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公开(公告)号：CN115482557A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211228947.9
申请日：2022-10-09
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种人体图像生成方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：根据多个预设人体图像参数，构造参数空间；基于所述参数空间，训练预设变分自动编码器，获得目标解码器；分别获取多个第一向量变量和一第二向量变量；所述第一向量变量的数量与所述预设人体图像参数的数量相同；根据所述目标解码器和所述第一向量变量，生成三维人体模型；以及根据所述第二向量变量，对所述三维人体模型进行模仿渲染，获得二维的目标人体图像；本申请实现能够生成任意姿态的人体图像。
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公开(公告)号：CN113468318A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010243842.5
申请日：2020-03-31
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/34 , G06F40/211 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种摘要自动生成方法、装置和计算机可读存储介质，涉及文本处理领域。摘要自动生成方法包括：根据待提取摘要的文本中的每个句子与其他句子的关联关系，确定每个句子的重要性得分；将待提取摘要的文本中每个句子对应的词语序列输入预先训练的、基于注意力机制的深度学习模型，获得深度学习模型输出的、每个句子的情感得分；根据每个句子的重要性得分和情感得分，确定每个句子的总得分；根据总得分，筛选出待提取摘要的文本中的关键句子；根据关键句子生成摘要。本发明的实施例参考句子重要程度属性以及情感属性进行打分，从而可以准确地从文本中提取能够表达作者观点的核心信息，使得生成的摘要更准确。
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公开(公告)号：CN113094538A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201911334579.4
申请日：2019-12-23
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种图像的检索方法、装置和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括根据提取的目标图像的特征向量，利用第一机器学习模型，确定目标图像的描述文本；利用第二机器学习模型，对目标图像进行人脸识别，确定目标图像的身份信息；根据多个目标图像的描述文本和身份信息，对用户提供的检索关键词进行匹配，在多个目标图像中确定相应的检索结果。
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公开(公告)号：CN113032417A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911356000.4
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/242
Abstract: 本公开提出一种结构化查询语言语句生成方法和装置，涉及人工智能技术领域。本公开的一种SQL语句生成方法，包括：获取用户在对话中的表达信息；基于增加动态词向量BERT模型的双向长短时记忆网络Bi‑LSTM和条件随机场CRT模型，从表达信息中抽取有效信息，有效信息包括时间、实体或指标中的一项或多项；根据有效信息，基于SQL语句的语法生成结构化查询语言SQL语句。通过这样的方法，能够降低对用户使用数据库能力的要求，也提高了有效信息提取的效率和准确度，无需预先生成固定查询句式，提高了SQL语句生成的可扩展性。
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公开(公告)号：CN113052182B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN201911371388.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本公开提出一种图片处理方法、装置和计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域。本公开的一种图片处理方法，包括：将通过第一域的特征提取器提取的图片特征输入第一生成对抗网络的生成器，获取补齐后的特征；将补齐后的特征输入第二生成对抗网络的生成器，获取风格迁移图片；其中，第一生成对抗网络训练用的真实环境中拍摄的图片和训练完成后生成的图片归属于第一域，第二生成对抗网络训练用的图片和训练完成后生成的图片归属于第二域，第一域和第二域的隐空间对齐。通过这样的方法，能够基于通过生成对抗网络的生成能力，完成对人物特征的补齐，并引入风格迁移任务，从而提高图像风格迁移效果的适用范围和可信度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114187408B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111535606.1
申请日：2021-12-15
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T15/00 , G06T7/13 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种三维人脸模型重建方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：从单张二维人脸图像中提取不同感受野大小的多尺度人脸信息、人脸关键点信息、人脸稀疏边缘信息；对提取的多尺度人脸信息进行特征编码，将特征编码后的多尺度人脸信息与人脸关键点信息、人脸稀疏边缘信息进行拼接；根据拼接后的图像，生成特征增强的UV图；对生成的UV图进行三维渲染处理，生成具有纹理信息的三维人脸模型。本公开能够基于单张二维人脸图像实现三维人脸模型的重建，引入多尺度人脸信息、人脸关键点信息、人脸稀疏边缘信息，能够提升三维人脸模型的重建准确率。
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公开(公告)号：CN115700602A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110856020.9
申请日：2021-07-28
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06T7/13
Abstract: 本公开提供一种用于图像重建的方法、介质及装置。提供了一种基于区块链网络进行交易的方法，所述方法在区块链网络的节点处执行，所述方法包括：从用户接收交易请求，所述交易请求包括交易数据；将所述交易数据加密存储在所述节点中，并在所述节点所属于的群组中的各节点之间进行共识，而不与所述区块链网络中的其他节点之间进行共识；根据所述节点的用户权限表判断与所述交易请求相关的外部用户是否有交易权限，其中，所述外部用户为所述交易请求的目标节点的目标用户；在确定所述外部用户有交易权限的情况下，与所述外部用户进行交易。
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公开(公告)号：CN115346000A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211056471.5
申请日：2022-08-31
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请属于三维重建技术领域，具体涉及一种三维人体重建方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该方法包括获取二维人体图像；将二维人体图像输入姿态估计网络，得到二维人体关节信息，并将二维人体关节信息输入身体卷积网络，得到身体参数信息；基于二维人体关节信息，对二维人体图像进行分割得到手部图像和头部图像；将手部图像输入双手图卷积网络，得到手部参数信息，以及将头部图像输入头部图卷积网络，得到头部参数信息；将手部参数信息、头部参数信息以及身体参数信息进行整合，以重建得到三维人体模型。这样，对于手部或者头部被遮挡的情况下，通过对手部图像和头部图像进行重构，从而有利于准确重建出具有准确形态的三维人体模型。
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公开(公告)号：CN114707041A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210375182.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/906 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种消息推荐方法、装置、计算机可读介质及电子设备，所述方法包括：获取多个时间段的训练样本和设定时段内的第一测试样本；通过多个时间段的训练样本和第一测试样本对消息推荐模型进行联合训练；在联合训练的过程中，根据各个时间段的训练样本和所述第一测试样本之间的数据分布差异得到训练样本的权重，并根据该权重对训练样本进行联合训练，并根据各个时间段的训练样本的预测值和对应训练样本的样本标签之间的损失更新消息推荐模型的模型参数；通过训练好的消息推荐模型在当前时间进行消息推荐。本申请利用多时期训练样本与测试样本进行联合训练，以改进传统推荐算法仅用单一时期训练样本进行训练，导致模型泛化能力差的问题。
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公开(公告)号：CN114627244A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210291769.8
申请日：2022-03-22
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本申请涉及三维重建技术领域，具体涉及一种三维重建方法及装置、电子设备、计算机可读介质，该方法包括：获取待重建场景的目标图像；分别提取目标图像中相邻两帧图像的二维特征描述子，对相邻两帧图像的二维特征描述子进行特征匹配，得到二维关键点匹配点对；生成每帧图像的三维特征描述子；对相邻两帧图像的三维特征描述子进行特征匹配，得到三维关键点匹配点对；对二维关键点匹配点对和三维关键点匹配点对进行过滤，得到目标匹配点对；根据目标匹配点对进行相机位姿估计和三维场景重建，得到重建场景的目标图像。本申请的实施例可以在待重建场景中存在周期性纹理分布的情况下，提升关键点匹配的准确率和三维重建的准确性。
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