专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种人脸活体模型的训练方法及人脸活体方法-CN202310748990.6在审
  • 肖遥 - 杭州萤石软件有限公司
  • 2023-06-21 - 2023-10-03 - G06V40/40
  • 本申请实施例提供了一种人脸活体模型的训练方法及人脸活体方法,应用于图像信息技术领域。该方法包括:利用多个源域中主源域中的样本人脸图像对基础模型进行训练,得到训练完成的基础模型;利用训练完成的基础模型中的特征提取器,对主源域中各人脸活体类别下的样本人脸图像进行特征提取,并基于所提取的图像特征,确定主源域的类别信息;确定基于训练完成的基础模型所构建的待训练的人脸活体模型;利用多个源域和目标域中的样本人脸图像,对待训练的人脸活体模型进行训练,得到训练完成的人脸活体模型。通过本方案,可以提高人脸活体模型的活体准确率。
  • 一种活体检测模型训练方法
  • [发明专利]一种自动过滤模糊人脸的快速活体方法及系统-CN201911353715.4有效
  • 黄泽;张发恩;陈冰 - 创新奇智(广州)科技有限公司
  • 2019-12-25 - 2023-05-12 - G06V40/40
  • 本发明公开一种自动过滤模糊人脸的快速活体方法及系统,涉及活体技术领域,包括:获取若干真实人脸图片及若干虚假人脸图片;将各真实人脸图片和各虚假人脸图片进行分组得到训练集和测试集;对训练集中进行图像特征提取,得到对应的特征图谱;对训练集进行模糊处理,得到对应的模糊图像;根据训练集中的各真实人脸图片、各虚假人脸图片、各特征图谱以及各模糊图像训练得到活体模型;根据活体模型对测试集中的各真实人脸图片和各虚假人脸图片进行活体,并计算活体结果与各真实人脸图片和各虚假人脸图片的真实结果之间的损失函数,以根据损失函数对活体模型进行验证。本发明有效提高了活体的准确率。
  • 一种自动过滤模糊快速活体检测方法系统
  • [实用新型]电子装置-CN201621493252.3有效
  • 李宁 - 珠海市魅族科技有限公司
  • 2016-12-30 - 2017-11-10 - G06F1/16
  • 本实用新型提供一种电子装置,电子装置包括处理器、指纹识别模组和活体模组,处理器检测是否有指纹安全识别需求,且分析指纹安全识别需求的安全等级,当安全等级小于预定级别需要进行活体时,处理器输出活体启动信号至指纹识别模组;当所述安全等级大于等于预定级别无需进行活体时,处理器输出指纹检测启动信号至指纹识别模组,活体模组依据活体启动信号检测触摸主体的属性,当该属性为活体时输出控制信号至指纹识别模组;指纹识别模组依据指纹检测启动信号或者控制信号启动检测获取触摸主体的指纹信息本实用新型主要是对活体设定开启条件,在需要开启的时候才开启,达到省电、降低能耗目的。
  • 电子装置
  • [发明专利]一种攻击检测方法和换嘴检测方法-CN202210112316.4在审
  • 周争光;金宇林;马志明 - 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
  • 2022-01-29 - 2022-06-10 - G06V20/40
  • 本申请提供一种攻击检测方法和换嘴检测方法,该方法包括:获取待检测人脸视频;基于待检测人脸视频中的唇部区域,对待检测人脸视频进行活体,获得活体结果,以及,使用神经网络模型对待检测人脸视频进行换嘴检测,获得换嘴检测结果;其中,神经网络模型基于通过合成得到的换嘴视频样本训练得到;基于活体结果和换嘴检测结果,对待检测人脸视频进行攻击检测,获得攻击检测结果。通过结合基于唇部进行活体活体结果和换嘴检测结果,对待检测人脸视频进行攻击检测,从而避免了在活体时没有进行换嘴检测,导致难以识别出被合成的换嘴视频攻击的问题,有效地提高了对目标对象进行活体的安全性
  • 一种攻击检测方法
  • [发明专利]活体方法及装置-CN202211090857.8在审
  • 李娇;曾定衡;周迅溢 - 马上消费金融股份有限公司
  • 2022-09-07 - 2023-05-30 - G06V40/40
  • 本申请实施例提供了一种活体方法及装置,先基于第一随机数序列和第二随机数序列生成表征人脸视频数据是否为目标客户端实时采集的第一检测结果,再基于第一检测结果,生成表征目标用户是否为活体用户的第二检测结果;其中,可以仅在确定人脸视频数据为目标客户端实时采集的情况下,才触发利用活体模型基于人脸视频数据进行活体,否则可以直接确定活体不通过,即基于第一检测结果决定是否执行利用活体模型进行活体识别的检测过程,也即增加识别人脸视频数据是否为目标客户端实时采集的检测过程,以实现初步筛选出人脸视频数据为历史拍摄视频的注入式攻击的情况,这样不仅能够提高活体效率,还能够提高活体准确度。
  • 活体检测方法装置
  • [发明专利]活体方法和装置-CN201811540933.4有效
