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公开(公告)号：CN117275053A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210661884.X
申请日：2022-06-13
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供的一种视线估计模型训练方法、装置及系统，应用于模型训练的技术领域，对样本人脸图像中的眼部区域和脸部区域进行特征提取，得到样本眼部特征和样本脸部特征，通过预设自监督损失算法，得到样本眼部自监督损失和样本脸部自监督损失；根据样本人脸图像预先标注的视线方向和估计视线方向，计算得到监督损失；通过样本眼部自监督损失和样本脸部自监督损失对待训练的特征提取网络的参数进行调整，通过监督损失对待训练的视线方向估计网络的参数进行调整，并继续训练，直至得到训练好的特征提取网络和训练好的视线方向估计网络。通过本申请实施例的方案，可以提高视线估计模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN117475003A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210858195.8
申请日：2022-07-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本申请实施例提供了一种位姿标定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，方法包括：获得相机采集的目标图像，目标图像中包含：镜面中部署的第一标定点、镜面反射的虚像中的第二标定点，第二标定点部署于待标定平面内；根据目标图像中第一标定点的图像坐标、以及第一标定点在镜面坐标系中的空间坐标，确定镜面相对相机的第一相对位姿；根据目标图像中第二标定点的图像坐标、以及第二标定点在虚像坐标系中的空间坐标，确定虚像相对相机的第二相对位姿；利用第一相对位姿、第二相对位姿，确定待标定平面相对相机的目标相对位姿。应用本申请实施例提供的方案，可以标定得到不处于相机的视场范围内的平面区域相对相机的相对位姿。
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公开(公告)号：CN118247830A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211658868.1
申请日：2022-12-22
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V40/18 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请实施例提供了一种视线图像样本的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取人脸图像样本，基于人脸图像样本的图像特征，确定人脸图像样本对应的人脸姿态角度和人脸属性，根据人脸图像样本中眼球的倾斜角和偏转角，确定人脸图像样本对应的眼球方向，根据人脸图像样本以及其对应的人脸姿态角度、人脸属性以及眼球方向，基于神经辐射场对预设人脸参数化模型进行训练，得到人脸参数化模型，将目标人脸姿态角度、目标人脸属性以及目标眼球方向输入人脸参数化模型，得到人脸参数化模型输出的人脸图像，作为视线图像样本。基于人脸参数化模型可以生成各种环境下的视线图像样本，降低视线图像样本采集成本和难度，提高采集效率。
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公开(公告)号：CN113420699A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110751346.5
申请日：2021-07-02
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种人脸匹配方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：获取目标人脸图像的低精度人脸特征与高精度人脸特征，其中，所述低精度人脸特征的精度低于所述高精度人脸特征；针对每个候选人脸图像，确定该候选人脸图像的高精度人脸特征与所述目标人脸图像的高精度人脸特征是否匹配，如果匹配，则将该候选人脸图像作为粗筛选人脸图像；针对每个粗筛选人脸图像，确定该粗筛选人脸图像的高精度人脸特征与所述目标人脸图像的高精度人脸特征是否匹配，如果匹配，确定该粗筛选人脸图像与所述目标人脸图像匹配。可以降低人脸匹配所需的计算量。
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