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[发明专利]人脸画像生成模型的训练方法、装置及相关设备-CN201911182281.6在审
发明人：王楠楠;李志锋;朱明瑞 -专利权人：西安电子科技大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种人脸画像生成模型的训练方法、装置及相关设备。该方法包括：获取第一训练样本集；通过神经网络模型分别对样本人脸照片和/或样本人脸画像进行处理，获得第一特征信息和/或第二特征信息；通过人脸画像生成模型对样本人脸照片进行处理，获得预测人脸画像及其预测特征信息；根据第一特征信息和/或第二特征信息、预测特征信息、样本人脸画像及预测人脸画像确定目标损失函数；根据目标损失函数调节人脸画像生成模型的参数。本公开实施例提出的方案，将神经网络模型输出的第一特征信息和第二特征信息作为人脸画像生成模型的监督知识以辅助人脸画像生成模型的训练，能够同时提高训练完成后的人脸画像生成模型的合成质量与识别率。
画像生成模型训练方法装置相关设备

[发明专利]调整人脸图像的方法、装置、设备和计算机存储介质-CN201810338032.0在审
发明人：付彧;张涛;余傲;张彤 -专利权人：北京陌陌信息技术有限公司
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种调整人脸图像的方法、装置、设备和计算机存储介质。该方法包括：在预设样本库的样本图像中，标定样本图像中的人脸关键点，人脸关键点包括样本图像中的人脸在调整前的原始关键点和调整后的调整关键点；利用已标定的样本图像，训练用于自适应调整人脸图像的深度学习网络模型；获取目标图像，并根据深度学习网络模型，确定目标图像中人脸的原始关键点和目标图像中人脸的调整关键点；根据目标图像中人脸的原始关键点和目标图像中人脸的调整关键点，确定目标图像中人脸的调整图像。本发明实施例提供的调整人脸图像的方法、装置、设备和计算机存储介质，实现了对不同人脸图像的个性化调整。
关键点人脸目标图像人脸图像样本图像计算机存储介质网络模型标定预设样本库自适应调整调整图像获取目标个性化图像学习

[发明专利]年龄识别模型训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置-CN202110456649.4在审
发明人：陈仿雄 -专利权人：深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供年龄识别模型训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置，其中，年龄识别模型训练方法包括：获取样本人脸图像组；将样本人脸图像组输入至人脸年龄识别模型，以分别获取两张不同样本人脸图像各自对应的高层语义特征向量和预测年龄；分别计算两张不同样本人脸图像各自对应的预测年龄与年龄标签之间的差距，以得到人脸年龄识别模型的年龄损失；计算两张不同样本人脸图像各自对应的高层语义特征向量之间的相似度，以得到人脸年龄识别模型的特征相似度损失；基于年龄损失和特征相似度损失对人脸年龄识别模型进行迭代调参，以得到目标人脸年龄识别模型。该技术方案能提高人脸年龄识别模型的识别精度。
年龄识别模型训练方法相关装置

[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]图像处理方法和装置-CN202310240145.8在审
发明人：王迪;陈睿智;赵晨 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T17/10 文献下载
摘要：具体实现方案为：获取待重建二维人脸图像，根据预设语义基底对待重建二维人脸图像进行重建，得到重建后的三维人脸图像，其中，预设语义基底是基于样本二维人脸图像的样本人脸对象对应的样本类别对预设人脸模型进行调整得到的；样本类别表征样本人脸对象的语义特征，可以实现从语义特征的维度实现人脸图像的三维重建，以使得重建后的三维人脸图像可以可视化表征样本人脸对象的内容的含义和特点，从而提高重建后的三维人脸图像的准确性和可靠性
图像处理方法装置

[发明专利]一种基于机器学习的孤独症谱系障碍人脸筛查方法-CN202011025954.X在审
发明人：杨铠郗;杨友 -专利权人：杨铠郗
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的孤独症谱系障碍人脸筛查方法，具体包括以下步骤：获取多组人脸样本图像，所述人脸样本图像包括正常人脸图像和ASD人脸图像；对多组人脸样本图像进行预处理；将预处理后的人脸样本图像输入预先构建的卷积神经网络模型中进行训练和测试，得到ASD人脸筛查模型。本发明通过利用卷积神经网络对ASD人脸特征进行提取，实现了对孤独症谱系障碍图像的快速识别，相对于人工识别而言，图像识别正确率大大增加。
一种基于机器学习孤独症谱系障碍人脸筛查方法

