北京影数科技有限公司专利技术

北京影数科技有限公司共有17项专利

  • 本发明公开了一种基于脸部区域注意力机制的深度图片鉴伪方法及系统,对获取的人脸区域图片进行分割,得到多个不同脸部分割区域图片;将分割后得到的不同脸部分割区域图片与分割前原人脸区域图片进行合并;将合并的图片输入至带有注意力模型的注意力机制U...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的图像鉴伪方法及系统,基于深度合成方法生成的伪造图像数据,通过训练一个鉴伪分类器来实现对真实图像与伪造图像的判别,为了使分类器具有更好的泛化性,通过知识蒸馏的方法将分类器推广到其他生成方法中,并有效避免灾难性...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的视频数字水印嵌入与提取方法及系统,采用编码器
  • 本发明公开了一种基于三维人脸重建的面部动捕方法及系统,使用训练集对模型进行训练,模型包括ResNet50网络模块和可微分渲染模块,利用ResNet50网络模块预测得到人脸参数,所述人脸参数包括基于3DMM模型的人脸形状系数向量α、表情系...
  • 本发明公开了一种基于稀疏采样的环拍图像到任意视点图像生成方法及系统,借鉴神经渲染的优势,通过给定邻近的源视图,使用体积渲染以新颖的相机位姿合成目标视图,并估计该视图的颜色和体积密度,从多个源视图动态绘制外观信息。对于新视点合成的应用场景...
  • 本发明公开了一种结合神经纹理的可操控3D人脸重建方法及系统,采集用户面部视频,所述视频包含自然的头部运动和面部表情变化,对所述视频进行抽帧获取多张图片,构建训练集;将获取的多张图片输入至预先构建的深度神经网络模型对模型进行训练,并利用训...
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的数字水印添加方法及系统,基于滑动窗口对图像进行扫描,并通过颜色阈值检测获取每张图片的水印添加位置区域,构建训练集;使用所述训练集对预先构建的卷积神经网络模型进行训练,所述模型的输入为图片,输出为与图片对...
  • 本发明公开了一种特定轨迹下新视点合成视频生成的方法及系统,将基于三维重建SFM算法的稀疏重建结果3Dproxy文件进行配准和刚性变换处理,使其世界坐标系的原点与物体的正中心达到重合,可以确保形成理想的正圆形拍摄轨迹,并且根据特定的观察视...
  • 本发明公开了一种换脸视频生成、鉴伪与溯源方法及系统,采用视频数字水印技术以达到对换脸视频进行溯源的目的,基于内容生产方、技术提供方与技术(市场)监管方三方同时监管的机制,来实现对视频换脸技术及应用的严格监督与把控,以防止视频换脸技术被不...
  • 本发明公开了一种视频数字水印添加及提取方法。本发明选取影片连续三帧图像中的第二帧图像作为待添加数字水印的视频帧;将所述待添加数字水印的视频帧与包含有预先设定的加密符号的纯色灰度图片通过第一GAN网络得到原始加密视频帧;并采用单纯的灰度图...
  • 本申请提供了一种视频中人物轨迹的语义注释方法及系统、计算设备、介质,在本申请提供的方法中,先将获取的视频中特定个体的行动大概分为停止集和移动集,再分别将停止集和移动集与预训练的索引数据集进行比较,得出最相似的数据的拓扑关系和注释,为特定...
  • 本申请提供了一种人像识别追踪方法及系统,在本申请提供的方法中,先获取待识别视频序列中的所有图像帧;再依次识别并提取所有图像帧中至少一个人像及对应的人像信息;将符合预设条件的人像信息存储至预先创建的追踪数据库,并基于依次提取到的人像信息对...
  • 本申请公开了一种基于视觉感知的视频镜头边界检测方法及装置,所述方法包括:对检测视频进行筛选,去除冗余帧获得候选帧;对每一帧所述候选帧提取视觉感知特征和运动特征,根据相邻两帧候选帧的视觉感知特征的相干性构建所述相邻两帧的帧间共识函数;根据...
  • 本申请实施例公开了一种基于人脸的二维重建方法、系统、设备及存储介质,所述方法包括:获取无遮挡人脸图像和被遮挡人脸图像;将所述被遮挡人脸图像输入预先训练的关键点识别模型,以获取所述被遮挡人脸图像中的关键点;进一步,将所述被遮挡人脸图像及其...
  • 本发明公开了一种地下停车场积水检测预警方法及系统,如果测得进水的体积流量变化不大的时候,使用第一积水预测模型来更快地计算出结果,当测得进水的体积流量变化较大时,转而使用第二积水预测模型,之后再进行水位的预测。这种方式可以比过去的到达一定...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的换脸视频溯源方法及系统,可让违反了法律的不良换脸视频可以被检测出来并找到生成该视频的用户或责任方,让溯源成为可能,从而约束人们对换脸技术的不良应用。本方法不需要记录生成视频的指纹信息,只需要在向用户分发模型...
  • 本发明实施例提供一种行为动作识别方法、系统、设备及存储介质,基于划分长视频为视频片段进而进行动作识别,突破了硬件设备的限制。而建立每个视频片段的上下文关系再进行目标特征相似度计算,最终识别出整个长视频的行为动作类型,大大提高了可量化程度...
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