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[发明专利]一对多的动静态广告播放方法-CN201810921194.7有效
发明人：林云;孙晓刚;李泽原;康鑫;姜尧岗;解至煊;万磊;谢文吉 -专利权人： 成都智汇脸卡科技有限公司
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出一种一对多的动静态广告播放方法，涉及广告播放领域。本发明解决了目前广告播放针对性不高、播放状态单一、不能满足用户的真实需求的问题，其技术方案要点为：建立人脸信息数据库，数据库中包括各个人脸信息及与之分别对应的广告类别；提取检测到的人脸图像中的人脸信息，并判断数据库中是否存在该人脸信息，若存在，判断数据库中该人脸信息对应的广告类别的播放状态，以及其他广告类别的播放状态，并以判断出的播放状态依次播放与该人脸信息对应的广告类别中的各个广告内容及其他广告类别中相应的广告内容，其中播放状态包括静态和动态。本发明的有益效果是，可以针对不同用户播放不同种类的广告，并且可以实现动静态广告播放的切换。
一对静态广告播放方法

[发明专利]活体检测方法-CN201810921523.8有效
发明人：姜尧岗;孙晓刚;林云;康鑫;李泽原;万磊;解至煊;谢文吉 -专利权人： 成都智汇脸卡科技有限公司
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种活体检测方法，涉及人脸识别领域。本发明解决了目前人脸识别过程中易受视频或照片的攻击，从而无法准确识别真实人脸和伪造人脸的问题，其技术方案要点为：采集样本并设置样本的图片标签值，分别计算训练集各个样本的拉普拉斯特征值及Tamura纹理特征值并对其进行拼接，然后利用拼接结果训练出模型，并设置该模型的初始输出范围，然后分别计算验证集各个样本的拉普拉斯特征值及Tamura纹理特征值并对其进行拼接，并将拼接结果传输至该模型进行计算，并判断计算结果是否在所述初始输出范围内，若在，则记录此时该模型的相关参数，若不在，则计算该计算结果的损失值并将损失值反向传输至该模型中，并根据损失值调整该模型的相关参数。
活体检测方法

[实用新型]智能交互广告机考勤系统-CN201821689299.6有效
发明人：林云;孙晓刚;腾龙;李泽原;康鑫;姜尧岗;解至煊;万磊;谢文吉;王俊 -专利权人： 成都智汇脸卡科技有限公司
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G07C1/14 文献下载
摘要：本实用新型提出一种智能交互广告机考勤系统，属于广告播放及人脸考勤领域。其要点为：包括箱体、摄像头、微处理器、继电器线圈、继电器常开触点开关、供电电源、广告播放模块及考勤显示模块，箱体的背面与固定装置可拆卸连接，广告播放模块包括广告显示模块及广告处理器，考勤显示模块及广告显示模块平铺在箱体正面上下两侧，摄像头与微处理器的输入/输出接口一连接，微处理器的输入/输出接口二连接考勤显示模块的输入端，微处理器的输入/输出接口三通过继电器线圈与广告处理器的信号接收端连接，广告处理器的电源输入端通过继电器常开触点开关与供电电源连接，广告处理器的输出端与广告显示模块连接，微处理器的电源输入接口与供电电源连接。
微处理器广告处理器输入/输出接口考勤广告显示模块供电电源显示模块继电器常开触点广告播放模块摄像头考勤系统智能交互广告机电源输入接口本实用新型电源输入端继电器线圈可拆卸连接信号接收端固定装置广告播放过继电器上下两侧箱体正面输出端输入端平铺人脸背面三通

[外观设计]广告机-CN201830436024.0有效
发明人：林云;孙晓刚;李泽原;康鑫;姜尧岗;解至煊;万磊;谢文吉;徐世有 -专利权人： 成都智汇脸卡科技有限公司
申请日： 2018-08-08 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： 20-03 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：广告机。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于播放广告等音频、视频文件的电子设备。3．本外观设计产品的设计要点：产品的形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：主视图。
外观设计广告机播放广告电子设备视频文件图片

[发明专利]活体检测方法-CN201810924142.5在审
发明人：康鑫;姜尧岗;林云;李泽原;解至煊;腾龙;谢文吉;孙晓刚 -专利权人： 成都智汇脸卡科技有限公司
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种活体检测方法，涉及人脸识别领域。本发明解决了目前只利用单一颜色空间下活体和非活体人脸的识别方式安全性不高的问题，其技术方案要点为：对于训练集中的每个样本，分别计算HSV颜色空间下的图像及YCbCr颜色空间下的图像的颜色加速鲁棒特征，并将计算出的训练集中每个样本的两个颜色加速鲁棒特征进行向量融合，融合成颜色加速鲁棒特征组；将训练集中每个样本的颜色加速鲁棒特征组输入至高斯混合模型中，通过高斯混合模型计算出训练集中各个样本的FV编码向量；对训练集中各个样本的FV编码向量进行归一化处理并转换成分类器要求的格式后送入分类器中进行训练，训练出模型，并将剩余样本作为测试集对该模型进行相关参数进行调整。
鲁棒特征样本高斯混合模型编码向量活体检测分类器图像技术方案要点归一化处理单一颜色活体人脸人脸识别剩余样本相关参数融合测试集活体向量送入转换

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