公开(公告)号：CN113361599A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110625964.5

申请日：2021-06-04

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 邢亚芬 ,  殷海兵 ,  陈勇 ,  殷俊

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明属于视频处理、机器视觉技术领域，公开了一种基于感知特征参量度量的视频时域显著度度量方法，包括如下步骤：步骤1：视频时域运动信息的提取；步骤2：感知特征参量的度量及融合。本发明考虑了视频中五个影响HVS时域感知特性的参量，并分析它们的作用机理，提出相应的概率密度函数，使得能够定量度量这些参量导致的感知显著度与不确定度。本发明提出的利用感知信息论的方法来度量这些参量，将它们映射到统一尺度，解决了异质特征参量融合困难这一问题。本发明提出时域视觉感知显著度度量方法能够达到较好预期效果。

公开(公告)号：CN119131174A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411264576.9

申请日：2024-09-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王华涛 ,  颜成钢 ,  刘一秀 ,  张继勇 ,  殷俊 ,  王鸿奎

IPC: G06T11/00 ,  G06T5/30 ,  G06T5/60 ,  G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种姿态驱动的基于注意力机制的人物图像合成方法。首先通过骨架编码器将目标骨架转换为特征映射，通过外观编码器将原图像转换为特征映射；利用多尺度图像细化网络对提取的特征进行多尺度图像细化，获得最终目标人物图像；最后以端到端方式训练模型，同时学习特征融合和目标图像生成。本发明提出了一种姿态驱动的注意力机制，能够有效提取外观特征和姿态特征，通过通道注意力机制的自适应权重获取不同关注度的特征图。最终按权重相加输出，有利于在姿态变换中不丢失原始特征最大程度保留了原图像的信息。