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公开(公告)号：CN114332214B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202011050187.8
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了物体姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，该物体姿态估计方法，包括：根据物体的颜色图像和深度图像，确定所述深度图像的可靠性；当深度图像可靠时，基于三维关键点进行物体的姿态估计；当深度图像不可靠时，基于二维关键点进行物体的姿态估计。基于本申请提供的方法，能够有效提高物体姿态估计结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113191462A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202010033125.X
申请日：2020-01-13
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种信息获取方法、图像处理方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域。该信息获取方法包括：获取图像中的对象的属性特征和对象间的关系特征；根据所述属性特征对所述关系特征进行校正，根据校正后的关系特征获取对象间的关系信息，和/或根据所述关系特征对所述属性特征进行校正，根据校正后的属性特征获取对象的属性信息。本申请实施例提供的信息获取方法可以提高对信息获取的准确性。
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公开(公告)号：CN112802202A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201911115151.0
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待处理图像，待处理图像包括场景的深度图像；基于深度图像，确定深度图像对应的三维点云数据；基于三维点云数据，得到场景中物体的提案结果。通过该方案，由于三维点云数据表示的是由多个三维离散点组成的点的集合，其数据量小于三维体素所对应的数据量，由此，基于三维点云数据确定场景中物体的提案结果，可节省存储空间，减少数据运算量，提高算法运行效率。
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公开(公告)号：CN108664880A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810209257.6
申请日：2018-03-14
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00906 , G06K9/00228 , G06K9/00275 , G06K9/00288 , G06K9/00268
Abstract: 公开了一种活性测试方法和设备。所述活性测试方法包括：针对测试目标检测输入图像中的人脸区域；实现第一活性测试，以基于与检测到的人脸区域对应的第一图像确定第一活性值；实现第二活性测试，以基于与检测到的人脸区域的局部人脸区域对应的第二图像确定第二活性值；实现第三活性测试，以基于输入图像的整体或输入图像的全区域确定第三活性值，其中，输入图像的整体或输入图像的全区域包括检测到的人脸区域以及检测到的人脸区域之外的区域；基于第一活性值、第二活性值和第三活性值，确定活性测试的结果。
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公开(公告)号：CN105989266A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510071283.3
申请日：2015-02-11
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请公开了基于心电信号的认证方法、装置及系统。所述方法的一具体实施方式包括：对测试心电信号进行预处理；使用字典和分类器对预处理后的测试心电信号进行特征选择和分类，其中所述字典和所述分类器是通过同步学习获得的；以及基于所述测试心电信号的分类结果确定所述测试心电信号是否通过认证。该实施方式通过同步学习字典和分类器，得到了鲁棒的分类器，提高了认证的精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108171103B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN201611118373.4
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供了目标检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测图像；根据级联神经网络对待检测图像的多个候选区域进行分类；其中，从第二级开始的神经网络中，至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络，上述子神经网络对前一级神经网络分类后的分类结果进行分类；根据多个候选区域的最终分类结果，确定出目标区域。本发明实施例中，从第二级开始的神经网络中，至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络，可较为全面精确地对候选区域进行分类，提升分类精度；进而更加精确地确定出目标区域。且有利于减少神经网络的级数，可减少由各级神经网络组成的分类模型占用的存储空间；可应用到硬件配置较低或计算性能较弱的设备中。
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公开(公告)号：CN116311549A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310265731.8
申请日：2017-03-27
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开提出了用于活体目标检测的方法、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：基于目标图像的类别来确定所述目标图像的第一活体检测值；以及根据所述目标图像的第一活体检测值来确定所述目标图像中的目标是否为活体目标。
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公开(公告)号：CN108664843B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201710192070.5
申请日：2017-03-27
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开提出了用于活体目标检测的方法、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：基于目标图像的类别来确定所述目标图像的第一活体检测值；以及根据所述目标图像的第一活体检测值来确定所述目标图像中的目标是否为活体目标。
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公开(公告)号：CN108304746B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201710017922.7
申请日：2017-01-11
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V40/50
Abstract: 提供一种更新用于心电身份认证的认证参考信息的方法及设备。所述方法包括：(A)获取待认证的心电信号；(B)基于参考模板集合对待认证的心电信号进行认证，其中，参考模板集合包括至少一个作为参考模板的心电信号；(C)将通过认证的心电信号作为已认证样本添加到已认证样本集合；(D)基于参考模板集合和已认证样本集合来获取新的参考模板；(E)将获取的新的参考模板添加到参考模板集合以更新参考模板集合。根据所述方法及设备，能够自动更新用于心电身份认证的认证参考信息，提高心电身份认证的准确率。
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公开(公告)号：CN114332214A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011050187.8
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了物体姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，该物体姿态估计方法，包括：根据物体的颜色图像和深度图像，确定所述深度图像的可靠性；当深度图像可靠时，基于三维关键点进行物体的姿态估计；当深度图像不可靠时，基于二维关键点进行物体的姿态估计。基于本申请提供的方法，能够有效提高物体姿态估计结果的准确性。
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