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公开(公告)号：CN111047655B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202010026201.4
申请日：2020-01-10
Applicant: 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/90 , G06T7/40 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G01N21/93 , G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的高清摄像机检测布料疵点的方法。该方法首先通过高清摄像机拍摄待检测布料，并对拍摄环境进行补光，保证采集图像包含清晰纹理、颜色等信息；然后判定布料是否处于待检测状态，若布料位置信息准确，自动拍摄并将图片送入设计的神经网络，经过深度学习算法提取特征，检测并标记布料疵点位置。该装置包括：高清摄像机、补光灯、底座、硬件运算平台。该方法对不同类型、不同大小的疵点都有理想的检测结果,可在提高疵点检测速度、检测精度的同时，兼顾实用性。
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公开(公告)号：CN111047655A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN202010026201.4
申请日：2020-01-10
Applicant: 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/90 , G06T7/40 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/08 , G06N3/04 , G01N21/93 , G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的高清摄像机检测布料疵点的方法。该方法首先通过高清摄像机拍摄待检测布料，并对拍摄环境进行补光，保证采集图像包含清晰纹理、颜色等信息；然后判定布料是否处于待检测状态，若布料位置信息准确，自动拍摄并将图片送入设计的神经网络，经过深度学习算法提取特征，检测并标记布料疵点位置。该装置包括：高清摄像机、补光灯、底座、硬件运算平台。该方法对不同类型、不同大小的疵点都有理想的检测结果,可在提高疵点检测速度、检测精度的同时，兼顾实用性。
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公开(公告)号：CN101763636B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910093891.9
申请日：2009-09-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种视频序列中的三维人脸位置和姿态跟踪的方法，该方法使用基于主成份分析的可变形三维网格模型，通过最小化网格模型上的关键点与输入图像上的对应关键点的距离，使模型拟合使用者的头部形状。利用三维模型以及初始化阶段获得的人脸纹理，可以渲染出不同姿态下的人脸图像。在渲染出的图像中选择特征点，并在输入图像上搜索对应位置，使用随机采样方式去除特征匹配错误，然后根据特征点之间的对应关系估计模型姿态变化参数，实现假设的状态更新。使用平均归一化互相关计算渲染图像与实际图像的距离，实现假设权重的计算，获得跟踪结果。实验表明，这种跟踪方法可以有效地对视频中的三维头部姿态进行跟踪。
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公开(公告)号：CN101763515B
公开(公告)日：2012-03-21
申请号：CN200910093890.4
申请日：2009-09-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的实时手势交互方法，包括：从图像输入设备获取数字图像；通过统计学习方法进行人手的检测；根据检测结果对人手轮廓跟踪器进行初始化，并计算特定人手的肤色模型；通过条件概率密度传播算法和启发式搜索技术相结合的方法对人手轮廓进行跟踪；通过隐马尔科夫模型对人手运动轨迹进行分析，得到手势识别结果；将手势分析的结果用于各种应用程序的交互。本发明实时手势交互方法扩展了传统的鼠标键盘交互方式，利用计算机视觉与图像处理技术实现了自动的人手检测、跟踪与手势识别，实时、鲁棒、易于实现和操作，能使计算机用户通过手部姿态与计算机进行更自然、更直观、更智能的交互。
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公开(公告)号：CN102270348A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110242587.3
申请日：2011-08-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于视频流的对变形手势进行跟踪的方法，包括：获取帧图像，并从获取的帧图像中提取包含人手的子图像；从该包含人手的子图像中选取特征跟踪点，并利用该包含人手的子图像对连续自适应均值漂移跟踪器进行初始化；对选取的特征跟踪点进行光流计算，作为局部跟踪结果，同时利用连续自适应均值漂移跟踪器对人手进行整体跟踪，作为全局跟踪结果；对特征跟踪点进行更新；以及以光流跟踪的结果作为变形手势的最终输出结果。本发明可以跟踪任意变化手型的人手，能使人机手势交互以更舒适的方式进行操作。针对任意变化的手型进行跟踪，消除了背景变化和大面积肤色的干扰，实现了实时的、鲁棒的手势跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102479388A
