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[发明专利]一种人脸特征点定位方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910147649.9有效
发明人： 桑高丽;宋佳佳;闫超 -专利权人：嘉兴学院
申请日： 2019-02-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明适用于计算机领域，提供了一种人脸特征点定位方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括:获取目标人脸图像；根据预设的规则，将目标人脸图像划分为多个目标子区域；基于预设的形状索引特征算法提取出各个目标子区域中的有效人脸特征点，并计算出目标人脸图像的平均人脸形状；根据预先标注的人脸形状和平均人脸形状的差值迭代更新预设的级联形状回归模型，并当算法收敛时，输出目标人脸图像上的人脸特征点。本发明方法不但提高了算法的性能，而且还提高了人脸特征点的定位成功率和准确度，并且对姿态、遮挡具有很强的鲁棒性，能在同一框架下实现任意姿态人脸特征点的精准定位，在其他不可控因素影响下也能取得很好的效果。
一种特征定位方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于非均匀混合卷积的目标检测装置、方法和存储介质-CN202110384365.9有效
发明人： 桑高丽;卢丽;张建;闫超 -专利权人：四川翼飞视科技有限公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非均匀混合卷积的目标检测装置、方法和存储介质，本发明的目标检测网络模型的主干网分别利用4组和3组混合扩展卷积提取特征。其中前4组提取低级信息，而后3组提取高级信息。同时，每一组中使用不同的膨胀系数控制感受野大小。为了同时兼顾大目标和小目标的检测性能，膨胀系数越低的扩展卷积核越多。本发明通过搭建基于非均匀混合扩展卷积的目标检测模型，增强不同感受野的特征提取，提升网络特征在不同感受野层面的表达能力，大大地提高了目标的检测精度。
基于均匀混合卷积目标检测装置方法存储介质

[发明专利]一种基于区域分割的三维人脸识别方法-CN201910046888.5有效
发明人： 桑高丽;王国滨;闫超 -专利权人：嘉兴学院
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明提供一种基于区域分割的三维人脸识别方法，其步骤如下，一、对所有测试人脸和注册库中三维人脸模型进行预处理，主要包括鼻尖点自动检测、三维人脸切割以及姿态矫正和点云下采样；二、按照受表情变化影响程度，将三维人脸形状划分为刚性区域和非刚性区域；三、分别针对刚性区域和非刚性区域设计不同的特征描述方式，并计算测试模型与注册库中各三维人脸模型特征之间的相似程度；四、将刚性区域和非刚性区域的相似度进行加权融合，最终实现三维人脸的识别。本发明所提供的人脸识别方法，区域分割方法只用到鼻尖点一个特征点，避免了以往方法中需要检测多个面部特征点的过程，同时减少了对其他特征点定位准确度的依赖，检测成功率较高。
一种基于区域分割三维识别方法

[发明专利]一种学习噪声区域信息的人脸检测方法及装置-CN202110542099.8有效
发明人： 桑高丽;卢丽;闫超;胡二建 -专利权人：成都市威虎科技有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸检测技术领域，具体涉及一种学习噪声区域信息的人脸检测方法及装置，包括：搭建深度神经网络模型，提取训练样本的特征图，然后在特征图上生成候选区域，并且每个候选区域需用预测定位信息和预测置信度定义无噪声得分，然后针对每个候选区域用损失函数计算损失值，最后优化损失值，得到优化深度神经网络模型，输入人脸图像即可进行人脸检测；其中，所述的候选区域由设定的锚框在每个特征点上生成。与现有技术相比，本发明通过将人脸检测方法结合预测定位信息和预测置信度相结合计算得到无噪声得分，并将得分作为候选区域的软标签，再融入到损失函数中，使网络模型在训练过程中学习到噪声信息，有效地提高模型的鲁棒性。
一种学习噪声区域信息检测方法装置

[发明专利]一种多模态融合的动作识别装置、方法和存储介质-CN202110336423.0有效
发明人： 桑高丽;卢丽;黄俊洁;闫超 -专利权人：四川翼飞视科技有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态融合的动作识别装置、方法和存储介质，本发明的网络模型结构分为主干特征提取部分和识别分类部分，可端到端的进行模型训练；其中，所述的主干特征提取部分分为空间信息提取部分和时序信息提取部分，两部分采用串行结构搭建；所述的空间信息提取部分网络采用卷积网络构建，并行采用步长不同卷积核的卷积层模拟目标平移情况，减弱模型对目标偏移的敏感性；所述的时序信息提取部分采用变形注意力机制来提取帧与帧之间的关联信息。本发明从空间域和时间域上将多模态信息融合训练模型性能，减少模型过拟合情况，提高了动作识别准确率。
一种多模态融合动作识别装置方法存储介质

