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[发明专利]一种人脸识别方法、装置、服务器及存储介质-CN201810258504.1有效
发明人：谭莲芝;刘诗超;张肇勇;潘益伟;夏武 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供一种人脸识别方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括对用户指定或关联的存储空间中的图像进行人脸检测，得到人脸图像；基于目标人脸识别模型对该人脸图像进行人脸识别，得到人脸特征；目标人脸识别模型以用户提供的标定有身份信息的人脸图像为训练样本，以通用人脸识别模型对训练样本中的人脸的身份信息的预测结果趋近于训练样本被标定的身份信息为训练目标，对通用人脸识别模型进行训练生成。本申请由用户标定身份信息的训练样本对通用人脸识别模型进行训练，使得所生成的目标人脸识别模型对该用户指定或关联的存储空间中的图像的人脸特征的识别结果更具区分性，进而提高了对图像管理的准确性。
一种识别方法装置服务器存储介质

[发明专利]人脸检测模型训练方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111005294.3在审
发明人：奉万森;芦爱余;李志文;任高生 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供的人脸检测模型训练方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域。在人脸检测模型的训练过程中通过随机增强的方式对人脸图像进行在线遮挡增强，从而形成有遮挡的人脸样本图像，再将有遮挡的人脸样本图像用于人脸检测模型的训练，一方面，通过在线遮挡增强，相对于离线进行遮挡增强，具有生成的有遮挡的人脸样本图像具有多样性且生成速度快的特点，另一方面，采用具有多样性的有遮挡的人脸样本图像进行人脸检测模型训练，可以提高人脸检测模型对遮挡物遮挡人脸场景下人脸的检测的精度。
检测模型训练方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种人脸检测方法、系统-CN202310215843.2在审
发明人：梁运登;李冬梅;谭玉芳 -专利权人：梁运登
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸检测领域，揭露一种人脸检测方法、系统，所述方法包括：获取训练样本图片并对所述训练样本图片进行筛选，得到目标样本图片；利用预构建人脸检测模型的区域检测网络检测所述目标样本图片的预测人脸区域图像；利用预构建人脸检测模型的级联分类网络将所述预测人脸区域图像划分为预测标准图像和预测遮挡图像；进一步根据预设模型损失算法，对所述预测标准图像和预测遮挡图像进行模型损失计算，得到预构建人脸检测模型的模型损失；根据模型损失，调整预构建人脸检测模型的参数，生成训练好的人脸检测模型，以对待识别人脸进行人脸检测，得到检测结果。本发明可以提高人脸检测的稳定性和准确性。
一种检测方法系统

[发明专利]一种基于Rosenbrock-PSO的人脸识别攻击防御方法-CN201811633692.8有效
发明人：陈晋音;陈治清;沈诗婧;郑海斌;苏蒙蒙 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Rosenbrock‑PSO的人脸识别攻击防御方法，包括：(1)采集人脸图像数据并进行预处理，分成预训练数据集和扰动数据集；(2)在扰动数据集中的人脸图像上制作用于限制扰动区域的纯色眼镜框模板；(3)利用预训练数据集训练人脸识别模型的人脸分类器；(4)搭建Rosenbrock‑PSO人脸攻击模型；(5)将带纯色眼镜框的人脸图像输入Rosenbrock‑PSO人脸攻击模型中进行进化寻优，得到眼镜框上RGB值为最优解时的人脸图像作为对抗样本；(6)将对抗样本加入到预训练数据集中重新训练人脸分类器，使人脸识别模型具有防御对抗样本攻击的能力。利用本发明，可以得到能够防御对抗样本、泛化能力较强的人脸识别模型。
一种基于 rosenbrock pso 识别攻击防御方法

[发明专利]一种人脸检测模型训练方法、人脸检测方法及相关装置-CN202110956647.1在审
发明人：邱尚锋;张文伟 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种人脸检测模型训练方法、人脸检测方法及相关装置，方法包括：在待训练样本集中，基于人脸框的面积确定多个阶段的训练样本集；依次按照第一阶段训练样本集、第二阶段训练样本集以及第三阶段训练样本集对人脸检测模型进行训练，得到第一人脸检测模型；基于待训练样本集对第一人脸检测模型进行训练，得到目标人脸检测模型。将第一人脸检测模型按照从简单到复杂的方式进行训练，并且将第一人脸模型检测模型无法识别的较小的人脸进行识别训练，使得轻量级的第一人脸检测模型具备重量级模型的能力，使得忽略的小脸也能够进入训练过程中，有效提升了轻量级模型预测小脸的能力
一种检测模型训练方法相关装置

