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公开(公告)号：CN114639134A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202011489390.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了用于人脸识别的方法和装置。人脸识别方法包括：对于包含被部分遮挡的人脸的图像检测多个特征点；基于所检测的特征点生成特征点图；基于所检测的特征点生成裁切图像，所述裁切图像包含人脸未被遮挡的区域；利用卷积神经网络针对所述裁切图像提取第一特征；利用有向图神经网络针对所述特征点图提取第二特征；将所述第一特征与所述第二特征联合，以生成所述图像的特征；根据所生成的特征来执行人脸识别。
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公开(公告)号：CN108229508B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201611160001.8
申请日：2016-12-15
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开涉及用于训练图像处理装置的训练装置和训练方法以及图像处理装置。该训练装置用于训练第一和第二图像处理单元，其包括：训练单元，将不具有特定特征的第一真实图像输入第一图像处理单元以通过第一图像处理生成具有特定特征的第一生成图像，将具有特定特征的第二真实图像输入第二图像处理单元以通过第二图像处理生成不具有特定特征的第二生成图像；分类单元，能够执行分类处理以区分真实图像和生成图像，训练单元进一步执行基于真实图像和生成图像对分类单元进行训练的第一训练处理；以及执行基于第一训练处理的训练结果对第一和第二图像处理单元进行训练的第二训练处理以降低分类单元的分类准确度。
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公开(公告)号：CN113569591A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010349099.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开涉及一种图像处理装置、图像处理方法和机器可读存储介质。图像处理装置包括：检测单元，其在图像中的包括多个对象的区域中检测关于多个对象的二维2D关键点，其中多个对象彼此部分交叠；候选关键点集选择单元，其从2D关键点中选择针对多个对象中的一个对象的候选关键点集；估计单元，其基于候选关键点集来估计所述一个对象的三维3D模型；3D模型选择单元，其在估计出的3D模型中选择最佳3D模型；以及获取单元，其通过将最佳3D模型投影到图像的平面上来得到被分离的所述一个对象。该图像处理装置可以从包括多个对象的图像中分离出一个对象。
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公开(公告)号：CN113553886A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010338080.7
申请日：2020-04-26
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开内容涉及用于监视洗手过程的装置、方法以及存储介质。根据本公开内容的一个实施例，该用于监视洗手过程的装置包括：存储有指令的存储器；以及处理器，处理器能够执行从存储器获取的指令，使得以并行运行多个模块的方式实现监视洗手过程；其中，多个模块包括：分类模块，用于基于基准洗手动作集确定基于洗手过程生成的双手图像序列中的选中双手图像的动作类型属性；以及计数模块，用于基于选中基准洗手动作、双手图像序列及双手图像序列中的双手图像的已确定的动作类型属性，确定选中基准洗手动作的已执行次数。本公开内容的方法、装置和存储介质的有益效果至少包括：全面准确评估洗手人员的洗手过程的执行质量。
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公开(公告)号：CN113469394A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010237421.1
申请日：2020-03-30
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请公开一种信息处理装置、信息处理方法和计算机可读存储介质。该信息处理装置包括：历史数据获取单元，被配置成获取关于资源的历史数据，历史数据至少包括资源包含的每个部分在预定历史时间段期间中所包括的多个单位时段内的需求量；预测结果获取单元，被配置成：针对资源包含的每个部分，通过第一组预测模型生成与该部分在下一个单位时段内的需求量有关的第一组预测结果，并且通过第二组预测模型生成与该部分在下一个单位时段内的需求量有关的第二组预测结果；以及融合单元，被配置成针对资源包含的每个部分，通过将第一组预测结果和第二组预测结果进行融合来获得该部分在下一个单位时段内的最终预测需求量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107808664B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201610773161.3
申请日：2016-08-30
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供一种基于稀疏神经网络的语音识别方法、装置和电子设备，该方法包括：对待识别语音片段进行处理，以获得所述待识别语音片段中的每个语音帧的特征向量；采用稀疏神经网络对所述特征向量进行识别，以获得与所述特征向量对应的状态标签值(state id)，其中，所述稀疏神经网络的权重矩阵基于维度变换而得到；以及采用解码模型对所述状态标签值进行解码，以得到所述待识别语音片段对应的文本。根据本实施例，语音识别用的稀疏神经网络的规模被缩小，并且，该稀疏神经网络的训练时间较短，训练结果被改善。
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公开(公告)号：CN112132169A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910555707.1
申请日：2019-06-25
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种信息处理装置和信息处理方法。信息处理装置包括：分类损失计算单元，将训练集中的每个样本图像输入到至少两个特征提取部件从而获得样本图像的至少两个特征，并使分类部件基于至少两个特征来计算样本图像的分类损失；样本对抽取单元，从至少两个特征中的至少一对特征中的每对特征，抽取用于计算每对特征之间的互信息的多个样本对；信息损失计算单元，将多个样本对输入到与每对特征对应的机器学习架构，计算每对特征之间的信息损失；以及联合训练单元，以使训练集中的所有样本图像的分类损失和信息损失之和最小的方式来联合调节至少两个特征提取部件、分类部件和机器学习架构的参数，从而获得经训练的至少两个特征提取部件和分类部件。
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公开(公告)号：CN111582008A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910122211.5
申请日：2019-02-19
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种训练分类模型的装置和方法及利用分类模型分类的装置。训练分类模型的装置包括：获得局部区域单元，获得作为样本图像的全局区域中的一部分的预定局部区域；特征提取单元，针对每个样本图像，对于全局区域和每个预定局部区域分别设置相应数量的特征提取层，用以分别提取全局区域的全局特征和每个预定局部区域的局部特征，其中，全局区域和预定局部区域共享针对全局区域和每个预定局部区域分别设置的特征提取层中的至少一个层，以在所共享的所述至少一个层中将全局特征和每个局部特征进行结合；以及损失确定单元，利用损失确定层，基于每个样本图像的结合后的特征来计算该样本图像的损失函数，并基于损失函数来训练所述分类模型。
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公开(公告)号：CN110874547A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201811003453.4
申请日：2018-08-30
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 刘汝杰
Abstract: 本发明公开了一种从视频中识别对象的方法和设备。所述方法包括：将视频分解成一系列图像帧；在包括第一个图像帧的、彼此间隔预定帧数的特定图像帧的全部区域上检测各个对象，并且对所检测到的对象的图像进行质量评估；对于除特定图像帧以外的其余图像帧，基于前一次检测来在其余图像帧的局部区域上检测对象，并且对所检测到的对象的图像进行质量评估；以及对质量大于第一预定阈值的对象的图像进行识别，其中，基于前一次检测来在其余图像帧的局部区域上检测对象包括：以预定比率扩大其余图像帧中的与前一次检测中检测到的对象的区域对应的区域，以得到局部区域；以及在局部区域内检测对象。
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