防伪码校验方法及装置,属于防伪码技术领域。方法包括:输入视频流,视频流是以预设的角度变换值变换拍摄角度对防伪标签上的全息防伪码进行拍摄得到的;提取视频流的每一帧中全息防伪码的投影角度和图像特征;将每一帧中全息防伪码的投影角度和图像特征在预存的映射表中进行匹配,以得到每一帧中全息防伪码的匹配率,其中,映射表中存储有样本全息防伪码的不同投影角度和图像特征之间的映射关系;根据每一帧中全息防伪码的匹配率,生成用于指示校验全息防伪码是否成功的校验结果。本发明实施例能够达到准确进行全息防伪码校验的目的,从而实现全息防伪码校验成本低、效率高的自动化校验的技术效果。

    基于神经网络和联邦学习的数据处理方法和系统

    公开(公告)号:CN110874484A

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201910985087.5

    申请日:2019-10-16

    Inventor: 韩天奇 王恒

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于神经网络和联邦学习的数据处理方法和系统。该方法包括:根据联合建模任务确定加密解密神经网络,加密解密神经网络包括M个加密神经网络和一个解密神经网络;根据随机生成的训练数据对加密解密神经网络进行训练直至加密解密神经网络收敛;将M个训练好的加密神经网络发送至M个客户端,以使各客户端将拥有的本地数据以及联合建模任务的模型参数作为各个加密神经网络的输入数据,确定加密数据;接收各个客户端加密神经网络输出的加密数据,将加密数据输入解密神经网络,确定模型参数的梯度更新数据。本发明实施例的方法,在保证数据隐私的同时,实现了联合建模,且操作简便,提高了数据处理的效率。

    一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统

    公开(公告)号:CN110349224A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910525744.8

    申请日:2019-06-14

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的牙齿颜色值判断方法及系统,该方法至少包括:通过牙齿区域检测模型对输入的待识别牙齿图像进行牙齿区域检测,获取若干牙齿区域坐标及置信度;基于置信度更新牙齿区域坐标,获得第一牙齿区域图;基于更新后的牙齿区域坐标对第一牙齿区域图进行预处理获得第二牙齿区域图;将第二牙齿区域图通过区域聚类分为牙齿区域及非牙齿区域,将非牙齿区域置为指定颜色得到第三牙齿区域图;通过牙齿色度判断模型对所述第三牙齿区域图进行色度预测,得到牙齿色度预测值并映射到比色卡中获得所述牙齿的颜色值。通过该方法,用户可以通过自己的手机向牙齿颜色值判断系统发送拍摄的包含牙齿图像的照片,获取牙齿颜色值的判断结果。

    一种视频情感定位方法及系统

    公开(公告)号:CN110263215A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910386646.0

    申请日:2019-05-09

    Abstract: 本发明公开一种视频情感定位方法及系统,属于计算机技术领域,该视频情感定位方法通过提取待处理视频的候选片段,并利用第一神经网络模型提取候选片段每帧的特征表示,再通过第二神经网络模型进行情感分类、边界回归、情感排序及完整性分类,最后过滤不符合要求的候选片段并输出待处理视频的情感定位片段,能实现快速准确地定位视频中体现整个视频情感的片段,且定位的片段边界清楚、完整。

    一种校验证件与持证人的方法及系统

    公开(公告)号:CN110210312A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910365958.3

    申请日:2019-04-29

    Abstract: 本发明公开一种校验证件与持证人的方法及系统,该方法包括:实时采集证件具有规定序列投影角度的视频;提取视频中不同投影角度下证件的图像特征;根据证件的图像特征,验证证件的真假;实时采集人脸视频;对人脸视频进行活体检测,提取人脸的图像特征;当验证证件为真,活体检测为真人时,将证件的图像特征与人脸的图像特征比对;比对通过,证明持证人为证件所属人,比对不通过,证明持证人非证件所属人。该方法通过不同投影角度校验证件真伪、人脸活体检测校验是否为真人持证、真人人脸图像特征与证件人脸图像特征比对来校验是否本人持证,对证件与持证人进行快速、准确的校验,且该校验过程具有实时、准确、通用、鲁棒和可扩展的特点。

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