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公开(公告)号：CN115527079B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210189742.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V40/12 , G06V10/778
Abstract: 本申请公开了一种掌纹样本的生成方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：根据掌纹主线分布规律生成第一主线定位点和第二主线定位点；根据掌纹主线弧度规律生成用于控制第一主线定位点和第二主线定位点所构成的主线弧度的调节点数据；将第一主线定位点、主线调节点和第二主线定位点依次连接后得到的曲线作为掌纹主线；生成包含掌纹主线的至少一个掌纹样本对掌纹识别模型进行训练。通过以上方式，以掌纹中主线的分布情况，模拟得到多样性更强的多个掌纹样本，在基于生成的掌纹样本对掌纹识别模型进行训练后，可以有效提升掌纹识别模型的鲁棒性。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
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公开(公告)号：CN115965839A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111183285.3
申请日：2021-10-11
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06T3/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像识别方法、存储介质及设备，本申请可以应用于人工智能、智慧交通以及辅助驾驶领域。方法包括：获取包括目标对象的待识别图像，对待识别图像进行平面特征提取，得到目标对象的平面特征信息；将待识别图像转换为深度图像，对深度图像进行深度特征提取，得到目标对象的深度特征信息；对平面特征信息和深度特征信息进行融合，得到目标对象的融合特征信息；根据目标对象的融合特征信息对目标对象进行属性识别，得到目标对象的属性信息。通过本申请，在一定程度上可防止图像的特征信息被攻击，提高图像识别的可信度和准确度。
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公开(公告)号：CN111738243A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010863256.0
申请日：2020-08-25
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种人脸图像的选择方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：在每获取到一帧人脸图像之后，逐帧检测人脸图像是否符合初步质量筛选条件；在检测到符合初步质量筛选条件的第一人脸图像时，确定第一人脸图像的质量整体分；若第一人脸图像的质量整体分大于一级阈值，则将第一人脸图像送入人脸识别流程。本申请实施例提供的技术方案中，首先对人脸图像进行初步筛选，提高了人脸优选过程的灵活度，之后再确定通过初步筛选的人脸图像的质量整体分，在人脸图像的质量整体分达到一级阈值的情况下即可将该人脸图像送入人脸识别流程，有效缩短整个人脸识别过程的耗时，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN116631012B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210122885.7
申请日：2022-02-09
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V40/12 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种生物纹路信息的特征提取方法、装置、设备及存储介质，属于身份识别技术领域。该方法包括：获取生物纹路信息，生物纹路信息用于描述第一对象的生物纹路；对生物纹路信息进行特征提取处理，得到全局纹路特征和局部纹路特征；对全局纹路特征和局部纹路特征进行融合处理，得到第一对象的融合纹路特征。本申请通过对生物纹路信息进行特征提取处理获得局部纹路特征，提高了对生物纹路中局部细节特征的关注度；将局部纹路特征与全局纹路特征融合，提升了纹路特征对掌纹信息的描述能力；拓展了纹路特征从局部描述掌纹信息的维度，保证了面对高相似度生物纹路信息时的识别精度。
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公开(公告)号：CN116631012A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210122885.7
申请日：2022-02-09
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V40/12 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种生物纹路信息的特征提取方法、装置、设备及存储介质，属于身份识别技术领域。该方法包括：获取生物纹路信息，生物纹路信息用于描述第一对象的生物纹路；对生物纹路信息进行特征提取处理，得到全局纹路特征和局部纹路特征；对全局纹路特征和局部纹路特征进行融合处理，得到第一对象的融合纹路特征。本申请通过对生物纹路信息进行特征提取处理获得局部纹路特征，提高了对生物纹路中局部细节特征的关注度；将局部纹路特征与全局纹路特征融合，提升了纹路特征对掌纹信息的描述能力；拓展了纹路特征从局部描述掌纹信息的维度，保证了面对高相似度生物纹路信息时的识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115527079A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210189742.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V40/12 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种掌纹样本的生成方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：根据掌纹主线分布规律生成第一主线定位点和第二主线定位点；根据掌纹主线弧度规律生成用于控制第一主线定位点和第二主线定位点所构成的主线弧度的调节点数据；将第一主线定位点、主线调节点和第二主线定位点依次连接后得到的曲线作为掌纹主线；生成包含掌纹主线的至少一个掌纹样本对掌纹识别模型进行训练。通过以上方式，以掌纹中主线的分布情况，模拟得到多样性更强的多个掌纹样本，在基于生成的掌纹样本对掌纹识别模型进行训练后，可以有效提升掌纹识别模型的鲁棒性。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
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公开(公告)号：CN111814759B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010854320.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种人脸质量标签值的获取方法、装置、服务器及存储介质，方法包括：获得第一图像集，第一图像集中包含多个第一图像样本；获得每个第一图像样本的第一人脸质量标签值以及第一人脸质量标签值对应的人工标注的预设质量标签值；至少以第一图像样本的第一人脸质量标签值为预先构建的标签训练模型的输入样本，以第一人脸质量标签值对应的预设质量标签值为标签训练模型的输出样本，对标签训练模型进行训练；利用训练完成的标签训练模型至少对第二图像集中的每个第二图像样本的第一人脸质量标签值进行处理，以得到每个第二图像样本的第二人脸质量标签值，第二图像样本的第二人脸质量标签值用于对人脸质量模型进行训练。
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公开(公告)号：CN111738243B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010863256.0
申请日：2020-08-25
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种人脸图像的选择方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：在每获取到一帧人脸图像之后，逐帧检测人脸图像是否符合初步质量筛选条件；在检测到符合初步质量筛选条件的第一人脸图像时，确定第一人脸图像的质量整体分；若第一人脸图像的质量整体分大于一级阈值，则将第一人脸图像送入人脸识别流程。本申请实施例提供的技术方案中，首先对人脸图像进行初步筛选，提高了人脸优选过程的灵活度，之后再确定通过初步筛选的人脸图像的质量整体分，在人脸图像的质量整体分达到一级阈值的情况下即可将该人脸图像送入人脸识别流程，有效缩短整个人脸识别过程的耗时，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN117152044B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210571346.1
申请日：2022-05-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像清晰度的评价方法，应用场景至少包括各类终端，如：手机、电脑、车载终端等。包括：从图像序列中获取第一图像组，图像序列中的每帧图像包括目标对象所对应的图像；对第一图像组进行特征点提取，得到第一图像所对应的第一特征点集合以及第二图像所对应的第二特征点集合，第一特征点与第二特征点具有一一对应关系；根据第一特征点集合以及第二特征点集合，确定目标对象的第一运动速度；根据第一运动速度与模糊速度阈值之间的大小关系，确定第二图像的清晰度评价结果。本申请还提供了装置、设备及存储介质。本申请能够有效地界定图像清晰度，从而有助于筛选出清晰度较高的图像用于后续处理。
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公开(公告)号：CN117112917B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210517236.7
申请日：2022-05-13
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 财付通支付科技有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种对象信息查询方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法可应用于人工智能领域或地图领域，包括：当在兴趣点进行产品交互时，获取采集目标对象所得的图像，该兴趣点可以是地图上感兴趣的点，如商城；将从图像提取的图像特征与预设特征标识向量组合，得到组合特征；确定组合特征与各校验特征间的相似度；校验特征是候选对象所处的位置与兴趣点之间的距离满足预设条件、且与候选对象具有亲密社交关系的对象在兴趣点发生产品交互时获得的；当存在相似度满足相似条件时，依据满足相似条件的相似度所对应的对象特征标识向量，查询目标对象的对象信息。采用本方法能够快速准确的查询对象信息。
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