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[发明专利]模型训练方法、人脸图像质量评价方法、设备及介质-CN202211288465.2有效
发明人：刘冲冲;付贤强;何武;朱海涛;户磊 -专利权人：北京的卢铭视科技有限公司;合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像识别领域，公开了一种模型训练方法、人脸图像质量评价方法、设备及介质。模型训练方法包括：获取第一人脸图像对应的第一处理图像，第一处理图像是由属于第一人脸图像中多个预设类型的关键点对应的图像块按照预设顺序组合形成的图像，或将组合形成的图像中至少一个图像块替换为不属于该图像块所属关键点类型的图像块后形成的图像；构建用于提取第一处理图像的第一特征向量的特征提取模型，以及不包含输入且输出为参考向量的特征生成模型；根据第一特征向量和参考向量构建损失函数，对特征提取模型和特征生成模型进行联合训练，以得到鲁棒性高的特征提取模型，从而使得模型能准确处理未出现在训练样本中的人脸图像。
模型训练方法图像质量评价设备介质

[实用新型]用于智能门锁的3D结构光相机及智能门锁-CN202320650143.1有效
发明人：张成新;户磊;胡爱军;应玲谊 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04N13/25 文献下载
摘要：本申请实施例涉及机器视觉技术领域，公开了一种用于智能门锁的3D结构光相机及智能门锁，所述3D结构光相机包括：红外相机、散斑投射器、红外LED灯和PCB控制板；红外相机通过匹配的第一焊盘焊接固定在PCB控制板上，散斑投射器通过匹配的第二焊盘焊接固定在PCB控制板上，红外LED灯通过匹配的第三焊盘焊接固定在PCB控制板上，三者的光心位于同一条直线上；PCB控制板上还集成有控制单元，用于控制红外相机、散斑投射器和红外LED灯工作；PCB控制板上还设置有若干个安装孔洞，用于将3D结构光相机安装在智能门锁上，大幅减少了非必要的零件，简化了组装的工艺流程，提升了散斑投射器与红外相机之间的相对位置精度。
用于智能门锁结构相机

[发明专利]基于RGB-D图像的目标跟踪方法和装置-CN202010398775.4有效
发明人：户磊;沈韬;朱海涛;陈智超;李立业 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于RGB‑D图像的目标跟踪方法和装置，该方法包括：基于第i‑1帧是否发生目标被遮挡和第i帧对应的深度图像确定第i帧是否发生目标被遮挡；若是，则根据运动趋势预测第i帧的目标跟踪框位置RGB图像；若否，则将第i‑1帧的目标跟踪框位置RGB图像降维HOG特征输入第i帧的第n次更新的分类器输出第i帧的置信分图；基于置信分图确定第i帧目标跟踪框位置RGB图像，而第n次更新的分类器是基于第n‑1次更新的分类器对应的前q个未发生目标被遮挡的帧的目标跟踪框位置RGB图像样本和目标识别模板标签进行训练得到的。本发明实施例提供的方法和装置，实现了考虑目标是否被遮挡且降低了目标跟踪的计算量。
基于 rgb 图像目标跟踪方法装置

[发明专利]一种三维人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010496025.0有效
发明人：户磊;连捷;朱海涛;付贤强;魏梦;浦煜 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种三维人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：确定深度图对应的点云图；将点云图输入至人脸识别模型，得到人脸识别模型输出的点云图的人脸特征，并基于所述人脸特征进行人脸识别；人脸识别模型是基于源域点云图及其对应的源域类别和目标域点云图及其对应的目标域类别，以及域分辨器分支进行对抗学习训练得到的。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备及存储介质，能够实现人脸识别模型从源域到目标域的风格迁移，进而提升了三维人脸识别方法对不同质量、不同风格点云数据的泛化能力，同时利用二维的点云图存储三维的点云数据，降低了模型的复杂度，提升了模型的运算效率。
一种三维识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]结构光投影方法、电子设备及存储介质-CN202210506306.9有效
发明人：薛远;李绪琴;曹天宇;王亚运;季栋 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04N9/31 文献下载
摘要：本申请实施例涉及结构光投影技术领域，公开了一种结构光投影方法、电子设备及存储介质。上述方法包括：采用预设的窗口模板在第一投射图案上框选出一个视差搜索窗口；第一投射图案由多周期重复排布的图案块构成；视差搜索窗口在第一投射图案上框选的像素点中包括位于第一像素点以及与第一像素点具有重复排布关系的至少一个第二像素点；旋转第一投射图案，获取第二投射图案；在第二投射图案中，第一像素点位于视差搜索窗口内部、第二像素点位于视差搜索窗口外部；以第二投射图案投射到目标物体上，形成散斑图像。本申请用于解决呈多周期重复排布的图案块投射到目标物体时，与第一像素点具有重复排布关系的第二像素点干扰第一像素点的问题。
结构投影方法电子设备存储介质

