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- [发明专利]基于迁移学习的人脸活体检测方法-CN201811391295.4有效
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高陈强;周风顺;李新豆;李鹏程;胡凯;周美琪
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重庆邮电大学
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2018-11-21
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2022-11-04
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G06V40/40
- 本发明涉及一种基于迁移学习的人脸活体检测方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域；所述方法包括将视频数据切分为图像序列，检测图像序列中的人脸，将数据分为训练集和测试集；使用源域的训练集训练3D卷积神经网络，得到区分真假脸的标签分类器；在卷积层后添加梯度反转层，提取源域和目标域的公共特征；把源域和目标域的数据通过梯度反转层进行对抗训练，得到区分源域和目标域数据的域分类器；把目标域的测试集送入到训练好的标签神经网络中，选取网络分类的最大概率为最后的检测结果。本发明把对抗性迁移学习的思想运用到活体检测，提高了活体检测的泛化能力；通过3D卷积神经网络，不仅能利用视频的空间信息也能利用时间信息，还能提高活体检测的精度。
- 基于迁移学习活体检测方法
- [发明专利]基于生成对抗网络的红外小目标检测方法-CN202010077283.5有效
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高陈强;木松;周风顺;周美琪
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重庆邮电大学
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2020-01-26
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2022-09-13
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G06T7/00
- 本发明公开一种基于生成对抗网络的红外图像小目标检测方法，该方法针对包含小目标的目标图像块重构出虚假背景图像块，将虚假背景图像块与目标图像块进行配对得到第一配对数据，用该数据对生成对抗网络进行训练，然后将图像序列块中未包含小目标的两个原始背景图像块进行配对得到第二配对数据，并使用该数据继续进行训练得到目标生成对抗网络模型，将待检测的图像块序列输入目标生成对抗网络模型得到检测序列结果，将检测序列结果按待检测的原始红外图像的尺寸进行拼接，并将拼接后的图像与待检测的原始红外图像作残差，对作残差后的图像进行滤波得到检测结果。通过本发明提供的方法，可以在保证较快的检测速率的同时，极大地抑制背景干扰。
- 基于生成对抗网络红外目标检测方法
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