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公开(公告)号：CN118485583A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410577964.6
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提出一种常识增强的图像合成方法，包括：数据准备步骤，选取场景描述模型对已知多模态数据进行处理，以获取物体于环境中放置位置的常识知识；模型训练步骤，对已知图像进行位置描述标注，生成训练集，以该训练集对合成模型进行训练；该已知图像包括已知背景图像和已知前景图像；图像合成步骤，以该合成模型，基于该常识知识将目标背景图像和目标前景图像合成为目标图像。本发明还提出一种常识增强的图像合成装置，以及一种用于常识增强的图像合成的电子设备。
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公开(公告)号：CN114387584A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210049898.6
申请日：2022-01-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器的智能导盲设备，包括多种传感器，用于采集盲人的当前位置信息、行动信息和多种环境信息；路径规划设备；以及人机交互模块，用于将所述最优路径转换为引导盲人行动的行动指令；本发明能极大地拓展现有可穿戴式导盲设备的应用场景，帮助盲人群体更加高效、安全的在复杂的环境中出行。
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公开(公告)号：CN110188615B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910363339.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种人脸表情识别方法、装置、介质及系统，该方法在包括深度神经网络和至少一个自适应权重共享单元的自适应权重共享网络上实现，包括：数据提取步骤：获取标注人脸面部动作单元标签的第一人脸图像集和标注离散表情标签的第二人脸图像集，在所述第一人脸图像集和第二人脸图像集中选取图像分别进行人脸检测、定位，裁切得到同大小的人脸区域图像；图像训练步骤：对所述人脸区域图像进行拼接，对该图像进行离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的训练；任务测试步骤：通过人脸图像表情预测分类对所述离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的性能进行测试评价。该方法与装置可以提高人脸表情识别算法的准确率。
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公开(公告)号：CN112099244A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010919956.7
申请日：2020-09-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
IPC: G02C7/08
Abstract: 本发明揭示了一种基于视网膜成像检测的自适应变焦眼镜，包括基于镜架集成装接的电光学镜片，利用向列型液晶按照菲涅尔透镜结构分别制成凹透镜和凸透镜，两个透镜并排为镜片组，且镜片组的度数在由正到负的范围内可调；验光单元，面向眼球射入两个以上红外光图像在视网膜上成像，并根据成像的清晰度及位置，获得实时的眼球屈光度；微处理器，基于验光单元所得眼球屈光度信息调整面向电光学镜片施加的电压、得到清晰成像的度数。应用该自适应变焦眼镜设计，采用电光学镜片可实现快速调整镜片度数，相较于其它镜片适应性更强，提升了镜片透射率及眼镜焦距调整的精度；能满足了用户微调眼镜度数的需求，也有利于用户快速切换眼镜状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110188615A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910363339.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种人脸表情识别方法、装置、介质及系统，该方法在包括深度神经网络和至少一个自适应权重共享单元的自适应权重共享网络上实现，包括：数据提取步骤：获取标注人脸面部动作单元标签的第一人脸图像集和标注离散表情标签的第二人脸图像集，在所述第一人脸图像集和第二人脸图像集中选取图像分别进行人脸检测、定位，裁切得到同大小的人脸区域图像；图像训练步骤：对所述人脸区域图像进行拼接，对该图像进行离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的训练；任务测试步骤：通过人脸图像表情预测分类对所述离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的性能进行测试评价。该方法与装置可以提高人脸表情识别算法的准确率。
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公开(公告)号：CN103324950B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201210077833.9
申请日：2012-03-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开一种基于在线学习方法的人体重现检测系统，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，在视频帧中检测人体，得到所述视频帧中的人体检测结果集合；步骤2，对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪；步骤3，根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果，进行学习和更新人体特征模型；步骤4，存储和管理人体特征模型，得到匹配的人体特征模型，并在新的输入视频帧中进行人体重现检测。
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公开(公告)号：CN103324907B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201210078068.2
申请日：2012-03-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开一种用于人体重现检测的人体表观模型的学习方法和系统，所述方法包括如下步骤：步骤1，在视频帧的检测窗口中提取人体表观特征，建立人体表观描述子；步骤2，基于时空约束信息提取正例和反例人体表观描述子，用于训练人体表观模型。
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公开(公告)号：CN103324907A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201210078068.2
申请日：2012-03-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开一种用于人体重现检测的人体表观模型的学习方法和系统，所述方法包括如下步骤：步骤1，在视频帧的检测窗口中提取人体表观特征，建立人体表观描述子；步骤2，基于时空约束信息提取正例和反例人体表观描述子，用于训练人体表观模型。
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公开(公告)号：CN101763503B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN200910244272.5
申请日：2009-12-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种姿态鲁棒的人脸识别方法，该方法包括检测输入人脸图像的人脸区域、定位其面部关键特征点并且将人脸区域进行归一化处理；估计输入人脸的姿态，获取输入人脸的姿态类别；提取归一化处理后的人脸区域的特征；根据所提取的人脸区域的特征和基于所述姿态类别耦合的人脸数据利用岭回归模型来获取线性组合系数；将线性组合系数输入分类器，获取人脸识别的结果。通过应用本发明，降低了人脸识别对姿态差异的敏感性，在保持较好识别性能的同时，增强了人脸识别对各种应用场景的适应能力。
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