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[发明专利]视频中的人脸识别方法及装置-CN201910307161.8在审
发明人：李锴 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，提供了一种视频中的人脸识别方法及装置。其中方法包括：采集目标用户的多个人脸照片作为样本；接收视频数据并从所述视频数据中截取多个视频帧；采用人脸检测模型分别从每个视频帧中检测待识别用户的人脸；利用卷积神经网络分别从所述样本中提取目标用户的人脸特征和从所述待识别用户的人脸中提取待识别用户的人脸特征；比较所述待识别用户的人脸特征与所述目标用户的人脸特征之间的相似度，以确定所述待识别用户是否为所述目标用户。
人脸特征目标用户视频人脸识别视频帧人脸样本接收视频数据卷积神经网络人工智能领域人脸检测模型采集目标方案解决视频数据相似度截取上传欺诈检测

[发明专利]人脸特征点定位及属性分析方法、装置、存储介质及设备-CN202011194982.4在审
发明人：周军;王洋 -专利权人：北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸特征点定位及属性分析方法、装置、存储介质及设备，属于生物识别领域。其包括：获取人脸图像并截取得到人脸区域图像；将人脸区域图像输入卷积神经网络，得到人脸特征点检测结果及属性分析结果；其中，所述卷积神经网络包括图像前处理部分以及位于所述图像前处理部分后的并列的若干分支；所述人脸区域图像经过所述图像前处理部分得到前处理特征图，所述前处理特征图分别经过若干分支得到人脸特征点检测结果及属性分析结果。本发明使用一个CNN网络将人脸特征点定位和人脸属性分析同时进行处理，不但可以获得较高的准确率还可以较大程度上减少算法消耗的时间。
特征定位属性分析方法装置存储介质设备

[发明专利]一种基于截屏图像生成图标的方法及装置-CN201811020860.6有效
发明人：高斯太;宋虎 -专利权人：聚好看科技股份有限公司
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06F3/0481 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于截屏图像生成图标的方法及装置，包括：接收截屏指令，对当前界面显示的图像进行截屏，获得截屏图像；将所述截屏图像发送至人脸识别服务器进行人脸识别；接收所述人脸识别服务器返回的人脸识别结果，其中，所述人脸识别结果包括人物的姓名及人脸区域位置信息；根据所述人脸区域位置信息截取所述截屏图像的人脸部分作为图标；显示所述人物的姓名以及该人物对应的图标。用户通过截屏图像的人脸部分的图标和图标下方的人名一目了然的了解到该画面中的人物信息，提高了识别结果的辨识度，提升了用户体验。
一种基于图像生成图标方法装置

[发明专利]视频用户的兴趣画像生成方法、装置、设备和存储介质-CN202010526685.9有效
发明人：眭哲豪;卢江虎;项伟 -专利权人：广州市百果园信息技术有限公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：其中，该方法包括：在目标视频的每一视频帧内分别截取视频用户实际拍摄的真实人脸区域；采用真实人脸区域的人脸代表特征，对目标视频内的真实人脸区域进行聚类，得到视频用户在目标视频内的代表人脸集合；生成代表人脸集合内每一真实人脸区域的画像信息，并融合各个真实人脸区域的画像信息，生成视频用户在目标视频内的兴趣画像信息。本发明实施例提供的技术方案，实现视频级别下的用户兴趣画像生成，排除目标视频内非人脸画面的干扰，提高视频用户在目标视频内的兴趣画像信息生成的全面性和准确性。
视频用户兴趣画像生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于人眼的人脸生成及其人脸识别方法-CN201711409895.4有效
发明人：何小海;陈祥;卿粼波;苏婕;滕奇志;吴晓红;熊淑华 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-12-23 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人眼的人脸生成及其人脸识别方法，通过挖掘人眼和人脸的映射关系，仅利用人眼生成对应的相似度较高的人脸，并用于后续人脸识别。包括以下步骤：对原始图像进行人脸检测并裁剪出来，然后通过人脸规范化矫正人脸，之后检测人脸中的眼睛区域，将眼睛区域截取出来输入到eyes2face网络中得到对应的人脸，最后对生成的人脸进行人脸识别。其中eyes2face网络采用条件GAN网络结构，使用端到端网络来通过眼睛生成人脸，用feature损失来指导训练。本发明所述的基于人眼的人脸生成及其人脸识别方法能够较好地解决人脸识别中的遮挡问题，同时可以为重要场合的人脸识别提供参考，在公共安全领域、刑侦领域以及反恐等领域都有较广泛的应用前景。
一种基于生成其人识别方法