[发明专利]基于表情不变区域的三维人脸识别方法-CN201510254758.2有效
发明人：纪禄平;尹力;郝德水;王强;卢鑫;黄青君;杨洁 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-05-19 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于表情不变区域的三维人脸识别方法，首先从三维人脸数据对应的二维人脸图像中检测得到二人脸区域，根据二维人脸区域在三维人脸数据中提取到初始三维人脸区域，对其进行横向切片，检测得到鼻尖点，再根据鼻尖点提取到较准确的三维人脸区域，然后从该三维人脸区域中提取统计特征向量和表情不变区域，将对照样本的统计特征向量作为拒绝分类器的对照样本，根据待识别样本的统计特征向量得到待选对照样本，再将待识别样本的表情不变区域的点集与待选对照样本的表情不变区域的点集进行匹配本发明能够提高三维人脸区域的准确率，并通过结合统计特征向量和表情不变区域来提高三维人脸识别的准确度。
基于表情不变区域三维识别方法

[发明专利]一种非线性三维人脸的建模方法-CN201110440224.0有效
发明人：孙艳丰;盖赟;家华杰;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2011-12-26 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：一种重建效果更好的非线性三维人脸的建模方法，包括非线性三维人脸的建模方法，包括(1)从已有人脸数据库中分别选取三维样本和二维样本，作为训练样本集，并对这些样本实施规格化操作；在训练阶段，将二维、三维训练样本集按照身份信息进行配对，使得这两组样本集中的样本按照身份信息相互对应；(2)以这两组对应样本集为基础训练各自的投影矩阵，使得不同维度的样本投影后具有最大的相关性；(3)在重建阶段，对于输入的二维人脸图像，对其进行规格化处理，在二维训练样本集的子空间进行投影，根据相关性距离选取与其相关度高的三维样本，基于这些选定的三维样本构建三维人脸形变模型，并将其与输入图像进行匹配来实现三维人脸样本重建。
一种非线性三维建模方法

[发明专利]人脸检测模型训练方法及装置-CN201811276843.9在审
发明人：王剑锋;李作新;俞刚;袁野 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人脸检测技术领域，提供一种人脸检测模型训练方法及装置。该方法包括：利用特征提取网络提取训练图像的特征图并确定训练样本；取i为1至M，将特征图输入至第i个人脸检测网络，获得训练样本对应的预测框以位置及预测框中存在人脸的概率；根据训练样本的分类标签计算第i个人脸检测网络的损失；在i小于M时，根据预测框与训练样本对应的真实框之间的位置关系，确定在计算第i+1个人脸检测网络的损失时训练样本的分类标签；在i为M时，获得M个人脸检测网络的总损失并更新人脸检测模型的参数；继续训练人脸检测模型直至满足训练结束条件该方法训练出的人脸检测模型的人脸检测精度优于现有的单阶段人脸检测模型。
人脸检测模型训练样本脸检测分类标签特征图网络预测人脸检测技术结束条件人脸检测特征提取网络提取训练图像单阶段人脸概率更新

[发明专利]一种基于3D人脸重建的公众人物识别系统和方法-CN202011338169.X在审
发明人：张继东;曹靖诚;史国杰;李云鹤 -专利权人：天翼智慧家庭科技有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于3D人脸重建的公众人物识别系统和方法。该方法包括：获取待识别的图片；对获取的图片进行人脸检测；响应于检测到人脸，将人脸从图片中剪裁下来并进行3D重建；以及通过将经3D重建的人脸与预存人物的人脸3D模型进行比较以进行人物识别，所述比较进一步包括：将经3D重建的人脸与预存人物的人脸3D模型输入经训练的基于3D人脸重建的人物识别模型，该人物识别模型是通过以下步骤训练的：采集人物照片；对采集到的人物照片进行人脸裁剪；对裁剪的人脸进行3D重建；从经3D重建的人脸集中自动选择样本集，所述样本集包括正例样本和负例样本；以及将所选择的样本集作为训练数据来训练人物识别模型。
一种基于重建公众人物识别系统方法

[发明专利]活体人脸的检测方法及装置-CN202010856310.9在审
发明人：易甜;丁然;霍帅;南楠;汪厚峄;王晓明;彭刚 -专利权人：珠海全志科技股份有限公司
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种活体人脸的检测方法及装置，该方法包括：在确定出由活体人脸区域图像和非活体人脸区域图像组成的正样本以及由背景区域图像组成的负样本之后，基于正样本中的所有活体人脸区域图像对应的人脸边界框和分类标签、正样本中的所有非活体人脸区域图像对应的人脸边界框和分类标签以及负样本中的所有背景区域图像对应的背景边界框和分类标签训练预先确定出的一级检测模型，得到训练后的一级检测模型；将第一待检测图像输入训练后的一级检测模型进行分析可见，实施本发明能够在检测人脸区域的同时实现活体人脸和非活体人脸的分类，从而能够减少活体人脸检测的时间，提高活体人脸的检测效率。
活体检测方法装置