[发明专利]结合全局与局部特征的目标检测装置、方法和存储介质-CN202111096419.8有效
发明人： 桑高丽;闫超;赵梓杰 -专利权人：四川翼飞视科技有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合全局与局部特征的目标检测装置、方法和存储介质，网络模型包括深层特征信息提取部分以及目标检测器部分，所述深层特征信息提取部分采用分‑合结构搭建，且包括卷积网络、变形多头自注意力网络、桥接融合模块，所述卷积网络、变形多头自注意力网络并列设置，且输出端分别与桥接融合模块的输入端连接。本发明通过桥接融合模块计算多种模态特征信息之间的联系，即计算全局表示和局部特征之间的相关性，从而获取特征层次上的上下文信息，充分融合全局和局部特征。本发明在全局上提高模型对图像中背景和目标的区分能力，减少噪声的干扰，同时，在局部上提升模型的表达能力，能更好的定位目标的位置，提高模型的精准度和泛化性。
结合全局局部特征目标检测装置方法存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的视力检测系统、方法和存储介质-CN202110652556.9有效
发明人： 桑高丽;卢丽;闫超;韩强;陶陶 -专利权人：四川翼飞视科技有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： A61B3/032 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的视力检测系统、方法和存储介质，所述视力检测系统包括标识显示模块、图像采集模块、姿态评估模块、结果评估模块，本发明通过标识显示模块显示视力检测标识，用户利用手臂作出对应的肢体动作；所述图像采集模块用于采集用户手臂作出的肢体动作的图像，并输入到姿态评估模块；所述姿态评估模块用于检测采集手臂作出的肢体动作的姿态关键点；所述结果评估模块根据用户手臂姿态关键点判断用户手臂状态，进而判断用户的动作是否与视力检测标识相符，并输出检测结果。本发明中的结果评估模块根据使用者的手臂姿态方向进行判断是否相符，手臂姿态相比于手指方向，目标更大且更易辨识，检测的精度更高。
一种基于深度学习视力检测系统方法存储介质

[发明专利]一种自动分配候选区域的人脸检测方法及装置和电子设备-CN202110468341.1有效
发明人： 桑高丽;卢丽;闫超;胡二建 -专利权人：成都市威虎科技有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人脸检测技术领域，具体涉及一种自动分配候选区域的人脸检测方法及装置和电子设备，该方法包括以下步骤：利用深度神经网络模型提取训练样本的卷积特征信息，然后利用候选区域建议网络生成候选区域集合，再利用自动分配候选区域模块将候选区域集合分成正样本和负样本，最后迭代优化得到最优的模型。本发明利用聚类方法为候选区域集合构建概率分布，为模型训练自动分配候选区域，去除人为经验阈值判断带来的误差，提高模型的性能。
一种自动分配候选区域检测方法装置电子设备

[发明专利]基于多注意力机制融合的行为识别装置、方法和存储介质-CN202110428650.6有效
发明人： 桑高丽;卢丽;闫超;黄俊洁 -专利权人：四川翼飞视科技有限公司
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多注意力机制融合的行为识别装置、方法和存储介质，采用的网络模型的主干网络由从前至后依次设置的二维卷积层、批归一化层、激活函数层、混合残差模块串联组成，所述二维卷积层用于提取序列帧图像的特征信息，所述混合残差模块用于提取不同特性的特征信息；所述混合残差模块包括多重注意力机制融合模块，所述多重注意力机制融合模块分为时间域注意力机制模块和空间域注意力机制模块，且输出端通过相加的方式进行融合。本发明通过构建时间域注意力机制模块和空间域注意力机制模块，在不同方向上对不同重要性的特征点赋予不同的权重，使模型学习到帧图像之间的关联性和帧图像特征级的信息，有效提高了识别性能。
基于注意力机制融合行为识别装置方法存储介质

[发明专利]一种人脸关键特征点检测装置、方法和存储介质-CN202110398226.1有效
发明人： 桑高丽;卢丽;韩强;闫超 -专利权人：四川翼飞视科技有限公司
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸关键特征点检测装置、方法和存储介质，输入人脸图像并通过卷积模块提取包含人脸关键点位置信息的特征图，然后输入到自注意力变换模块；所述评估向量通过若干个自注意力变换模块进行多次注意力变换融合特征图中的信息；最后通过输出全连接层输出人脸关键特征点的坐标。本发明融合了卷积神经网络的参数量小、训练效率高，以及自注意力变换网络的归纳偏置少、网络精度高的优势，用于人脸关键特点检测，可以降低网络运算量，有效提升检测精度。
一种关键特征检测装置方法存储介质

