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公开(公告)号：CN109492214A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710813362.6
申请日：2017-09-11
申请人： 苏州大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F17/27
摘要： 本发明提供一种属性词识别方法及装置，包括：获取评论语料的名词词表；获取上下位关系矩阵，所述上下位关系矩阵为种子词与种子词的下位词的上下位关系的矩阵；根据所述上下位关系矩阵及所述名词词表中的各词，确定所述名词词表中各词的预测上位词向量，所述预测上位词向量为所述上下位关系矩阵与词的词向量的乘积；根据各词的所述预测上位词向量确定种子词的属性词。该方法及装置，仅需通过少量人力资源确定种子词，而无需通过大量的人力资源，便可以确定与种子词相关的属性词，从而降低了人力资源消耗量。本发明还提供一种与上述属性词识别方法及装置对应的属性词的层次构建方法及装置，以及一种计算机设备及计算机存储介质。
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公开(公告)号：CN109492214B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201710813362.6
申请日：2017-09-11
申请人： 苏州大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F40/284
摘要： 本发明提供一种属性词识别方法及装置，包括：获取评论语料的名词词表；获取上下位关系矩阵，所述上下位关系矩阵为种子词与种子词的下位词的上下位关系的矩阵；根据所述上下位关系矩阵及所述名词词表中的各词，确定所述名词词表中各词的预测上位词向量，所述预测上位词向量为所述上下位关系矩阵与词的词向量的乘积；根据各词的所述预测上位词向量确定种子词的属性词。该方法及装置，仅需通过少量人力资源确定种子词，而无需通过大量的人力资源，便可以确定与种子词相关的属性词，从而降低了人力资源消耗量。本发明还提供一种与上述属性词识别方法及装置对应的属性词的层次构建方法及装置，以及一种计算机设备及计算机存储介质。
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公开(公告)号：CN109961444B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201910156437.7
申请日：2019-03-01
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明的实施例提供了一种图像处理方法、装置及电子设备，属于计算机技术领域。该图像处理方法包括：获取待处理图像；生成所述待处理图像的超像素，并对所述待处理图像的超像素内的像素进行随机置换生成所述待处理图像的分段屏蔽图像；将所述待处理图像的分段屏蔽图像输入至深度神经网络生成所述待处理图像的粗糙显著图；将所述粗糙显著图和所述待处理图像输入至条件随机场模型生成所述待处理图像的细化显著图，以用于预测所述待处理图像中的显著物体。本发明实施例的技术方案能够增强显著物体检测的鲁棒性，提高显著物体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN110209922A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201810601391.0
申请日：2018-06-12
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F16/9535
摘要： 本发明实施例提供一种对象推荐方法、装置、存储介质及计算机设备，本实施例通过获取目标对象的多种属性信息，构建该目标对象的特征向量，按照各目标对象的操作顺序输入预测模块得到预测特征向量。可见，本实施例丰富了特征向量的表达内容，且在模型计算过程中考虑了各目标对象的操作顺序，提高了预测结果的准确性；并且，由于应用平台输出的多个对象共享一属性信息，极大减少了训练预测模型的参数数量，降低了模型训练难度，且能够适用于数量庞大的应用场景。
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公开(公告)号：CN109961444A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910156437.7
申请日：2019-03-01
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明的实施例提供了一种图像处理方法、装置及电子设备，属于计算机技术领域。该图像处理方法包括：获取待处理图像；生成所述待处理图像的超像素，并对所述待处理图像的超像素内的像素进行随机置换生成所述待处理图像的分段屏蔽图像；将所述待处理图像的分段屏蔽图像输入至深度神经网络生成所述待处理图像的粗糙显著图；将所述粗糙显著图和所述待处理图像输入至条件随机场模型生成所述待处理图像的细化显著图，以用于预测所述待处理图像中的显著物体。本发明实施例的技术方案能够增强显著物体检测的鲁棒性，提高显著物体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN109696954A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201710987005.1
申请日：2017-10-20
申请人： 中国科学院计算技术研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
CPC分类号： G06F3/013 , G06K9/00604
摘要： 本发明涉及一种视线追踪方法、装置、设备和存储介质，包括：获取眼睛图像；确定所述眼睛图像中瞳孔成像点在屏幕的立体坐标系中的坐标、以及光源经角膜反射在所述眼睛图像中形成的光源成像点在所述立体坐标系中的坐标；根据所述瞳孔成像点的坐标和光源成像点的坐标确定光轴方向；按照与所述眼睛图像匹配的光视轴方向角度差以及所述光轴方向，确定视轴方向；根据所述视轴方向，确定在所述屏幕上的凝视点位置。本申请的方案提高了所确定的凝视点位置的准确性。
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公开(公告)号：CN109429194A
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201710707048.X
申请日：2017-08-17
申请人： 浙江大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明是关于一种移动感知网络中的参考节点位置确定方法及装置。该方法包括：获取在各个备选参考位置处模拟部署参考节点的情况下，各个数据采集节点之间的数据相交点；根据各个数据采集节点之间的数据相交点生成相交点连接图，相交点连接图用于指示各个数据采集节点之间的边；根据相交点连接图，从各个备选参考位置中确定出真实部署所述参考节点的位置。通过上述方法，在确定真实部署参考节点的位置时，根据移动节点的数据采集情况，从可以部署参考节点的各个备选参考位置中确定出真实部署参考节点的位置，使得参考节点的部署能够尽量的满足移动节点的数据校准需求，从而提高移动感知网络中的数据校准效果。
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公开(公告)号：CN107666606A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610621487.4
申请日：2016-07-29
申请人： 东南大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： H04N13/128 , H04N13/239 , G03B37/00
CPC分类号： H04N5/23238 , G06T7/593 , G06T2207/10012 , H04N13/239 , H04N13/271 , H04N2013/0081 , G03B37/00
摘要： 本发明公开了一种双目全景图像获取方法及装置，属于图像处理领域。所述方法包括：获取通过两个全景摄像头得到的第一全景图像和第二全景图像；获取相互匹配的各组位于第一全景图像上的第一像素点和位于第二全景图像上的第二像素点；计算各组第一像素点和第二像素点的距离差值，根据距离差值得到两个全景图像对应的深度信息；将两个全景图像中的一个作为第一单眼全景图，结合对应的深度信息及预定瞳距映射出第二单眼全景图；将第一单眼全景图和第二单眼全景图显示在对应的显示区域。本发明解决了相关技术中通过图像拼接导致获取时间长，获取到的双目全景图像质量低的技术问题，达到了高效率获取高质量的双目立体全景图像的效果。
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公开(公告)号：CN109766840B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN201910029579.7
申请日：2019-01-10
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V40/16
摘要： 本发明实施例公开了一种人脸表情识别方法、装置、终端及存储介质，其中方法包括：获取目标人脸图像，所述目标人脸图像包括多个面部动作单元，所述多个面部动作单元之间的关系满足表情关联规则；调用深度神经网络从所述目标人脸图像中提取各面部动作单元的第一图像特征；调用图神经网络按照所述表情关联规则对所述各面部动作单元的第一图像特征进行传播处理，得到所述各面部动作单元的第二图像特征；根据所述各面部动作单元的第二图像特征识别所述目标人脸图像对应的目标表情。本发明实施例可以更好地对人脸图像进行表情识别，提高准确性。
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