[发明专利]一种人脸识别模型构建方法、装置、设备及存储介质-CN202210324975.4在审
发明人：石伟 -专利权人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸识别模型构建方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取人脸图像，并按照采集者对人脸图像进行标注，得到人脸数据集；基于神经网络结构搭建随机初始化模型，并将人脸损失函数作为模型第一阶段训练的损失函数，然后利用人脸数据集对随机初始化模型进行第一阶段训练，得到第一阶段训练后模型；将人脸损失函数和排序损失函数作为模型第二阶段训练的损失函数，然后利用人脸数据集对第一阶段训练后模型进行第二阶段训练，得到人脸识别模型；其中，人脸数据集内单个样本的排序损失函数为，基于该样本在正样本集的相似度得分排序与该样本在所有样本集的相似度得分排序的比值构建的函数。能够提高人脸识别模型人脸识别的准确率。
一种识别模型构建方法装置设备存储介质

[发明专利]特征提取模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备及介质-CN202010906610.3在审
发明人：孙太武;周超勇;刘玉宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种特征提取模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备及介质，该训练方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包含标注有对应身份标签的若干人脸图像，所述若干人脸图像分为被遮挡物部分遮挡的人脸图像、以及未遮挡的人脸图像；对所述样本数据集进行数据增强处理；对数据增强处理后的所述样本数据集进行图像截取处理，以根据预设截取规则，随机截取所述样本数据集中各人脸图像的局部区域；根据图像截取处理后的样本数据集对预先建立的特征提取模型进行训练本发明可提高部分遮挡人脸识别的准确性。
特征提取模型训练方法识别装置设备介质

[发明专利]人脸攻击检测模型的训练方法、人脸攻击检测方法和装置-CN202211025324.1在审
发明人：吴斌 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本说明书实施例描述了人脸攻击检测模型的训练方法、人脸攻击检测方法和装置。根据实施例的方法，在训练人脸攻击检测模型时，获取刷脸图像样本序列和行为样本序列。然后分别对其进行特征提取后，利用提取得到的刷脸图像特征、行为特征以及样本序列的标签训练人脸攻击检测模型。由于训练人脸攻击检测模型的样本序列不仅包括刷脸图像的样本序列，而且还包括每一个采集用户人脸图像前后用户所执行操作的行为样本序列。如此能够更加全面的刻画用户的行为和覆盖用户的操作特征，使得训练得到的模型可靠性更高，从而提高人脸攻击检测的准确性。
攻击检测模型训练方法装置

[发明专利]一种人脸识别方法及相关装置-CN202111146558.7在审
发明人：尤兰婷 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸识别方法及相关装置，该方法包括：获取包括待识别人脸的图像，并确定待识别人脸的实际角度信息；获取特征样本集，其中，特征样本集中包括对应于不同参考角度信息的多个子特征样本集；根据实际角度信息和参考角度信息，为多个子特征样本集设定不同的优先级；按照优先级从高至低的顺序，将待识别人脸与多个子特征样本集中的特征样本进行比对获得比对结果；根据比对结果确定待识别人脸的身份信息。本申请所提供的方案可以较好地提高人脸识别的准确性和识别效率。
一种识别方法相关装置

[发明专利]分数映射方法、人脸比对方法、装置、设备及存储介质-CN201910377068.4在审
发明人：戴磊 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种相似度分数映射方法，通过对预设数目的多对人脸图像样本进行比对生成标准阈值、实际阈值、负样本错误率/正样本通过率的映射关系表。本发明还提供一种人脸比对方法，所述人脸比对方法进行人脸图像比对时，将人脸识别模型比对出的相似度分数根据所述映射关系表映射为标准分数，再将标准分数与预设相似度阈值比较得到最终人脸比对结果。本发明还提供一种相似度分数映射装置、人脸比对方法、人脸比对装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明在人脸识别模型更换之后也不需要修改相似度阈值，就可以保证正样本通过率/负样本错误率不变，减小了人脸图像比对操作的复杂度，提高用户体验。
人脸比对相似度分数映射人脸图像比对映射关系表标准分数人脸识别错误率负样本通过率相似度正样本预设计算机可读存储介质人脸比对装置人脸图像样本存储介质电子设备模型比对模型更换映射装置用户体验阈值比较复杂度比对减小保证