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN201010567094.2
申请日：2010-11-22
Applicant: 北京盛开互动科技有限公司
Abstract: 一种基于人脸跟踪和分析的表情互动方法，属于图形图像处理和计算机视觉领域。它是通过摄像头采集人脸的表情图像；利用提出的人脸跟踪和表情分析技术实时对捕获的人脸图像进行分析处理，实现人脸的跟踪和表情参数的提取；然后利用提取出的表情参数驱动目标三维人脸模型做出相同的表情动画。本发明的特点是自动、鲁棒、互动性强，适合应用在电影制作、三维游戏、互动多媒体等领域。
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公开(公告)号：CN102376100A
公开(公告)日：2012-03-14
申请号：CN201010258735.6
申请日：2010-08-20
Applicant: 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T13/40
Abstract: 一种基于单张照片的人脸动画方法，属于图形图像处理与计算机视觉领域。它是通过单张正面人脸照片自动重建人脸三维模型，然后驱动重建的三维模型生成个性化的人脸动画。它包括人脸三维重建单元和人脸动画单元，人脸三维重建单元步骤：离线生成形变模型；利用主动外观模型自动定位人脸上的关键点；利用形变模型和关键点重建人脸的三维形状；添加眼睛和牙齿网格生成完整的人脸模型；纹理映射得到重建结果。人脸动画单元包括步骤：制作稀疏关键点的动画数据；利用径向基函数将动画数据映射到目标人脸模型；采用球面参数化实现运动数据插值；生成眼睛的动作。本发明的特点是自动、鲁棒、真实感强，适合应用在影视制作、三维游戏等领域。
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公开(公告)号：CN101763636A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200910093891.9
申请日：2009-09-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种视频序列中的三维人脸位置和姿态跟踪的方法，该方法使用基于主成份分析的可变形三维网格模型，通过最小化网格模型上的关键点与输入图像上的对应关键点的距离，使模型拟合使用者的头部形状。利用三维模型以及初始化阶段获得的人脸纹理，可以渲染出不同姿态下的人脸图像。在渲染出的图像中选择特征点，并在输入图像上搜索对应位置，使用随机采样方式去除特征匹配错误，然后根据特征点之间的对应关系估计模型姿态变化参数，实现假设的状态更新。使用平均归一化互相关计算渲染图像与实际图像的距离，实现假设权重的计算，获得跟踪结果。实验表明，这种跟踪方法可以有效地对视频中的三维头部姿态进行跟踪。
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公开(公告)号：CN101763515A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200910093890.4
申请日：2009-09-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的实时手势交互方法，包括：从图像输入设备获取数字图像；通过统计学习方法进行人手的检测；根据检测结果对人手轮廓跟踪器进行初始化，并计算特定人手的肤色模型；通过条件概率密度传播算法和启发式搜索技术相结合的方法对人手轮廓进行跟踪；通过隐马尔科夫模型对人手运动轨迹进行分析，得到手势识别结果；将手势分析的结果用于各种应用程序的交互。本发明实时手势交互方法扩展了传统的鼠标键盘交互方式，利用计算机视觉与图像处理技术实现了自动的人手检测、跟踪与手势识别，实时、鲁棒、易于实现和操作，能使计算机用户通过手部姿态与计算机进行更自然、更直观、更智能的交互。
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公开(公告)号：CN101751689A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910093767.2
申请日：2009-09-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
Abstract: 本发明为一种三维人脸重建方法，从单张正面人脸图像自动重建三维人脸模型，提出两种方案，第一种：离线生成人脸形变模型；利用Adaboost自动检测输入图像中的人脸位置；利用主动外观模型在输入图像中自动定位人脸上的关键点；基于人脸形变模型的形状分量和图像上的人脸关键点重建三维人脸的几何形状；以形状无关纹理作为目标图像，利用人脸形变模型的纹理分量进行人脸纹理拟合，得到完整的人脸纹理；纹理映射后得到重建结果。第二种与第一种不同之处在于：在重建三维人脸的几何形状之后，不进行人脸纹理拟合，而是直接以输入图像作为纹理图像，得到重建结果。本发明的方案一适合应用在影视制作、三维人脸识别等领域，方案二重建速度快。
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