[发明专利]一种色盲矫正眼镜检测方法-CN202011097012.2在审
发明人：郭杰;高兴兴;张磊;李鹏飞;夏俊娇 -专利权人：青岛通产智能科技股份有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明属于人工智能检测技术领域，公开了一种色盲矫正眼镜检测方法，首先通过摄像头获取人脸图像，根据获取的图像输入到自研的级联神经网络中，得到人脸五官关键点位置，通过人脸关键点的位置，定位出眼睛区域的位置，截取图像中眼睛ROI区域，通过转化公式转化为HSV图像，对截取的眼睛ROI区域图像计算当前图像I的均值μ及标准差σ，通过I’＝(I‑μ)/σ进行归一化处理；将归一化后的图像数据I’输入到训练好的卷积神经网络分类器中进行特征提取及推理计算
一种色盲矫正眼镜检测方法

[发明专利]人脸情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201811183763.9在审
发明人：董洪涛 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质，首先获取待检测视频数据，从待检测视频数据中提取至少一幅待检测人脸图像；采用人脸检测算法对待检测人脸图像进行检测，得到待检测视频数据的N个目标人脸图像区域，其中，N为正整数；根据N个目标人脸图像区域对待检测视频数据进行视频截取，得到N个待识别人脸视频数据；将N个待识别人脸视频数据输入到人脸情绪识别模型中进行识别，得到待检测视频中的N个人脸情绪信息，其中，所述人脸情绪识别模型为采用卷积神经网络‑长短时递归神经网络模型训练得到的。该方法直接对视频数据进行识别，避免了单帧画面代表的信息不足，保证了人脸情绪识别的准确性。
情绪识别检测人脸视频数据目标人脸图像计算机设备存储介质人脸视频人脸图像递归神经网络卷积神经网络人脸检测算法对视频数据单帧画面模型训练情绪信息视频截取信息不足正整数视频保证

[发明专利]人脸活体检测方法、系统及存储介质-CN202110152805.8在审
发明人：谢华;杨舒婷;彭汉迎;马宇翔 -专利权人：深圳市街角电子商务有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种人脸活体检测方法、系统及存储介质。该人脸活体检测方法，包括如下步骤：获取摄像头拍摄的视频帧图像；利用人脸检测算法检测所述视频帧图像中是否包含人脸，若包含人脸，则在视频帧图像中截取出人脸区域图像；对人脸区域图像进行图像质量评估，若质量评估通过，则根据预先设置的规则指令设置显示屏幕闪光，获取两张不同颜色光线照射下的人脸反射光图像；计算并获取两张人脸反射光图像的差分图像；将差分图像和两张人脸发射光图像作为预先构建的目标卷积神经网络模型的输入，判断检测到的人脸是否为活体本申请提供的人脸活体检测方法具有对设备硬件依赖性小、成本低、检测更准确的特点。
活体检测方法系统存储介质

[发明专利]人脸图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202111593606.7在审
发明人：李艳杰 -专利权人：北京奇虎科技有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸图像识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据待识别人脸图像的关键点信息从待识别人脸图像中截取目标区域图像；将目标区域图像输入至预设人脸识别模型中，获得目标人脸特征信息，预设人脸识别模型基于第一深度学习模型与第二深度学习模型之间的特征损失函数对第二深度学习模型进行训练得到，第一深度学习模型的精度高于第二深度学习模型；根据目标人脸特征信息对待识别人脸图像进行识别。本发明通过第一深度学习模型与第二深度学习模型之间的特征损失函数对第二深度学习模型进行训练，从而获得高精度的预设人脸识别模型，之后将目标区域图像输入至预设人脸识别模型进行人脸识别，进而提高了人脸识别的精准度
图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸识别模型的生成方法和装置-CN201810289806.5有效
发明人：张刚 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-04-03 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了人脸识别模型的生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集合；将训练样本集合中的训练样本输入到初始人脸识别模型对初始人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型，训练后的人脸识别模型用于识别人脸图像所对应的人物身份。该实施方式通过在原始人脸图像中截取至少一个特征区域，并对各特征区域进行图像变换，将图像变换后的至少一个特征区域替换原始人脸图像中相对应的特征区域所生成的图像作为扩充人脸图像，并使用包括扩充人脸图像的训练样本集合对人脸识别模型进行训练，从而扩充了训练样本的数量，减少了获取训练用人脸图像的人力物力成本和时间成本。
识别模型生成方法装置

