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  • 本发明属于医疗辅助视觉感知与人机交互智能分析技术领域,提供了一种基于视标几何软约束的人脸姿态估计方法,包括:图像采集及预处理、二维关键点集合提取、预定义点集匹配、优化目标定义、目标伪标签计算、患者面部中心点计算、视标方向向量构建、视线夹角计...
  • 本发明公开了基于位置‑运动双流融合网络的微表情识别方法,包含两个部分:设计基于Vision TransformerVIT的位置提取分支PEM;设计基于动态交叉注意力的运动特征提取分支;在多头自注意力MSA模块之前嵌入深度可分离卷积层。设计空...
  • 一种面向面部视频序列分析的面部状态识别方法,属于计算机视觉领域。该方法以面部视频序列为输入,首先对视频数据进行帧提取与预处理;通过多尺度面部动作关键区域定位模块检测并筛选与面部状态变化相关的动作关键区域;在此基础上构建全连接加权图,并基于图...
  • 本发明涉及一种基于多尺度三维卷积神经网络的面部抑郁表情识别方法,包括:对面部视频数据进行预处理,获取面部视频张量;构建基于时空注意力的多尺度三维卷积神经网络回归模型;将所述面部视频张量输入所述多尺度三维卷积神经网络回归模型,进行模型训练,获...
  • 本发明公开了一种双分支知识蒸馏轻量化微表情识别方法及系统,涉及人工智能与情感计算技术领域,通过构建宏‑微表情双分支网络框架,通过分层特征解耦与门控注意力掩码机制,实现宏表情知识向微表情识别任务的高效迁移;利用门控注意力掩码动态隔离与微表情无...
  • 本发明公开了一种基于动态面部表情的智慧课堂情绪识别方法及系统。所述方法首先通过采集课堂全景视频流,并对课堂全景视频流进行预处理,生成的结构化面部图像序列;经过时空注意融合模块得到融合的视频帧,然后嵌入时间和空间令牌后输入到双扫描双向Mama...
  • 本申请提供的一种人脸识别模型的训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括:获取多个人脸图像样本,并将各人脸图像样本输入至预训练的教师模型和待训练的学生模型,得到各人脸图像样本的教师特征、学生特征和预测类别;基于各人脸图像...
  • 本发明涉及人机交互视线估计技术领域,具体为基于深度学习的人机交互实时视线估计方法,包括:持续捕获用户面部图像,经处理后提取标准化的眼部子区域图像与头部姿态参数。通过多流特征提取网络并行提取眼部外观、眼部几何结构及头部姿态特征,并动态融合为综...
  • 本发明公开了基于多忆阻阵列的人脸检测方法、产品、设备及介质,涉及图像处理技术领域,获取待检测的人脸数据,并利用目标卷积神经网络对所述人脸数据进行特征提取,以得到人脸特征数据;其中,所述人脸数据为经受采者授权后采集到的数据,所述目标卷积神经网...
  • 本发明公开了一种多任务注视点估计方法,涉及计算机视觉与深度学习技术领域,包括首先进行数据集构建,用于提供从任务到标签的关联数据,支撑多任务协同训练,然后搭建MTHGaze模型,通过半结构化框架融合深度学习、几何约束拟合模型、协同处理的关键任...
  • 本发明实施例提供了一种基于视网膜图像的分类方法与图像分类设备,涉及图像处理技术领域。分类方法包括:获取患者待分类的彩色眼底图像与眼底OCT图像;利用第一图像分类模型对彩色眼底图像进行分类得到第一分类结果,以及利用第二图像分类模型对眼底OCT...
  • 本发明属于计算机视觉与智能医疗辅助诊疗技术领域,提供了一种基于注视行为频率的视线估计方法,包括:图像采集和视线估计;视线估计模型训练过程包括:图像采集及图像标记、图像预处理、凝视相关特征提取、参考帧选择及参考特征提取、身份信息提取、相对凝视...
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,提供了一种视线估计方法及装置,通过将面部特征和双眼特征输入预构建的EFT‑Gaze模型,以获取人眼注视方向的预测角度,方法包括:将面部特征和双眼特征分别经面部分支和双眼共享分支作用后,输出特征图和,并基于特征图...
  • 本申请提供一种眼动追踪方法、控制单元及眼动追踪设备,涉及眼动追踪技术领域。该方法包括获取目标眼球的表面图像;从表面图像中提取复合相位分布,复合相位分布表征入射光经目标眼球的角膜界面与晶状体界面共同调制后的相位耦合信息;基于眼球几何约束与角膜...
  • 本申请提供了一种基于中心定位的瞳孔识别方法、系统、介质、产品及终端,基于已畸变校正人眼图像数据执行水平梯度变换操作,生成眼部梯度幅度图像数据,通过梯度变换提取瞳孔与虹膜区域的边缘特征,将瞳孔边缘从眼睑遮挡、睫毛投影、虹膜色素斑/隐窝等复杂眼...
  • 本申请实施例提供了一种提高眼动视线补偿方法,在粗筛选时,截取样本眼图的瞳孔区域进行光斑筛选,采用样本眼图的瞳孔区域平均灰度均值动态计算阈值,以适应眼动场景亮度变化,得到有效光斑成像区域。还通过以瞳孔中心为筛选区域,通过光斑面积、圆度为参数粗...
  • 本申请涉及计算机技术领域,公开了一种人体动作识别方法、模型训练方法、装置及相关产品;其方法包括:获取训练好的动作识别模型;动作识别模型包括输入分支、包括依次连接的多个图卷积网络模块、池化层和全连接层的主流网络,图卷积网络模块中注意力模块的池...
  • 本发明提出了一种结合行为指纹与卷积神经网络的鱼类识别方法与系统,包括:通过YOLO系列目标检测网络对视频帧中的鱼体进行检测并获取检测框,利用DeepSORT跟踪算法对所述检测框进行跨帧关联,生成包含时空坐标的轨迹序列;基于所述轨迹序列计算包...
  • 本发明公开了一种工序的合规性确定方法、装置、存储介质及电子设备,其中,该方法包括:确定目标图像序列中包括的目标对象的第一部位的表观特征,其中,目标图像序列中包括目标对象所执行的动作工序;基于目标图像序列确定深度图像特征以及目标对象包括的目标...
  • 本发明提供一种用于视频动作识别的方法与系统,涉及人工智能技术领域,方法包括:终端设备将第一格式数据输入动作重要性分类器,生成关键动作视频片段,将关键动作视频片段输入动作识别网络,动作识别网络的第一部分计算网络设置在终端设备上,动作识别网络的...
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