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  • 一种优化虚拟人教学的学生状态可视化分析系统,包括前端感知层、多模态特征提取模块、时序分析层和教学决策可视化层;所述的前端感知层实时采集学生的面部表情及眼动数据,并采用参数优化的SSD目标检测算法实时定位学生面部区域;所述的多模态特征提取模块...
  • 本发明公开了一种基于热力图与批次相似性注意力约束的面部表情识别方法,属于图像处理领域。识别步骤包括获取人脸图像,进行预处理后输入至面部表情识别模型进行表情识别;所述面部表情识别模型基于浅层热力图和深层热力图之间的一致性损失,与批次内样本特征...
  • 本公开涉及情绪检测方法及装置。所述方法包括:对输入视频逐帧进行标准化处理,以获得多个单帧人脸图像;对单帧人脸图像进行处理,以提取单帧人脸图像的帧级特征;识别输出视频中情绪转变的时间点,并且基于时间点对输出视频进行分段以获得多个视频子片段;针...
  • 本申请公开了一种人脸识别方法、系统、存储介质及电子设备,涉及人脸识别技术领域,通过口罩预测子网来自动提取遮挡口罩特征,口罩预测子网采用U‑Net架构,而U‑Net架构的上采样层适合用于特征值传递,通过这种设计使得口罩预测子网能够有效地提取口...
  • 本发明公开了一种面部图像的检测方法,包括:预处理待检测图像进行预处理得到预处理图像,对残差卷积特征进行重新加权得到加权特征图,基于加权特征图、预设面部宽高比和预设面部尺寸得到面部候选区域,通过位置敏感卷积操作得到面部候选区域的分数图,根据分...
  • 本发明公开了一种基于面部关键点时空特征融合的情绪检测方法,属于计算机视觉和情感计算领域。本发明通过获取公开数据集并进行预处理,得到68个面部地标;设计PLK算法估计面部地标的运动状态,并通过双向光流机制和卡尔曼滤波对地标去噪,得到准确的地标...
  • 本发明涉及一种基于多视角图像的年龄及性别预测方法与应用,构建年龄及性别预测模型、建立年龄预测优化模型;采集面部不同角度的若干图像并处理,与年龄及性别标签一并建立训练数据组;以训练数据输入年龄及性别预测模型进行训练,对输出结果,以年龄预测优化...
  • 本发明公开了一种人脸识别模型的训练方法和装置。包括:获取多个人脸场景图,并根据人脸场景图得到每个人脸对应的第一格式图像和第二格式图像;根据每个人脸对应的第一格式图像和第二格式图像的相似度比较结果对第二格式图像进行筛选,得到第二格式训练集;根...
  • 本发明公开了提供基于眼部特征分析与智能分类的睫毛夹适配方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、人脸图像预处理;步骤2、眼部定位;步骤3、眼部睫毛特征提取;步骤4、睫毛夹特征匹配。本发明通过对用户眼部图像进行多模态分析和深度学习处理,提取关键眼部...
  • 本发明提供了一种眼底图像的眼部病变识别方法、系统、设备及方法,包括:获取多个正常眼底图像,并根据正常眼底图像构建标准像素集;获取待测眼底图像,使用标准像素集对待测眼底图像进行像素过滤,得到过滤图像;使用训练好的YOLOv8模型对过滤图像进行...
  • 本发明公开一种眼部图像智能分析方法、系统及电子设备,该方法包括:获取眼部图像,并对眼部图像执行图像预处理;获取预训练完成的瞳孔定位模型和诊断模型;其中,瞳孔定位模型基于KiU‑Net2D分割模型建立;诊断模型基于至少两级ConvNeXt模型...
  • 本发明提出一种基于肌电激活强度转移特征和自适应分析窗口长度的暂态阶段肌电信号手势识别方法,旨在解决传统肌电信号处理技术在利用暂态阶段信号时存在的空间特征与运算成本失衡、识别准确度与响应速度失衡以及个体间和任务间算法泛化性低的问题。该方法先在...
  • 本申请提供了一种基于自适应上下文感知网络的篮球动作识别方法及装置,该方法包括:输入目标视频数据,目标视频数据包含待识别的篮球动作信息;利用预先建立的自适应上下文感知网络,对所述目标视频数据进行动作数据分析;其中,所述自适应上下文感知网络采用...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种人体动作行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质。通过获取视频数据中的第一视频帧图像,并分别对每帧第一视频帧图像进行人体运动检测,得到每帧第一视频帧图像中的人体运动区域,按照预设的分块尺寸,对第一视...
  • 本发明公开了一种面向孔板实验的斑马鱼轨迹追踪与行为量化系统及方法。该系统包括:视频获取模块,用于录制斑马鱼孔板实验视频;圆孔定位模块,用于识别实验板中的圆孔位置并生成标准化的圆孔阵列结构;目标追踪模块,用于检测斑马鱼关键点并实现帧间轨迹追踪...
  • 本发明公开了一种超高压变电站人员危险行为的识别方法、系统及电子设备,包括:获取变电站人员行为历史图像,并对所述历史图像进行预处理,以获取历史处理图像;基于第一预设网络、第二预设网络和第三预设网络构建行为识别模型,并利用所述历史处理图像对所述...
  • 本申请提供了一种数据集生成方法、模型训练方法以及行为识别方法。方法包括:通过预设采集频率对数字人模型的骨骼动画进行采集,得到采集帧;获取位于采集帧时,数字人模型中每个虚拟骨骼节点的局部坐标;分别对每个虚拟骨骼节点的局部坐标进行坐标转换,得到...
  • 本发明公开了一种基于OEF‑YOLO模型的跌倒检测方法,应用于计算机视觉技术领域。包括以下步骤:构建用于训练以及检测OEF‑YOLO模型性能的数据集;改进YOLOv8模型,得到用于跌倒检测的OEF‑YOLO模型;通过S1中构建的数据集训练O...
  • 本发明公开了一种融合关键点检测和时空图卷积的双阶段跌倒检测方法,应用于计算机视觉技术领域。包括以下步骤:设计用于提取人体骨骼关键点序列的YOLO‑PoseLiteNet模型以及用于检测跌倒行为的ST‑GCN模型;获取用于人体关键点检测的数据...
  • 本发明公开一种行人摔倒检测方法、装置及存储介质,属于智能行为识别与异常监测技术领域。包括:获取待检测的行人图像;对行人图像进行预处理;将预处理后的行人图像输入至预先训练的行人摔倒检测模型,得到所述行人摔倒检测模型输出的分类结果;根据所述行人...
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