[发明专利]一种人脸特征码转换方法及装置和电子设备-CN202110531646.2在审
发明人： 桑高丽;卢丽;闫超;胡二建 -专利权人：成都市威虎科技有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸特征码转换方法及装置和电子设备，将源特征码、目标特征码以及人脸身份标识号组成一一对应的样本数据集；构建深度神经网络进行主任务和辅助任务的训练，整个网络结构分为特征映射部分、类别分类部分以及类内距离回归部分，最后通过优化损失值提高模型性能；其中，所述的特征映射部分主要功能是将源特征码映射到高维的特征空间，提高线性可分性；所述的类别分类部分是为了弥补特征码转换过程中信息的缺失；所述的类内距离回归部分是通过回归优化同类的源特征码和目标特征码之间的距离，提高特征码的映射性能。
一种特征转换方法装置电子设备

[发明专利]一种人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010936828.3在审
发明人： 桑高丽;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：河南威虎智能科技有限公司
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质，该人脸识别方法采用深度学习网络模型识别样本图像中的人脸信息，其特征在于，该识别方法包括以下步骤：分别为多个通道组构建对应的概率分布张量，所述多个通道组是按照预设的组数在通道维度上分割得到的，每个通道组的权重不同；选择最大通道组所对应的卷积核，自适应地调节不同所述样本图像上提取的特征信息；其中，所述最大通道组为所构建的每个所述概率分布张量中响应最高的通道组；根据所述卷积核对每个所述通道组进行卷积得到卷积特征，将所得到的多个所述卷积特征进行拼接。本发明实施例提升网络模型的特征表达能力，而且不会增加整个网络结构的复杂度。
一种识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种集成防护式智能安防视频监控系统-CN201910115637.8有效
发明人：赵浩;桑高丽;徐杨;于志恒 -专利权人：嘉兴学院
申请日： 2019-02-15 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G08B13/196 文献下载
摘要：本发明提供了一种集成防护式智能安防视频监控系统，包括：锁舌连杆，限位电动推杆，高清摄像头，防护电动推杆，插孔和指纹识别装置A；所述高清摄像头的一侧设有喇叭，且高清摄像头的另一侧设有控制箱，所述进门墙体的一侧内部从上之下依次镶嵌有防护电动推杆，且另一侧上从上至下依次开设有插孔，所述凸型卡块卡装在插孔的内部前端，且插孔的内部后端还设有弹簧，所述防盗门内侧的进门墙体上还安装有指纹识别装置A。通过对从防盗门进入的人进行拍照，并传输到控制箱内的人脸识别模块上进行识别，在识别到的结果与预存的不一致时，安防电动推杆前端的伸缩杆插入到插孔，限位电动推杆的伸缩部位推出，将锁舌连杆卡住，使锁舌无法使用。
一种集成防护智能视频监控系统

[发明专利]人脸及其特征点的检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010797076.7在审
发明人： 桑高丽;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：河南威虎智能科技有限公司
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人脸及面部特征点技术领域，具体涉及一种人脸及其特征点的检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法利用网络模型的主干部分提取出样本图像的特征，然后计算输出检测框集合和面部特征点热力图集合；网络模型损失值计算部分包括并行计算的锚框位置回归单元、锚框类别分类单元和面部特征点位置回归单元；其中，网络模型引入锚框机制，预设多个不同尺度、大小的锚框，需对每个锚框进行分类和位置回归；在检测框集合中筛选出最优检测框；并在面部特征点热力图集合中筛选出的大于阈值的点作为特征点；通过坐标计算出最优检测框对应的面部特征点。本发明在保证高精度的前提下，减少冗余的参数计算，提高实时性。
及其特征检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种人脸检测方法、装置、电子设备和计算机存储介质-CN202010754393.0在审
发明人： 桑高丽;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：河南威虎智能科技有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种人脸检测方法、装置、电子设备和计算机存储介质。该方法包括：输入任意大小的图像，利用人脸检测网络模型的特征提取模块提取图像特征，图像特征包括目标点的置信度、坐标以及相对其他点的坐标偏移量；将目标点置信度大于预设阈值的点作为目标检测框的中心点；并行卷积模块预测目标点的置信度和相对坐标偏移量，经坐标变换计算得到检测框和面部关键点；去除冗余的检测框，得到最优的人脸和人脸特征点检测结果。本发明并行训练人脸和人脸特征点检测任务，直接在图像特征图上回归出人脸和特征点位置，达到网络端到端的目的，简化人脸和人脸特征点检测步骤，去除冗余计算量，减少模型参数量。
一种检测方法装置电子设备计算机存储介质

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