数据处理装置、数据处理方法和存储介质产品

    公开(公告)号:CN108875919B

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN201710602148.6

    申请日:2017-07-21

    Abstract: 一种数据处理装置、数据处理方法和存储介质产品。该数据处理方法包括至少一次重复执行如下操作:接收最初的输入数据或上一次执行下述操作的输出数据;将多个神经元划分为至少一个神经元子集并对于每个神经元子集执行如下操作:通过处理所接收的数据依次获取神经元子集中的神经元输出的数据,将神经元输出的数据转换为二值数据。在最大值优先的情况下,当确定二值数据的值为第一值时,则不再处理神经元子集中剩余的神经元且将第一值作为神经元子集的输出数据,或者,在最小值优先的情况下,当确定二值数据的值为第二值时,则不再处理神经元子集中剩余的神经元且将第二值作为神经元子集的输出数据。该数据处理方法降低了数据处理量。

    字符识别方法及装置

    公开(公告)号:CN106203425B

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201610515118.7

    申请日:2016-07-01

    Abstract: 本发明的实施例提供了一种字符识别方法及装置。所述字符识别方法包括:获取待识别字符区域的至少两帧图像;对所述至少两帧图像中的每一帧进行字符识别,以生成每一帧图像的字符识别结果;以及对所述至少两帧图像的字符识别结果进行融合,以生成所述待识别字符区域的最佳字符识别结果。根据本发明实施例的字符识别方法及装置利用图像的时空冗余和互补特性,基于至少两帧图像的融合进行字符识别,与基于单帧图像的字符识别相比,可以取得更高的识别精度,且在存在噪声、模糊以及光照不佳等情况下,具有更好的适应性。

    目标完整性检测方法及装置

    公开(公告)号:CN106251338B

    公开(公告)日:2019-04-30

    申请号:CN201610578817.6

    申请日:2016-07-20

    Abstract: 本发明的实施例提供了目标完整性检测方法和装置。该方法包括:将包括目标的原始图像输入至神经网络,以获得所述原始图像的热力图,其中所述热力图的像素值表示了所述原始图像中相应位置的像素属于所述目标的概率;根据所述热力图确定所述目标在所述原始图像中的边缘;以及根据所述边缘确定所述目标在所述原始图像中是否完整。上述方法和装置在检测原始图像中目标的完整性时,能够对原始图像中的杂乱背景等干扰信号鲁棒。此外,在神经网络得到热力图的前提下,后续只需要几步相对简单的图像处理操作,从而提高了整个方案的易用性。

    人脸识别方法、装置和系统及存储介质

    公开(公告)号:CN108932456A

    公开(公告)日:2018-12-04

    申请号:CN201710370126.1

    申请日:2017-05-23

    Inventor: 何蔚然 周舒畅

    Abstract: 本发明的实施例提供了一种人脸识别方法、装置和系统及存储介质。该方法包括:获取第一人脸图像和第二人脸图像;计算第一人脸图像中的至少两个人脸部位中的每个人脸部位与第二人脸图像中的对应人脸部位之间的匹配分数,以获得至少两个部位匹配分数;检测第一人脸图像中的至少两个人脸部位中的至少部分人脸部位中的每个人脸部位的遮挡情况;根据第一人脸图像中的至少两个人脸部位中的每个人脸部位的遮挡情况,分别确定每个人脸部位所对应的部位匹配分数的权重;以及至少基于所确定的权重对部位匹配分数进行加权平均,以获得总匹配分数,其中,总匹配分数为第一人脸图像与第二人脸图像之间的匹配分数。本发明便于减小遮挡对人脸识别结果的影响。

    对象跟踪方法、对象跟踪装置以及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN108875488A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201710910866.X

    申请日:2017-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种对象跟踪方法、对象跟踪装置以及计算机可读存储介质。所述对象跟踪方法,包括:获取包含待跟踪对象的连续帧图像;对所述连续帧图像中的当前帧图像执行人脸检测,确定在所述当前帧图像中检测出的行人的脸部的置信度;判断所述置信度是否小于预定值;当所述置信度小于所述预定值时,对所述当前帧图像执行特定部位检测,确定所述当前帧图像中所述行人的特定部位的位置,所述特定部位为人体上不同于脸部的部位;以及基于所述行人的特定部位的位置,确定所述行人是否为所述待跟踪对象。

    物体检测方法和装置、神经网络训练方法和装置

    公开(公告)号:CN108875482A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201710827779.8

    申请日:2017-09-14

    Abstract: 本公开提供了一种基于神经网络的物体检测方法和装置、用于物体检测的神经网络的训练方法和装置、以及计算机可读存储介质。该神经网络包括输入层、中间层和输出层。物体检测方法包括:获取待检测的图像;经由输入层输入图像;经由中间层中级联的多个计算节点中的每个计算节点的卷积层对输入的数据执行卷积计算以获得中间表示,并对获得的中间表示执行二值化处理;经由所述输出层输出图像的热力图和热力图中每个像素对应的包围框的X通道值,热力图表示图像中的每个像素是否属于检测目标,每个像素对应的包围框用于在图像上标记所述每个像素对应的检测目标;以及根据热力图和热力图中每个像素对应的包围框的X通道值,确定至少一个目标包围框。

    人脸检测方法、装置、设备及计算机可读介质

    公开(公告)号:CN107784281A

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201710998845.8

    申请日:2017-10-23

    Abstract: 本发明提供了一种人脸检测方法、装置、设备及计算机可读介质,涉及图像识别技术领域,所述方法包括:获取前k次人脸检测到的多个人脸图像的实际位置信息,k为大于或者等于2的正整数;根据所述前k次检测到的实际位置信息预测在第k+1次检测时人脸图像的预测位置信息;根据与预测位置信息满足预设条件的人脸图像的数量对应的预设阈值范围确定目标频率,进而将检测频率调整到目标频率,本发明实施例可以根据帧图像中人脸图像的预测位置信息自动调整人脸检测的频率,节省系统的计算资源,降低视频流的人脸检测中的耗能的技术效果。

    图像强反光检测方法和装置

    公开(公告)号:CN106650743B

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN201610818280.6

    申请日:2016-09-12

    Abstract: 本发明实施例提供一种图像强反光检测方法和装置。该图像强反光检测方法包括:获取待检测图像;以及利用全卷积网络对所述待检测图像进行处理,以获得关于所述待检测图像中的强反光区域的位置信息的检测结果。根据本发明实施例的图像强反光检测方法和装置,利用全卷积网络可以有效、高精度地检测图像中的强反光区域,从而有助于提高图像识别任务中的图像识别的精度和可靠性。此外,该方法还具有处理速度快、模型体积小的特点,因此可以方便地部署到诸如智能手机、平板电脑等移动设备上。

    图像识别方法和装置

    公开(公告)号:CN106326888B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN201610675805.5

    申请日:2016-08-16

    Abstract: 本发明的实施例提供了一种图像识别方法和装置。该图像识别方法包括:从待识别图像中提取包含待识别对象的图像块;对图像块中的文字进行文字识别,以获得初级识别结果;获取描述文件,描述文件包括用于指示图像块中的文字需要符合的规则要求的约束信息;将图像块的坐标系与描述文件中规定的图像坐标系对齐;以及利用描述文件中的至少部分约束信息对初级识别结果进行修正,以获得最终识别结果。上述图像识别方法和装置,在从待识别图像中识别文字信息时,利用获取的描述文件修正文字识别结果,可以达到提高文字识别准确度和文字识别速度的效果。

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