  • 马立磊;董远;白洪亮;熊风烨 - 苏州飞搜科技有限公司
  • 2018-12-17 - 2022-04-19 - G06V40/16
  • 本发明实施例提供一种活体方法和装置。其中,活体方法包括:将待检测人脸图片输入至翻拍噪声提取模型,输出待检测人脸图片的翻拍噪声预测值;根据待检测人脸图片的翻拍噪声预测值,获取待检测人脸图片的活体结果;其中,翻拍噪声提取模型是根据样本人脸图片训练后获得的本发明实施例提供的活体方法和装置,基于人脸图片的翻拍噪声进行活体检测速度更快、适用范围更广、对硬件的要求更低,能在手机端和电脑端等硬件资源受限的终端上进行活体
  • 活体检测方法装置
  • [发明专利]一种轻量化可见光活体方法及装置-CN202211503095.X有效
  • 蒙顺开;瞿锐恒;李叶雨 - 海豚乐智科技(成都)有限责任公司
  • 2022-11-29 - 2023-04-07 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种轻量化可见光活体方法及装置,所述轻量化可见光活体方法利用可见光活体模型,对可见光原始图像中的人脸进行活体判别,其中可见光活体模型包括深度神经网络、第一全连接网络和第二全连接网络,并且在可见光活体模型训练时引入用于对绿光强度特征进行辅助学习的辅助监督网络。本发明基于活体内的血液流过皮肤时在绿光方向上有一定的强度分布原理,在对深度神经网络进行训练时设置一个辅助监督网络,辅助监督网络辅助深度神经网络精确的提取到人脸的活体特征,解决了现有技术中基于可见光图像的静默活体方法无法抵御3D非活体攻击的问题,提高了活体的精确性,且兼具轻量化。
  • 一种量化可见光活体检测方法装置
  • [发明专利]活体方法、装置及计算机可读存储介质-CN202210981282.2在审
  • 梁俊杰 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-08-16 - 2022-11-08 - G06V40/16
  • 本申请提供一种活体方法、装置及计算机可读存储介质,该方法通过获取具有眨眼动作的面部图像信息;其中,所述具有眨眼动作的面部图像信息包括面部RGB图像和面部深度时序图像;根据所述面部RGB图像以及面部深度时序图像,基于面部识别模型和分类模型,得到第一活体概率;判断所述第一活体概率是否大于预设阈值;若所述第一活体概率大于预设阈值,则确定活体通过。通过面部识别模型和分类模型对具有眨眼动作的面部图像的处理,得到了准确率较高的活体概率,实现了提高了活体的准确率,从而提高了抗外部攻击的能力。
  • 活体检测方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]电子装置及指纹活体启动方法-CN201611259977.0有效
  • 李宁 - 珠海市魅族科技有限公司
  • 2016-12-30 - 2019-09-20 - G06F21/32
  • 本发明提供一种电子装置及指纹活体启动方法,电子装置包括处理器、指纹识别模组和活体模组,处理器检测是否有指纹安全识别需求,且分析指纹安全识别需求的安全等级,当所述安全等级小于预定级别需要进行活体时,处理器输出活体启动信号至指纹识别模组;当所述安全等级大于等于预定级别无需进行活体时,处理器输出指纹检测启动信号至指纹识别模组,活体模组依据活体启动信号检测触摸主体的属性,当该属性为活体时输出控制信号至指纹识别模组;指纹识别模组依据指纹检测启动信号或者控制信号启动检测获取触摸主体的指纹信息。本发明主要是对活体设定开启条件,在需要开启的时候才开启,达到省电、降低能耗目的。
  • 电子装置指纹活体启动方法
  • [发明专利]训练人脸活体模型、人脸活体方法、装置及介质-CN202210109419.5在审
  • 王珂尧 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-01-28 - 2022-05-27 - G06V40/16
  • 本公开提供了用于训练人脸活体模型、人脸活体的方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品,涉及人工智能技术领域,具体为深度学习、计算机视觉技术领域,可应用于人脸识别、人脸图像处理等场景。具体实现方案为:获取人脸图像样本集;基于人脸图像样本集对人脸活体模型进行迭代训练,直至人脸活体模型收敛;将人脸图像样本集输入至迭代训练后的人脸活体模型,得到人脸活体预测结果;基于人脸活体预测结果确定离群样本,在人脸图像样本集中筛除离群样本;基于筛除离群样本后的人脸图像样本集,对人脸活体模型继续进行迭代训练。通过本公开能够提高人脸活体的准确度以及泛化性。
  • 训练活体检测模型方法装置介质

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