[发明专利]图书馆噪声监测系统-CN202011143407.1在审
发明人：裴莹权;张小芹;田丰 -专利权人：裴莹权
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明涉及噪声监测技术领域，具体是一种图书馆噪声监测系统，包括单片机，单片机输出端分别与数据库和监控模块输入端连接，单片机输入端与用户注册模块和定位模块输出端连接，定位模块输入端与噪声接收模块输出端连接，监控模块输出端与人脸识别模块连接，人脸识别模块输出端与警告模块连接，警告模块输出端与人工模块连接，本发明，通过设置噪声接收模块，可以迅速对噪声进行识别，通过设置定位模块，可以对噪声产生点进行迅速定位，通过设置人脸识别模块，利用监控画面的截取图片与数据库内的身份信息进行比对
图书馆噪声监测系统

[发明专利]一种截取图片的方法及装置-CN201610107670.2在审
发明人：何敏 -专利权人：上海卓易科技股份有限公司
申请日： 2016-02-26 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： G06F3/0488 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种截取图片的方法及装置，所述方法通过检测用户是否触发截取图片指令；若所述用户触发截取图片指令，则根据所述截取图片指令获取所述用户截取的图片；确定所述用户截取的图片是否满足优化图片的条件；若确定所述用户截取的图片满足优化图片的条件，则对所述用户截取的图片进行优化，从而实现截取用户想要的图片信息的前提下，并且有效优化图片。
一种截取图片方法装置

[发明专利]一种基于深度学习算法的人脸识别签到方法及装置-CN202010241640.7在审
发明人：谷雨;王伟;王朝阳;徐洪福;蒋曦;刘志远;刘盼盼;刘海峰;刘东亮;王曼曼;杨越 -专利权人：国网河北省电力有限公司沧州供电分公司;国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习算法的人脸识别签到方法及装置，上述人脸识别签到方法包括：采集人物图像，基于Haar特征和积分图原理对上述人物图像进行处理，以确定上述人物图像中的人脸区域，确定所述人脸区域中各关键点的位置，从上述人物图像中截取上述人脸区域，并基于空间变换原则和预设的关键点参考位置对上述人脸区域中各关键点进行位置校正，得到人脸图像，将上述人脸图像输入预设的卷积神经网络，得到人脸特征信息，将上述人脸特征信息与预设的人员数据库进行匹配本申请提供的技术方案，可在高效率下提高人脸识别签到的准确率。
一种基于深度学习算法识别签到方法装置

[发明专利]无人机航拍人脸识别方法、系统、设备以及可读存储介质-CN202310133898.9在审
发明人：赵晓丹;李勇;潘屹峰;黄吴蒙;邓广宏 -专利权人：佛山中科云图智能科技有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种无人机航拍人脸识别方法、系统、设备以及可读存储介质。本发明所述的无人机航拍人脸识别方法、系统、设备以及可读存储介质包括：通过无人机航拍，获取图像信息；将所述图像信息输入人脸识别模型，截取人脸图像；将所述图像信息或人脸图像输入质量评价模型，获取所述图像信息或人脸图像的评分；若所述图像信息或人脸图像信息的评分高于预设分数阈值，则计算所述人脸图像与人脸数据库中的人脸特征的相似度；若所述相似度超过预设相似度阈值，则发出报警信息。本发明所述的无人机航拍人脸识别方法、系统、设备以及可读存储介质具有提高识别的准确度，降低了由于获取的图像信息比较模糊导致判断错误的概率的优点。
无人机航拍识别方法系统设备以及可读存储介质

[发明专利]一种无接触的课堂自动签到方法及系统-CN202310756325.1在审
发明人：李嘉鑫;李霞;李文喜;吴东杰;聂问天 -专利权人：安徽工业大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G07C1/10 文献下载
摘要：本发明包括：一、监控摄像捕捉教室画面，获取学生上课的教室图像；二、构建基于S3fd的人脸检测模型，对图像进行人脸检测并截取图像中的人脸部分，得到学生的人脸图像；三、使用基于稀疏表示的图像超分辨率重建模型，对学生人脸图像进行分辨率提升，得到高分辨率的学生人脸图像；四、利用基于facenet的人脸识别模型对学生人脸图像进行检验，得到对应人脸图像的学生信息；五、多次重复步骤一‑四，生成签到名单，再由老师核实名单的准确性本发明设计基于S3fd的人脸检测模型，并进行图像超分辨率重建，提高了人脸检测和识别的准确率，实现了无接触的课堂自动签到。
一种接触课堂自动签到方法系统