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[发明专利]一种人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202311155066.3在审
发明人：葛沅;赵雅倩;史宏志;温东超;张英杰 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-09-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别领域，具体公开了一种人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过训练人脸检测模型提取人脸图像数据集中的各人脸图像的人脸检测特征，以基于人脸检测特征提取人脸图像中的标准人脸图像后在利用训练的人脸特征提取模型在标准人脸图像中提取人脸特征向量来建立人脸数据库，保证人脸数据库建库时人脸数据的质量；在进行人脸识别时，对于能够利用人脸数据库检出身份信息的待识别图像，再根据待识别图像的人脸数据执行人脸数据库中对应的人脸数据的质量检验及更新操作，进一步保证人脸数据库的实时性，从而不断提高基于人脸数据库进行人脸识别的准确性。
一种识别方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]用于检测对象的部位的装置和方法及存储介质-CN201810147718.1有效
发明人：王芃;温东超 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2018-02-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本公开涉及用于检测对象的部位的装置和方法及存储介质。对象部位检测装置可以包括：热图生成单元，被配置成接收包括对象的目标图像并且对目标图像执行多个阶段的处理，其中多个阶段包括：第一阶段，用于至少基于从目标图像提取的第一组特征图来生成第一组对象部位热图，以及第二阶段，用于基于从目标图像提取的第二组特征图和在第一阶段中生成的第一组对象部位热图来生成第二组对象部位热图，其中第二组对象部位热图的分辨率与第一组对象部位热图的分辨率不同。对象部位检测装置还可以包括组合单元，该组合单元被配置成组合在多个阶段中生成的多组对象部位热图。
用于检测对象部位装置方法存储介质

[发明专利]一种人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202311155058.9在审
发明人：葛沅;赵雅倩;史宏志;温东超;张英杰 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-09-08 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别领域，具体公开了一种人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过训练人脸检测模型以及人脸特征提取模型以分别得到人脸图像数据集中的各人脸图像的人脸检测结果以及人脸特征向量生成人脸数据库，在利用人脸检测模型对待检测图像进行人脸检测时，先利用人脸检测模型测得的人脸检测结果对人脸数据库进行筛选得到待比对人脸数据，缩小了需要比对的人脸数据的范围，再进行待检测图像与待比对人脸数据的人脸特征向量的相似度计算，相较于目前的全量相似度计算缩小了人脸数据比对的计算量，从而提高了人脸识别效率。
一种识别方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]图像伪造识别方法、网络训练方法、装置、设备及介质-CN202311099611.1在审
发明人：崔星辰;史宏志;温东超;赵健;葛沅;张英杰 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-08-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像伪造识别方法、网络训练方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域，以解决深度伪造图像难以准确识别的问题，该识别方法包括：获取待检测图像；利用图像解码器，对待检测图像进行解码，得到图像解码结果；其中，图像解码结果包括指纹解码信息；利用指纹纠错器，对指纹解码信息进行纠错，得到指纹纠正信息；根据指纹纠正信息和预设指纹集，识别待检测图像的真伪情况；本发明将指纹信息作为生成对抗网络的输入的一部分，使生成对抗网络生成的深度伪造图像能够包含指纹信息对应的内容，从而能够利用待检测图像解码纠错后得到指纹信息和预设指纹集，识别待检测图像的真伪情况，实现对深度伪造图像的准确识别。
图像伪造识别方法网络训练装置设备介质

[发明专利]一种生成对抗网络联合训练方法、装置、设备及存储介质-CN202311096567.9在审
发明人：崔星辰;史宏志;温东超;赵健;葛沅;张英杰 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-08-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种生成对抗网络联合训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。方法包括：获取发布者构建的生成对抗网络，以及预先构建的指纹解码网络；将指纹信息作为生成对抗网络的部分输入，对生成对抗网络和指纹解码网络进行联合训练，得到训练后的生成对抗网络和训练后的指纹解码网络；其中，训练后的生成对抗网络中嵌入有指纹信息，训练后的指纹解码网络用于检测图像中的指纹信息；其中，生成对抗网络包括生成器和判别器，指纹解码网络的输入为生成器输出的生成图像，指纹解码网络输出的解码信息反馈给生成器；判别器的输入为生成器输出的生成图像，判别器输出的判别结果反馈给生成器。保证了指纹嵌入的效率和指纹识别的准确度。
一种生成对抗网络联合训练方法装置设备存储介质