[发明专利]基于散斑图的结构光相机行偏差的自动检测方法和装置-CN202010525452.7有效
发明人：户磊;刘祺昌;化雪诚;薛远;李东洋 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于散斑图的结构光相机行偏差的自动检测方法和装置，该方法包括：提取测试物体的散斑图作为测试图，然后提取测试图对应的深度图和显著图，再进一步确定显著图对应的显著掩模，通过漫水填充处理显著掩模得到扩展显著掩模，其用于标识显著图中的扩展显著区域，再确定扩展显著掩模标识的扩展显著区域在所述深度图中的对应区域中有深度值的像素点总个数为深度有效个数，最后基于深度有效个数和扩展显著区域内的像素点总个数判定待测结构光相机是否存在行偏差。本发明实施例提供的方法和装置，实现了快速自动检测待测结构光相机拍摄的测试散斑图是否具有行偏差，避免了相机每次使用时都需要重新标定而造成的时间延误。
基于散斑图结构相机偏差自动检测方法装置

[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010420803.8有效
发明人：户磊;朱海涛;保长存;浦煜 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人脸识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待识别的人脸深度图；基于所述人脸深度图，确定人脸参数化点云图；将所述人脸参数化点云图输入至三维人脸重建网络中，得到所述三维人脸重建网络输出的三维人脸重建模型；将三维人脸重建模型输入至特征提取网络，得到所述特征提取网络输出的人脸特征，所述人脸特征用于人脸识别。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，提高了人脸识别准确率，增强了对不同相机的深度数据的泛化能力。
识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、关键点检测方法、电子设备及存储介质-CN202310526628.4有效
发明人：刘冲冲;付贤强;何武;朱海涛;户磊 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/84 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像识别领域，公开了一种模型训练方法、关键点检测方法、电子设备及存储介质。模型训练方法包括：将训练图像和训练图像经过几何变换得到的变换图像分别作为输入图像，输入到概率图预测网络，得到第一概率图和第二概率图；基于所述第一概率图和所述第二概率图，分别得到训练图像的第一关键点坐标变换图像的第二关键点坐标，并采用所变换图像对应的变换矩阵对第一关键点坐标进行几何变换处理，得到第三关键点坐标；基于第二关键点坐标和第三关键点坐标构建第一特征损失，并采用第一特征损失对概率图预测网络进行训练。本申请的训练方法提升了网络对关键点预测的语义一致性和鲁棒性。
模型训练方法关键检测电子设备存储介质

[发明专利]一种相机行偏差自检方法及系统-CN202010450337.8有效
发明人：户磊;刘祺昌;化雪诚;薛远;王海彬 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种相机行偏差自检方法及系统。该方法包括：获取深度相机的散斑图和所述散斑图对应的深度图；对所述散斑图进行过滤，得到预设散斑灰度范围区间，基于所述预设散斑灰度范围区间得到过滤后的散斑图；对所述过滤后的散斑图进行局部对比度归一化，得到预设高对比度区域；基于所述预设高对比度区域计算所述深度图的空洞率；判定所述空洞率与若干预设判断区间的对应关系，得到相机行偏差判定结果。本发明实施例提出的相机行偏差自检方法，以相对简易的步骤在保证相机行偏差自检准确性的同时，确保过程的执行效率，给出行偏差提示及判断，从而及时对相机进行行偏差校准，增加相机的可靠性，能够很好的提升用户的相机使用体验。
一种相机偏差自检方法系统

[发明专利]模型训练方法、头部姿态估计方法、电子设备及存储介质-CN202211203912.X有效
发明人：何武;付贤强;朱海涛;户磊 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像识别技术领域，公开了一种模型训练方法、头部姿态估计方法、电子设备及存储介质。模型训练方法包括：基于训练样本中所包含的头部图像的角度标签和所属的场景标签，构建各所述头部图像的角度在所属场景标签下所服从的高斯分布；根据各所述头部图像对应的所述高斯分布，获取所述头部图像的角度标签在所属场景标签下的真实概率；构建用于获取所述头部图像的预测角度和该预测角度的预测概率的头部姿态估计网络；以所述训练样本对所述头部姿态估计网络进行训练，得到训练好的所述头部姿态估计网络。本申请训练好的头部姿态估计网络在各种复杂场景下依然能得到准确度较高的头部姿态估计结果。
模型训练方法头部姿态估计电子设备存储介质

