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[发明专利]人脸图像的伪造检测方法及相关产品-CN202310588111.8在审
发明人：李厚强;王震东;陈鸿;周文罡;王福海 -专利权人：招联消费金融有限公司;中国科学技术大学先进技术研究院
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种人脸图像的伪造检测方法及相关产品。所述方法包括：将视频训练集中的人脸图像依次输入至检测模型；检测模型为包括时间子网络和空间子网络的时空特征提取网络；通过检测模型的时空特征提取网络依次从输入的人脸图像中提取人脸特征；在分别固定空间子网络、时间子网络的参数时，基于时空特征提取网络对人脸特征进行特征处理，得到包含时间伪影特征和空间伪影特征的人脸复合特征；根据人脸复合特征和人脸特征确定人脸图像的检测结果，依据检测结果与对应的人脸标签分别对时间权重和空间权重进行优化；通过达到收敛条件的检测模型对待测人脸图像进行人脸伪造检测，得到检测结果。采用本方法进行人脸伪造检测具有更准确的检测结果。
图像伪造检测方法相关产品

[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN201810746148.8在审
发明人：吴丽军;杨帆 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2018-07-09 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：检测目标视频中的人脸图像，得到目标人脸图像集；对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分；根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息；根据所述人脸图像所属人员的特征信息进行人脸识别，得到所述人员的身份信息。解决了人脸识别准确度比较低的问题，在通过人脸特征进行人脸识别时考虑图像质量的影响，可以提高人脸识别的准确度。
人脸识别人脸图像特征信息目标人脸图像存储介质电子设备准确度人脸特征提取得分确定目标视频人脸特征身份信息质量分析图像检测

[发明专利]相似人脸检索方法、装置及存储介质-CN201910243259.1在审
发明人：杨帆;李岩 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开是关于一种相似人脸检索方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域。所述方法包括：获取待检索人脸图像；基于特征提取模型对所述待检索人脸图像进行特征提取，将所述特征提取模型的倒数第三层的输出结果作为所述待检索人脸图像的第一相似人脸特征，所述特征提取模型是基于三元组损失函数对训练好的初始模型进行优化处理后得到的；对于人脸数据库中每个人脸图像，获取所述第一相似人脸特征与所述每个人脸图像的第二相似人脸特征在特征空间上的距离，所述第二相似人脸特征是基于所述特征提取模型对所述每个人脸图像进行特征提取后得到的；根据获取到的距离信息，在所述人脸数据库中检索与所述待检索人脸图像相似度最高的目标人脸图像。本公开提升了相似人脸的检索精准度。
人脸图像检索特征提取模型人脸特征人脸数据库存储介质人脸检索特征提取目标人脸图像初始模型距离信息输出结果损失函数特征空间优化处理第三层精准度三元组相似度人脸倒数学习

[发明专利]人脸检测方法和装置-CN201610852174.X有效
发明人：毛秀萍;张祥德 -专利权人：北京眼神科技有限公司
申请日： 2016-09-26 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种人脸检测方法和装置，该方法包括：采用预先经过训练的卷积神经网络模型对待测人脸图像提取不同层级网络的多个人脸特征，得到对应不同层级网络的多个人脸特征向量；将多个人脸特征向量融合成一个人脸特征向量；对融合处理后的人脸特征向量作降维处理，得到维度相同的两个人脸特征向量；对两个人脸特征向量中的一个人脸特征向量作人脸检测处理，得到人脸检测结果；同时对两个人脸特征向量中的另一个人脸特征向量作姿态估计处理本发明可使用于人脸检测和姿态估计的特征对图像的描述更加丰富，准确度更高，降低后续人脸检测的失误率；并能够同时执行多个相关任务，提升单个任务的性能。提高任务处理效率。
检测方法装置