[发明专利]对象跟踪方法和设备-CN201810418076.4有效
发明人：王世婷;胡琦;温东超 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T7/292 文献下载
摘要：本公开涉及对象跟踪方法和设备。提供了一种用于图像序列的对象跟踪装置，其中对于所述图像序列已经获得多个轨迹，并且所述多个轨迹中的每一个是通过检测包括在所述图像序列中的若干图像中的对象而获得的，该设备包括匹配轨迹对确定单元，被配置为从所述多个轨迹中确定匹配轨迹对，其中匹配轨迹对包括对应于同一对象的并且不连续的在先轨迹和在后轨迹；以及组合单元，被配置为对包含在匹配轨迹对中的在先轨迹和在后轨迹进行组合。
对象跟踪方法设备

[发明专利]图像识别方法、训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202311030276.X在审
发明人： 温东超;梁玲燕;史宏志;赵雅倩;葛沅;崔星辰;张英杰 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种图像识别方法、训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入至图像识别模型，得到所述图像识别模型输出的所述待识别图像的特征矩阵；根据所述特征矩阵，对所述待识别图像进行图像识别，得到所述待识别图像的识别结果；其中，所述图像识别模型是基于多种类别的样本图像、教师模型在训练过程中输出的每一所述样本图像的第一特征矩阵和第一分类结果，以及学生模型在训练过程中输出的每一所述样本图像的第二特征矩阵和第二分类结果，进行蒸馏训练得到的。本发明实现在最大限度地压缩模型规模、降低运算量的同时，可以最大限度地提高人脸识别精度。
图像识别方法训练装置电子设备存储介质

[发明专利]伪装目标检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质-CN202310958391.7在审
发明人：张英杰;史宏志;温东超;赵健 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及伪装目标检测技术领域，公开了伪装目标检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质，伪装目标检测方法包括：获取伪装图像数据训练集；利用伪装图像数据训练集对伪装目标检测模型进行训练，生成训练完成后的伪装目标检测模型；其中，伪装目标检测模型包括浅层特征提取模块、至少一个频域感知模块、至少一个特征增强模块和特征对齐模块。本发明实现了图像中伪装物体与背景图像的分离以及对伪装目标的精准定位检测。
伪装目标检测方法模型训练装置设备介质

[发明专利]人脸识别模型训练方法、人脸识别方法及装置-CN202310922706.2在审
发明人： 温东超;赵雅倩;史宏志;葛沅;崔星辰;张英杰 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别技术领域，公开了人脸识别模型训练方法、人脸识别方法及装置，人脸识别模型训练方法包括：利用多个批次的源样本对人脸识别模型进行训练，并通过任一批次的源样本迭代训练人脸识别模型之后确定人脸识别模型的性能值；判断人脸识别模型的性能值是否大于预设性能阈值；如果性能值大于预设性能阈值，在人脸识别模型的损失函数上增加正则项，以及使用多个批次的对抗样本对人脸识别模型进行训练；正则项基于源样本、对抗样本以及目标样本确定，对抗样本表示在源样本基础上添加过对抗扰动的样本，目标样本表示在源样本基础上构建的具有指定目标类别的样本。基于本发明得到的人脸识别模型的鲁棒性更好，能够抵御对抗样本攻击。
识别模型训练方法装置

[发明专利]模型训练方法、深伪图像检测方法、装置、设备及介质-CN202310922307.6在审
发明人：崔星辰;史宏志;温东超;赵健;张英杰;葛沅 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种模型训练方法、深伪图像检测方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：将图像样本集输入至深伪图像检测模型得到训练图像集的图像来源聚类结果以及测试图像集中任一测试图像样本的图像来源分类结果；根据所述图像来源聚类结果得到第一预测损失值，根据所述图像来源分类结果以及图像来源标签得到第二预测损失值，根据所述第一预测损失值以及所述第二预测损失值得到总预测损失值；根据所述总预测损失值对所述深伪图像检测模型的参数进行修正。本发明提供的模型训练方法、深伪图像检测方法、装置、设备及介质，能够通过训练好的模型识别出图像中的GAN指纹信息，并对其分类，可以有效的深度伪造图像进行溯源。
模型训练方法图像检测装置设备介质