[发明专利]人脸活体检测方法、电子设备及存储介质-CN202211448621.7有效
发明人：王文杰;付贤强;何武;朱海涛;户磊 -专利权人：北京的卢铭视科技有限公司;合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例涉及计算机视觉领域，公开了一种人脸活体检测方法、电子设备及存储介质。人脸活体检测方法包括：获取多线结构光相机拍摄的人脸结构光图像，并确定所述人脸结构光图像中人脸区域的像素点坐标和所述像素点在水平方向的数量；根据所述人脸区域的像素点坐标、像素点在水平方向的数量和所述多线结构光相机的相机参数获取人脸区域中每个像素点的深度信息和人脸真实宽度；基于人脸真实宽度和人脸区域中每个像素点的深度信息，确定人脸结构光图像对应的人脸为活体或非活体。只需通过一张人脸结构光图像计算得到的人脸真实宽度和深度信息即可实现活体检测，计算量小、速度快的同时，还能得到准确度较高的活体检测结果。
活体检测方法电子设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202310385857.9有效
发明人：刘冲冲;付贤强;何武;朱海涛;户磊 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例涉及人脸检测技术领域，公开了一种模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。上述模型训练方法包括：分别将获取到的若干个人脸图像输入到待训练模型中，得到若干个人脸特征向量；其中，各人脸图像均携带有用于表征身份的标识信息；根据若干个人脸特征向量，以及若干个人脸特征向量对应的人脸图像的标识信息，更新预构建的身份代理池中的身份代理或生成新的身份代理；其中，每个身份代理均对应有代理标识信息和代理人脸特征向量；基于各人脸特征向量与各代理人脸特征向量之间的相似度，对待训练模型进行训练，直至满足预设的收敛条件，得到训练完成的模型，训练过程对硬件资源的要求较低，并且计算量较小，训练效率高。
模型训练方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]模型训练方法、活体检测方法、电子设备及存储介质-CN202310375684.2有效
发明人：刘冲冲;付贤强;何武;朱海涛;户磊 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像识别领域，公开了一种模型训练方法、活体检测方法、电子设备及存储介质。模型训练方法包括：通过特征提取网络中的多个分支网络对人脸图像进行特征提取得到多个人脸特征；基于多个人脸特征确定多个第一预测概率，基于多个第一预测概率得到第二预测概率；对特征提取网络进行迭代训练；各分支网络中分别存在一个网络层作为特定网络层，各特定网络层在每次迭代训练过程中被配置为：每个特定网络层的输入特征包括所在分支网络的前一网络层的输出特征，或者进一步还包括所有特定网络层中至少一个特定网络层所在分支网络的前一网络层的输出特征融合后的特征。本申请的训练方法提升了各分支网络特征提取的准确性、稳定性和效率。
模型训练方法活体检测电子设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、人脸图像质量评价方法、设备及介质-CN202211204607.2有效
发明人：浦煜;朱海涛;付贤强;何武;户磊 -专利权人： 合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像识别技术领域，公开了一种模型训练方法、人脸图像质量评价方法、设备及介质。模型训练方法包括：构建用于从已标注好质量类别或坏质量类别的人脸图像中提取人脸特征向量的特征提取模型；构建用于生成人脸特征向量对应的质量分数特征图的特征生成模型；对特征提取模型和特征生成模型进行联合训练；联合训练的损失函数包括人脸特征向量的分类损失和中心损失，好质量类别的人脸图像的质量分数特征图的特征损失，各质量类别的人脸图像的质量分数特征图的分类损失。由于无需与特定的人脸识别模型配合使用，使得通过特征提取模型和特征生成模型输出的质量分数特征图可以客观准确地表征出人脸图像质量好坏，且模型简单、训练速度快。
模型训练方法图像质量评价设备介质

[发明专利]模型训练方法、活体检测方法、电子设备及存储介质-CN202310544517.6在审
发明人：唐乐;吴广财;李一兵;郑颖龙;朱海涛;付贤强 -专利权人：南方电网数字电网集团有限公司广东分公司;合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像识别领域，公开了一种模型训练方法、活体检测方法、电子设备及存储介质。模型训练方法包括：将人脸图像输入到由不同的多个分支网络构成的特征提取网络中，得到多个人脸特征；根据多个人脸特征获取人脸图像属于活体的多个预测概率；根据多个预测概率对特征提取网络进行训练，以使训练好的特征提取网络满足：当输入的人脸图像为活体时，所得到的多个预测概率全部满足预测结果为活体的预设概率值；当输入的人脸图像为非活体时，所得到的多个预测概率中至少一个满足预测结果为非活体的预设概率值。本申请特征提取网络输出的人脸特征能稳定、准确地识别训练集中未出现过假体类型，提高网络鲁棒性，避免网络容量的浪费。
模型训练方法活体检测电子设备存储介质

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