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公开(公告)号：CN118590765A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410700648.3
申请日：2024-05-31
申请人： 杭州魔点科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种红外补光方法，其中，该红外补光方法包括：获取目标对象在初始红外灯亮度下的待识别人脸图像，并确定所述待识别人脸图像中的人脸区域，其中，所述人脸区域包括人脸特征；在所述人脸区域内确定人脸局部区域，并根据所述人脸局部区域内像素点的亮度获取所述人脸局部区域的平均亮度；根据所述平均亮度与曝光亮度阈值，确定所述待识别人脸图像存在过度曝光的情况，并降低红外补光灯的亮度。通过本申请，解决了智能设备无法在不同环境光线中对所获得的人脸图像进行准确识别，存在人脸识别效率低的问题，通过计算局部人脸图像的平均亮度以判断人脸图像处于过度曝光的状态，从而降低红外补光灯，获得清晰的人脸图像，进而提高了人脸识别终端进行人脸识别的效率。
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公开(公告)号：CN115689947B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211713668.1
申请日：2022-12-30
申请人： 杭州魔点科技有限公司
IPC分类号： G06T5/00 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
摘要： 本申请涉及一种图像锐化的方法、系统、电子装置和存储介质，其中，该方法包括：获取原始图片的图像数据，对该图像数据进行预处理，并将预处理后的数据进行比例划分，构建得到数据集；构建深度卷积生成对抗网络模型，通过数据集中的图像数据对模型进行训练优化，得到训练好的深度卷积生成对抗网络模型，通过训练好的深度卷积生成对抗网络模型生成得到高频图片；将高频图片叠加到原始图片上进行图像锐化，得到最终的锐化图片。通过本申请，解决了相关技术中对图像进行锐化处理后，锐化图像存在噪点或细节丢失的问题，提高了锐化效果。
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公开(公告)号：CN116895094A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311162395.0
申请日：2023-09-11
申请人： 杭州魔点科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于双目融合的暗环境成像方法、系统、装置及介质，包括：获取目标对象在图像中的初始人脸框的尺寸信息，根据预先配置的缩放比例确定目标人脸框的尺寸信息，其中，图像包括当前红外图像和当前可见光图像；基于目标人脸框的尺寸信息，通过预先配置的距离转换关系，确定目标对象与摄像设备之间的目标识别距离；根据目标识别距离确定当前红外图像相对应的仿射变换矩阵，并基于仿射变换矩阵，将当前红外图像转变为与当前可见光图像对齐的目标红外图像；基于当前可见光图像和目标红外图像进行叠加处理，得到融合图像。本申请能够在暗环境中呈现出清晰度和细节良好的图像，提供更好的使用体验给用户。
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公开(公告)号：CN116363545A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211100559.2
申请日：2022-09-08
申请人： 杭州魔点科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种图像场景识别的方法、系统、电子装置和存储介质，通过获取图像和图像的灰度直方图，将灰度级别划分为预设值个范围，根据灰度直方图，分别统计预设值个范围里像素点数量的占比，获取图像的红色通道均值与绿色通道均值的比值，记为第一比值，图像的蓝色通道均值与绿色通道均值的比值，记为第二比值，根据第一比值和第二比值，查找色温表，获取目标色温，根据预设值个范围里像素点数量的占比和目标色温，查找场景对照表，获得图像对应的目标场景，其中，场景对照表记录预设值个范围里像素点数量的占比和色温对应的场景，解决了相关技术中通过深度学习算法判断图像场景，训练耗时长且增加摄像机系统负担的问题。
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公开(公告)号：CN116309097A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211559062.7
申请日：2022-12-06
申请人： 杭州魔点科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种人脸图像改善方法、系统、电子装置和存储介质，其中，该方法包括：获取图像数据，对图像数据进行皮肤检测，生成得到第一皮肤图像，并对第一皮肤图像进行边缘检测和图像分割，得到皮肤子图像；构建纹理检测模型，通过纹理检测模型对皮肤子图像进行纹理检测，生成得到第二皮肤图像；对第二皮肤图像进行图像处理，得到最终改善后的人脸图像。通过本申请，解决了对人脸图像的皮肤检测误检率较高的问题，提高了检测准确度和用户体验。
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公开(公告)号：CN116895094B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311162395.0
申请日：2023-09-11
申请人： 杭州魔点科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于双目融合的暗环境成像方法、系统、装置及介质，包括：获取目标对象在图像中的初始人脸框的尺寸信息，根据预先配置的缩放比例确定目标人脸框的尺寸信息，其中，图像包括当前红外图像和当前可见光图像；基于目标人脸框的尺寸信息，通过预先配置的距离转换关系，确定目标对象与摄像设备之间的目标识别距离；根据目标识别距离确定当前红外图像相对应的仿射变换矩阵，并基于仿射变换矩阵，将当前红外图像转变为与当前可见光图像对齐的目标红外图像；基于当前可见光图像和目标红外图像进行叠加处理，得到融合图像。本申请能够在暗环境中呈现出清晰度和细节良好的图(56)对比文件WO 2022257794 A1,2022.12.15田璐萍.快速 PCA 与 MB-LBP 融合的人脸识别算法研究.信息通信.2019,第12-14页.Chaobo Min.Non-rigid infrared andvisible image registration by enhancedaffine transformation.PatternRecognition.2020,第1-15页.李晖晖;郑平;杨宁;胡秀华.基于SIFT特征和角度相对距离的图像配准算法.西北工业大学学报.2017,(第02期),全文.张宝辉;张俊举;苗壮;常本康;钱芸生.远距离多源图像融合系统实时配准设计.应用光学.2013,(第03期),全文.