[发明专利]确定人脸关键点位置的方法和装置-CN201910441092.X在审
发明人：洪智滨;郭汉奇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提出一种确定人脸关键点位置的方法和装置，方法包括：通过坐标回归网络获取图像中的初步人脸关键点坐标；基于初步人脸关键点坐标和图像中的人脸底层特征，通过位置敏感特征提取网络获取位置敏感特征，位置敏感特征包含初步人脸关键点坐标对应的人脸底层特征和人脸语义特征；根据位置敏感特征，对初步人脸关键点坐标进行修正，确定出图像中的最终人脸关键点坐标。本发明实施例充分利用包括空间位置信息的初步人脸关键点坐标，以及具有底层高分辨率特征的人脸底层特征来获取位置敏感特征，使得获取的位置敏感特征能够具有丰富的语义特征和底层特征，从而提高通过修正得到的最终人脸关键点坐标的精度
人脸关键点敏感特征底层特征方法和装置关键点位置网络获取语义特征图像空间位置信息修正高分辨率获取位置回归

[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202211691850.1在审
发明人：孙连鹏;李良斌 -专利权人：北京声智科技有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及人脸识别技术领域，该方法包括：基于待识别人脸图像对应的第一基础人脸特征以及人脸数据库中各个注册用户人脸对应的第二基础人脸特征，确定与待识别人脸图像相匹配的候选注册用户人脸；在确定候选注册用户人脸存在相似注册用户人脸的情况下，获取候选注册用户人脸与待识别人脸图像的第一人脸特征相似度，以及相似注册用户人脸与待识别人脸图像的第二人脸特征相似度；基于第一人脸特征相似度与第二人脸特征相似度，从候选注册用户人脸和相似注册用户人脸中确定出待识别人脸图像对应的目标注册用户人脸，解决了现有技术中无法更好地进行人脸识别以及避免误识别的技术问题。
识别方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种人脸识别方法及系统-CN202010232719.3在审
发明人：朱西方;倪江楠;张振晗;冯贤菊;毛峥;尹光兵;冀楠楠 -专利权人：河南工业职业技术学院
申请日： 2020-03-28 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸识别方法及系统，该系统包括：人脸目标检测模块，基于PyramidBox算法实现图像中人脸目标的挖掘；特征提取模块，用于提取所述人脸目标的LBPH、SIFT以及人脸骨骼特征；特征融合模块，将提取的人脸骨骼特征、SIFT和LBPH3种特征以3∶1∶5的权重进行融合，得到人脸特征向量；人脸识别模块，基于人脸特征向量采用最近邻分类器实现人脸的识别。本发明使用多种特征融合进行人脸识别,可以有效改善单一特征因光照、角度以及尺度变化对识别的影响,提高识别率，实现了未识别人脸的自动锁定，从而可以减少识别漏洞，便于用户较快的锁定可疑对象。
一种识别方法系统

[发明专利]三维人脸模型生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910140602.X有效
发明人：陈雅静;宋奕兵;凌永根;暴林超;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维人脸模型生成方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取二维人脸图像；调用人脸模型生成模型，人脸模型生成模型用于提取二维人脸图像的全局特征和局部特征，基于全局特征和局部特征，获取三维人脸模型参数，基于三维人脸模型参数，生成二维人脸图像对应的三维人脸模型；将二维人脸图像输入人脸模型生成模型中，输出二维人脸图像对应的三维人脸模型。本发明中人脸模型生成模型在生成过程中综合全局特征和局部特征获取三维人脸模型，这样得到的三维人脸模型相比于只根据局部特征得到的三维人脸模型，人脸细节体现的更明显，人脸细节处理的更精细，还原度高，从而三维人脸模型更真实
三维模型生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]特定人物检索方法、系统、设备及存储介质-CN202110082869.5在审
发明人：沈涛;杨凯;罗超;邹宇;李巍 -专利权人：携程旅游网络技术（上海）有限公司
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供了一种特定人物检索方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：采集图库图像，对所述图库图像进行人脸检测，得到所述图库图像的人脸区域图像；对所述图库图像的人脸区域图像进行人脸特征提取，得到所述图库图像的人脸特征；基于所述图库图像的人脸特征建立人脸特征库，并建立所述人脸特征库的索引；获取特定人物图像，提取特定人物图像的人脸特征；基于所述人脸特征库的索引，查询与所述特定人物图像的人脸特征相似的图库图像。本发明提高了人脸检索的召回率，避免漏检，同时提高了检索速度。
特定人物检索方法系统设备存储介质

