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公开(公告)号:CN117235297A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311516171.5
申请日:2023-11-15
申请人: 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号: G06F16/55 , G06F16/51 , G06V10/764
摘要: 本申请公开了一种图像选择方法及计算机设备。该方法包括:获取目标对象的图像集,图像集中包含多张图像;分别将至少一张图像作为当前图像,从图像集中确定出满足各当前图像的预设相似度条件的参考图像,并为各当前图像对应的参考图像分配初始权重值;统计各图像作为参考图像而分配的初始权重值,得到各图像的统计权重值;基于各图像的统计权重值,从图像集中选出至少一张图像作为代表图像集的目标图像。上述方案,能够提高选出的目标图像对图像集的代表性。
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公开(公告)号:CN117235297B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311516171.5
申请日:2023-11-15
申请人: 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号: G06F16/55 , G06F16/51 , G06V10/764
摘要: 本申请公开了一种图像选择方法及计算机设备。该方法包括:获取目标对象的图像集,图像集中包含多张图像;分别将至少一张图像作为当前图像,从图像集中确定出满足各当前图像的预设相似度条件的参考图像,并为各当前图像对应的参考图像分配初始权重值;统计各图像作为参考图像而分配的初始权重值,得到各图像的统计权重值;基于各图像的统计权重值,从图像集中选出至少一张图像作为代表图像集的目标图像。上述方案,能够提高选出的目标图像对图像集的代表性。
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公开(公告)号:CN117456574A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311385518.7
申请日:2023-10-23
申请人: 浙江大华技术股份有限公司
摘要: 本发明公开了一种检测对抗攻击的方法及装置。其中方法包括:获取待检测的人脸图像;分别根据N个掩码对待检测的人脸图像进行处理,得到N个掩码人脸图像;根据N个掩码人脸图像中的每个掩码人脸图像与多个注册人脸图像之间的相似度,确定N个掩码人脸图像分别匹配的注册人脸图像;根据第一注册人脸图像与第一注册人脸图像匹配的掩码人脸图像之间的相似度、第二注册人脸图像与第二注册人脸图像匹配的掩码人脸图像之间的相似度,确定待检测的人脸图像是否存在对抗攻击。采用上述方法,可以有效检测对抗攻击,提高人脸识别的安全性。
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公开(公告)号:CN114937165B
公开(公告)日:2022-10-28
申请号:CN202210855360.4
申请日:2022-07-20
申请人: 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号: G06V10/762 , G06V40/16
摘要: 本发明提供一种类簇合并方法、装置、终端及计算机可读存储介质,类簇合并方法包括:获取当前类簇,并确定当前类簇的类簇信息,其中,当前类簇包括多张包含同一目标对象的多张图像;基于当前类簇的类簇信息,从历史类簇集中筛选出与当前类簇相关的多个历史类簇,作为候选合档类簇;将当前类簇与每个候选合档类簇进行类簇相似度比较,以确定当前类簇对应的真实合档类簇,其中,真实合档类簇的目标对象与当前类簇的目标对象相同;将当前类簇与真实合档类簇进行合并。本申请不需要将当前类簇中的所有图像与历史类簇集中的所有历史类簇中的各图像进行相似度计算,即减少了不必要的计算,节约了类簇合并过程中的耗时,同时又保证了召回率。
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公开(公告)号:CN114973334A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210903125.X
申请日:2022-07-29
申请人: 浙江大华技术股份有限公司
摘要: 本申请涉及一种人体部件关联方法、装置、电子装置和存储介质,其中,该人体部件关联方法包括:获取待检测图像;将所述待检测图像输入人体部件解析模型,确定所述待检测图像中人体部件的部件信息,所述部件信息包括部件种类、部件位置和部件偏移量;根据所述部件信息,确定所述人体部件的关联关系。通过本申请,解决了人体部件解析准确度低下的问题,实现了提高人体部件解析准确度的技术效果。
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公开(公告)号:CN114937165A
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202210855360.4
申请日:2022-07-20
申请人: 浙江大华技术股份有限公司
IPC分类号: G06V10/762 , G06V40/16
摘要: 本发明提供一种类簇合并方法、装置、终端及计算机可读存储介质,类簇合并方法包括:获取当前类簇,并确定当前类簇的类簇信息,其中,当前类簇包括多张包含同一目标对象的多张图像;基于当前类簇的类簇信息,从历史类簇集中筛选出与当前类簇相关的多个历史类簇,作为候选合档类簇;将当前类簇与每个候选合档类簇进行类簇相似度比较,以确定当前类簇对应的真实合档类簇,其中,真实合档类簇的目标对象与当前类簇的目标对象相同;将当前类簇与真实合档类簇进行合并。本申请不需要将当前类簇中的所有图像与历史类簇集中的所有历史类簇中的各图像进行相似度计算,即减少了不必要的计算,节约了类簇合并过程中的耗时,同时又保证了召回率。
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