-
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
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 财付通支付科技有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06F18/25 , G06F18/22
摘要： 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。
-
公开(公告)号：CN118609153A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410067888.4
申请日：2024-01-16
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 沈雷
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/75
摘要： 本申请公开了一种身份信息的识别方法和装置、存储介质及电子设备。包括：获取待识别身份信息的目标图像，目标图像中呈现有用于进行身份识别的目标对象的目标部位；对目标图像中的参考频段进行去除，以得到关键频段图像，参考频段是基于频段预处理网络所确定出的，频段预处理网络用于确定样本图像及去频样本图像之间的差异，去频样本图像是对样本图像进行频段过滤后得到的图像；基于从关键频段图像中提取出的目标部位的部位特征，识别出目标对象的身份信息。本申请解决了现有技术中提供的身份信息的识别方式中存在的身份信息识别不够准确的技术问题。
-
公开(公告)号：CN118608887A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202311582374.4
申请日：2023-11-23
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06V40/12 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本申请提供了掌纹的生成方法、装置及其存储介质。该方法包括：获取第一训练集，训练集包括多个用户的真实掌纹图像和身份控制曲线，每个用户的真实掌纹图像与唯一用户身份相对应；对真实掌纹图像进行数据增强处理，得到增强后的真实掌纹图像；将增强后的真实掌纹图像和身份控制曲线输入深度学习模型，得到针对唯一用户身份的合成掌纹图像；对合成掌纹图像进行数据增强处理，得到增强后的合成掌纹图像；对深度学习模型的参数进行迭代更新使增强后的合成掌纹图像与增强后的真实掌纹图像不同并且相似程度大于相似度阈值，确定合成掌纹生成模型。该方法能有效提高生成对抗网络模型的模型性能，加强训练稳定性，减小掌纹识别任务对真实样本的依赖。
-
公开(公告)号：CN117093853B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311349186.7
申请日：2023-10-18
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/15
摘要： 本申请公开了一种时序数据的处理方法、装置、计算机可读介质以及电子设备，本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。所述方法包括：对待处理时序数据进行多尺度采样，得到多个待处理数据；对各个待处理数据进行余弦特征提取，得到各个待处理数据对应的余弦特征，其中，不同待处理数据对应的余弦特征所对应的余弦周期不同；对多个待处理数据分别对应的余弦特征进行拼接，得到待处理时序数据对应的特征图；根据待处理时序数据对应的特征图进行时序数据的预测处理，得到预测时序数据。本申请技术方案将时序数据从时域空间转换至余弦空间进行处理，并融合多周期的特征图进行时序数据预测，提高了时序数据预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN117011649B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311284896.6
申请日：2023-10-07
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 沈雷
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V40/12
摘要： 本申请公开了一种模型训练方法和相关装置，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景，可以先训练得到模型结构较为复杂、分类精度较高的第一模型，并使模型结构较为简单的初始第二模型对第一模型在训练中学习到的模型分类能力进行学习。其中，初始第二模型对第一模型针对不同待分类信息的分类方式的学习力度是基于第一模型针对不同待分类信息的分类可信度来确定的，对于可信度较高的分类方式具有较强的学习力度，对于可信度较低的分类方式具有较弱的学习力度，从而可以对第一模型在训练过程中学习到的分类能力进行有选择性的能力迁移，使训练得到的第二模型在模型结构较为简单的同时，具有较为精准的分类能力。
-
公开(公告)号：CN117058723B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311314425.5
申请日：2023-10-11
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 沈雷
IPC分类号： G06V40/12 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种掌纹识别方法、装置及存储介质，先获取手掌图像，将手掌图像分割成多个掌纹区域图像，再对多个掌纹区域图像进行线型特征提取得到多个掌纹线特征，然后对于每个掌纹线特征，获取其所对应的掌纹区域图像相对于其相邻掌纹线特征所对应的掌纹区域图像之间的第一位置关系信息，并根据该第一位置关系信息计算得到对应的第一重要性分数，接着根据第一重要性分数确定多个第一显著线型特征，并根据多个第一显著线型特征进行掌纹识别得到掌纹识别结果。本申请实施例能够改善对掌纹特征的提取效果，从而能够提高掌纹识别的准确性。本申请实施例可广泛应用于例如人工智能、智慧交通、交易支付、门禁、车辆控制等各种场景
-
公开(公告)号：CN117391243A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311314814.8
申请日：2023-10-11
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 沈雷
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/25 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N5/02 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F123/02
摘要： 本申请涉及一种序列预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。涉及人工智能中的机器学习技术，包括：获取目标项目的历史数据项序列；历史数据项序列包括目标项目在多个历史时间中每个历史时间的数据项；获取历史数据项序列中每个数据项分别对应的经验知识；提取每个经验知识的语义特征，得到每个经验知识的语义特征；将历史数据项序列中的各数据项，分别与对应的经验知识的语义特征融合为融合项，获得历史融合项序列；根据历史融合项序列，预测目标项目在多个连续的观察时间中每个观察时间的数据项，得到预测数据项序列。采用本方法能够提高序列预测准确度。本申请实施例可以应用于工业检测、智慧交通等领域。
-
公开(公告)号：CN117218683A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310464871.8
申请日：2023-04-19
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V40/12 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 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至少一条掌纹主线；在预设分布区域内基于掌纹细纹分布规律生成至少一条掌纹细纹；基于至少一条掌纹主线和至少一条掌纹细纹得到候选掌纹图像；将候选掌纹图像输入预先训练得到的掌纹生成模型中，得到样本掌纹图像，掌纹生成模型是通过预先采集得到的掌纹图像训练得到的生成模型。从而能够在得到大批量且多样性的候选掌纹图像后，以预先通过采集的掌纹图像进行训练后的掌纹生成模型对生成的候选掌纹图像进行分析预测，提高生成的样本掌纹图像的真实性。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
-
公开(公告)号：CN117152044A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210571346.1
申请日：2022-05-24
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 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。
-
公开(公告)号：CN117115469A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311375904.8
申请日：2023-10-23
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 沈雷
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本申请公开一种图像特征提取网络的训练方法，应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等场景，包括：对图像特征提取网络进行预训练得到第一图像特征提取网络；固定第一图像特征提取网络的参数，基于第一蒸馏损失对第一预设网络进行训练得到第二图像特征提取网络；第一蒸馏损失由第一特征分布损失和第一分类损失确定，固定第二图像特征提取网络的参数，基于第二蒸馏损失对第一图像特征提取网络进行训练得到目标特征提取网络；第二蒸馏损失由第二特征分布损失和第二分类损失确定，本申请通过先由第一图像特征提取网络训练第一预设网络，再由第二图像特征提取网络训练第一图像特征提取网络的分段训练，提升目标特征提取网络的图像特征提取性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
70 条记录 (耗时 0.057 秒)