[发明专利]人脸识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210346910.X在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京瑞莱智慧科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例涉及人脸识别领域，并提供一种人脸识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括从显存中读取待识别人脸特征及预设人脸特征至每个存储单元；所述待识别人脸特征由待识别人脸图像的人脸特征进行编码得到；基于每个存储单元与缓存的读写操作，得到相似度集合；所述相似度集合包括所述待识别人脸特征与各预设人脸特征之间的相似度；将所述相似度集合写入所述显存；根据所述相似度集合从所述显存中获取目标人脸特征；输出所述目标人脸特征对应的用户标识。本方案能够提高人脸识别的效率。
识别方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸识别方法及系统-CN202010854368.X有效
发明人：夏东;黎佳志 -专利权人：湖南视觉伟业智能科技有限公司
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸识别方法及系统，通过获取待识别的人脸图像和多个已知身份的对比人脸图像；采用分布式计算框架对所述对比人脸图像进行特征分类，并计算/更新每个类别的对比人脸特征的类中心样本特征；从所述人脸图像中抽取人脸特征，并将所述人脸特征与多个不同类别的类中心样本特征进行相似度匹配，并根据相似度匹配的结果判断所述人脸的身份，采用分布式计算框架对人脸类中心特征的计算和更新，能够提升系统对大规模人脸特征类中心计算的能力，进而更加快速的识别人脸
识别方法系统

[发明专利]轻量级人脸识别方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202010164943.3在审
发明人：龚汝洪;杜振锋;周晓清 -专利权人：广东宜教通教育有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级人脸识别方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：利用人脸检测网络对人脸进行检测，得到人脸图像特征，所述人脸检测网络包括五个深度可分离卷积层和三个Inception块；利用特征提取网络对人脸图像特征进行特征提取，得到128维特征向量，作为待识别人脸特征，所述特征提取网络包括十二个堆叠层；将待识别人脸特征与数据库人脸特征进行比对，得到人脸识别结果。本发明在保持较高的识别速度的同时能够兼顾较好的特征提取。
轻量级识别方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]身份比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210156655.2在审
发明人：金华;张咏琴;陶大鹏;吴婉银 -专利权人：云南省第一人民医院
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标对象的人脸图像；使用预先训练完成的第一特征编码器对人脸图像进行特征提取，获得人脸图像的多视角多形态特征；使用预先训练完成的第二特征编码器对人脸图像进行特征提取，获得人脸图像的域不变特征；将多视角多形态特征和域不变特征进行对齐融合，获得人脸图像的最终人脸特征；将最终人脸特征和预存储的人脸数据进行匹配，以确定与人脸图像匹配的预存储人脸图像；将预存储人脸图像对应的身份信息确定为目标对象的身份信息
身份方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种人脸识别方法、装置、智能设备及存储介质-CN202210373524.X在审
发明人：王红梅 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开涉及一种人脸识别方法、装置、智能设备及存储介质。人脸识别方法，包括如下步骤：获取待识别人脸照片，从待识别人脸照片中提取出当前人脸特征；运算获得当前人脸特征相对于动态特征库中的各个比对特征的若干相似度值；将数值最大的相似度值的比对特征所对应的注册身份作为待识别人脸照片中待识别人脸的目标身份输出；将当前人脸特征添加至动态特征库中更新形成最新动态特征库。该人脸识别方法能够在人脸识别时，对动态特征库进行同步更新以减少新的动态特征库和待识别照片之间的域差异，提高人脸识别的召回率，提升了用户体验。
一种识别方法装置智能设备存储介质

[发明专利]一种基于级联回归的多姿态的人脸特征点检测方法-CN201611156174.2有效
发明人：秦华标;廖才满 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于级联回归的多姿态的人脸特征点检测方法。该方法提取姿态索引特征并建立对应的最优弱回归器；根据不同的人脸姿态朝向，进行相应地初始化；采用人脸图像的SIFT特征，作为人脸朝向估计的输入特征；根据随机森林人脸朝向决策树，得到输入人脸图像的朝向；用该朝向下人脸训练样本的特征点均值作为该输入人脸图像特征点的初始值；提取人脸图像的姿态索引特征，输入到最优弱回归器中，得到分布残差以更新当前特征点分布，完成人脸特征点检测。该方法能实现稳定的人脸特征点检测效果，适用于人脸检测与识别、人机交互、表情识别、驾驶员疲劳检测系统、视线跟踪系统等多类智能系统。
一种基于级联回归多姿特征检测方法