[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310693140.0有效
发明人：葛沅;温东超;史宏志 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供了一种人脸识别方法、装置、电子设备及非易失性可读存储介质。方法包括：通过深度神经网络获取待识别图像的特征向量；从待识别图像的特征向量中截取多个特征值构成第一特征值集合，并与预先设置的人脸图像数据库中截取多个特征值构成的第二特征值集合进行比对，获取第一比对结果；将待识别图像的特征向量与第一比对结果对应的第一部分人脸图像的特征向量进行比对，获取第二比对结果；根据第二比对结果生成待识别图像的第一人脸识别结果。本申请能够分级比对，根据部分元素对特征向量初步筛选后再进行特征向量中所有元素的比对，减少计算量，节约时间，避免了结果反馈慢，用户体验差的问题。
识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种训练集图像的相关方法和相关装置-CN202310156150.0在审
发明人：崔星辰;温东超;史宏志;赵健 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V40/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练集图像的相关方法和相关装置，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取待检测图像；采用解码器对所述待检测图像进行解码，得到解码信息；其中，解码器为基于指纹解码训练数据进行训练得到的模型；判断指纹数据库中是否存在与所述解码信息相同的指纹信息；若是，则将所述指纹信息对应的用户信息作为溯源检测结果进行输出；其中，存在所述指纹信息的待检测图像为基于嵌入指纹信息的训练集图像进行模型训练并生成图像得到的。以实现对训练集图像的溯源，提高数据的安全性。
一种训练图像相关方法装置

[发明专利]图像保护方法及相关设备-CN202211057401.1在审
发明人： 温东超;梁玲燕;崔星辰;史宏志;赵雅倩 -专利权人：浪潮（北京）电子信息产业有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像保护方法，包括获取源图像和随机图像，源图像包括目标保护对象，随机图像不包括目标保护对象；根据源图像初始化生成初始保护图像；计算初始保护图像和随机图像之间的第一特征距离，初始保护图像和源图像之间的第二特征距离和表观距离；根据第一特征距离、第二特征距离、表观距离计算获得损失函数；基于损失函数，利用反向传播算法对初始保护图像进行迭代更新，获得关于目标保护对象的保护图像。应用本申请所提供的技术方案，可以对图像中的目标对象进行安全保护，避免图像被伪造或盗取用于非法攻击途径，保证信息安全。本申请还公开了一种图像保护装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。
图像保护方法相关设备

[发明专利]神经网络的训练和应用方法、装置及存储介质-CN202110325842.4在审
发明人：汪德宇;陈则玮;温东超;陶玮;尹凌霄 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络的训练和应用方法、装置及存储介质。所述训练方法包括：获取步骤，针对至少一项任务，在神经网络中对样本图像进行处理后，获取处理结果及处理结果的损失函数的值；其中，所述神经网络包括至少一种网络结构；确定步骤，基于获取的损失函数的值确定其处理结果的重要度；调整步骤，基于确定的重要度调整用于获得损失函数的值的损失函数的权重；以及更新步骤，根据调整权重后的损失函数更新神经网络。
神经网络训练应用方法装置存储介质

[发明专利]对抗样本的检测方法、系统、设备及存储介质-CN202210763784.8在审
发明人：张英杰;史宏志;温东超;赵健;崔星辰;尹云峰 -专利权人：浪潮（北京）电子信息产业有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种对抗样本的检测方法、系统、设备及存储介质，应用于人工智能技术领域，包括：构建用于进行图像处理的图像超分辨率模型；将待测图像输入至所述图像超分辨率模型，得到所述图像超分辨率模型输出的高分辨率的第一输出图像；分别将所述待测图像和所述第一输出图像输入至分类模型中，得到针对所述待测图像的第一分类识别结果和针对所述第一输出图像的第二分类识别结果；确定出所述第一分类识别结果与所述第二分类识别结果之间的相似度，并判断所述相似度是否高于预设阈值；如果否，则确定所述待测图像为对抗样本。应用本申请的方案，能够方便，准确地检测出对抗样本。
对抗样本检测方法系统设备存储介质

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