[发明专利]一种面向身份识别的人脸质量感知方法及系统有效

专利信息
申请号: 202011077049.9 申请日: 2020-10-10
公开(公告)号: CN112287770B 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 王中元;王光成;黄宝金;韩镇;曾康利 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06V40/16 分类号: G06V40/16;G06V10/98;G06V10/764;G06K9/62;G06T7/00
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 肖明洲
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明公开了一种面向身份识别的人脸质量感知方法及系统,采用元学习策略从自然图像质量评价任务中学习人类视觉系统评价图像质量的先验知识,并采用少量人脸图像样本对获得的质量先验模型进行微调以快速得到人脸图像可辨识度感知模型。本发明采用预训练的VGGface模型提取人脸特征,并采用SVM分类器学习获得的人脸特征对遮挡人脸和正常人脸进行分类。本发明能够自动感知人脸可辨识度及失真类型,为挑选高质量人脸或选取与失真类型匹配的人脸识别算法提供了依据。
搜索关键词: 一种 面向 身份 识别 质量 感知 方法 系统
【主权项】:
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  • 刘媛媛;彭艳菲;翟亚坤;田一琳;张伟;王翠青 - 山东理工职业学院
  • 2023-09-14 - 2023-10-27 - G06V40/16
  • 本发明提供了一种疲劳检测模型的构建方法、疲劳检测方法及其装置,涉及疲劳状态检测的技术领域,包括:获取样本数据集合,其中,样本数据集合包括:驾驶员的面部图像集合和各项驾驶员面部图像对应的疲劳状态标签集合;过预设数据处理模型,对驾驶员面部图像集合和疲劳状态标签集合进行数据预处理,确定目标特征集和目标特征集对应的特征权重;根据目标特征集和特征权重对预设分类器进行分类训练,确定疲劳检测模型,其中,疲劳检测模型用于对驾驶员的疲劳状态进行检测。本发明可以通过数据预处理,精确提取对驾驶员疲劳状态影响最大的特征,进而提升疲劳检测的精确度。
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