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公开(公告)号：CN116645527A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310465327.5
申请日：2023-04-24
申请人： 杭州魔点科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种图像识别方法，该方法包括：根据当前帧图像的像素点灰度信息，得到像素区域分布图，通过该像素区域分布图确定场景判断参数，将场景判断参数及环境亮度与预设优化亮度表匹配，得到与当前场景适配的优化曝光亮度，将优化曝光亮度与默认曝光亮度进行对比，确定目标曝光亮度，通过目标曝光亮度对下一帧图像进行调优，并识别下一帧图像。解决了图像识别受环境因素影响大，导致识别成功率低的问题，结合曝光信息和像素点灰度信息分析目标对象所在场景，根据分析结果适配一个优化曝光亮度，通过优化曝光亮度拍摄下一帧图像并进行识别，提高了图像识别的成功率，该方法不依赖于硬件且对所有场景适用。
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公开(公告)号：CN116389908A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310230019.4
申请日：2023-03-06
申请人： 杭州魔点科技有限公司
IPC分类号： H04N23/71 , H04N23/73 , H04N23/611
摘要： 本申请涉及一种逆光场景的图像处理方法和装置，其中，该逆光场景的图像处理方法包括：接收待识别图像；通过预先训练的逆光场景识别模型判断待识别图像的逆光场景分类结果是否为目标场景；在判断结果为是的情况下，输出待识别图像的人脸图像；在判断结果为否的情况下，对待识别图像进行曝光处理，并对曝光处理后的待识别图像通过逆光场景识别模型进行识别，得到待识别图像的人脸图像。本发明提供的方案能够实现对任意一张人脸图片所在逆光场景的识别，并基于识别的逆光场景结果进行相应程度的曝光，使曝光更精确有效，提高了人脸区域的检测效率、逆光场景的识别准确率、以及有助于提升后续人脸识别算法的识别精度和效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN115953333A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310247023.1
申请日：2023-03-15
申请人： 杭州魔点科技有限公司
IPC分类号： G06T5/00 , G06T5/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种动态背光补偿方法和系统，其中，该方法包括：对获取到的背光场景下的图像数据进行预设处理，得到所述图像数据的低频分量和高频分量；将所述低频分量和所述高频分量，输入训练好的动态背光补偿模型中，得到背光补偿的低频分量和高频分量；将所述背光补偿的低频分量和高频分量进行叠加，得到背光补偿后的图像数据。通过本申请，解决了如何对背光图像进行动态背光补偿的问题，通过将背光场景图像拆分成高频分量和低频分量，实现了基于深度学习模型对不同程度背光场景图像的动态背光补偿。更好地适应背光场景下的人脸识别，保留更多图像细节，改善人脸图像质量。
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公开(公告)号：CN115314604A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211243899.0
申请日：2022-10-12
申请人： 杭州魔点科技有限公司
IPC分类号： H04N1/60 , H04N9/67 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本申请涉及一种色彩校正矩阵的生成方法、系统、电子装置和存储介质，通过训练判别器，直至判别器能正确识别第一色卡图像和第二色卡图像，将随机噪声和第一分类标签输入到生成器，生成器按第一分类标签输出多个色彩校正矩阵，通过多个色彩校正矩阵对第一色卡图像进行校正，将校正后的第一色卡图像、第二色卡图像和分类标签输入到判别器中进行判别，判别器将误差反向传播到生成器，更新生成器的参数，不断进行判别器和生成器的对抗过程，直至判别器无法判别校正后的第一色卡图像和第二色卡图像，此时生成器输出的多个色彩校正矩阵即为多个目标色彩校正矩阵，解决了相关技术中无法同时获取多个色温下相对应的CCM的问题。
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