[发明专利]用于人脸识别的卷积神经网络的训练方法、装置及应用-CN201510868860.1在审
发明人：丁松;江武明;单成坤 -专利权人：北京天诚盛业科技有限公司
申请日： 2015-12-01 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于人脸识别的卷积神经网络的训练方法、装置及应用，属于人脸识别领域，该方法包括：构建样本训练库，样本训练库包括多个样本类，每个样本类中包括数量相同的人脸图像样本；使用样本训练库训练卷积神经网络；使用训练后的卷积神经网络提取样本训练库中的所有人脸图像样本的特征向量；使用分类器对特征向量进行分类；计算每个样本类的分类正确率；判断卷积神经网络是否达到设定要求，若是，结束，否则，从分类正确率最高的样本类中删除一定数量的分类正确的人脸图像样本，向分类正确率最低的样本类中添加相同数量的人脸图像样本，并重新训练卷积神经网络。
用于识别卷积神经网络训练方法装置应用

[发明专利]一种二次人脸检测的网络模型的训练方法-CN201910445456.1在审
发明人：于晓静;田凤彬 -专利权人：北京君正集成电路股份有限公司
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种二次人脸检测的网络模型的训练方法，所述的方法包括：S0，使用集成电路芯片设备，对人脸检测训练集进行采集样本；其中，所述的步骤S0进一步包括方法如下：S01，将每一张图片作为输入图片，通过集成电路芯片进行检测，所有所述的集成电路芯片检测出的结果作为二次检测的初级训练样本；S02，对初级训练样本分类，有人脸的图片为正样本，没有人脸的样本作为负样本；S03，再对正样本进行人工标注人脸的外接矩形框，这里标注人脸的外接矩形框与人脸识别要求的人脸外接矩形框规则完全一样
一种二次检测网络模型训练方法

[发明专利]一种人脸比对的图卷积神经网络训练方法及装置-CN202110197142.1在审
发明人：李逸帆;秦伟;丁保剑 -专利权人：佳都新太科技股份有限公司;广州佳都科技软件开发有限公司
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种人脸比对的图卷积神经网络训练方法及装置。本申请实施例提供的技术方案通过确定人脸图片之间的相似度距离，根据相似度距离与邻域半径的比较情况，为每个人脸图片构建人脸图片邻域，并进一步按照相似度分割阈值构造同类低相似度的正样本集和不同类高相似度的负样本集，依据正样本集和负样本集对基于图卷积神经网络构建二分类的多对多人脸识别模型进行训练，以使多对多人脸识别模型的正确率达到设定要求，通过正样本集和负样本集进行模型训练，降低样本数据规模，减少训练时间，提升对人脸识别图卷积神经网络的训练效率，有效强化多对多人脸识别模型的识别能力。
一种图卷神经网络训练方法装置

[发明专利]人脸检测器的训练方法及装置、设备、介质和产品-CN202210097245.5在审
发明人：黄泽斌 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开提供了一种人脸检测器的训练方法及装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉技术领域，可应用人脸识别等场景。具体实现方案包括：将训练样本集合中的至少一个样本图像作为人脸检测器的输入数据，得到与至少一个样本图像中的每个样本图像关联的人脸检测结果；根据人脸检测结果，确定与每个样本图像关联的分类损失评价值；根据分类损失评价值和每个样本图像的样本类型，确定用于调整人脸检测器的模型参数的目标损失评价值；以及基于目标损失评价值，调整人脸检测器的模型参数，得到调整后的人脸检测器。
检测器训练方法装置设备介质产品

[发明专利]图像处理方法和装置-CN201811148709.0在审
发明人：胡耀全 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取人脸图像，对人脸图像进行图像风格转换，得到至少两个风格的图像；对至少两个风格的图像所包含的人脸进行人脸融合，得到融合人脸图像；将得到的融合人脸图像作为训练卷积神经网络的样本图像本申请实施例能够对卷积神经网络的训练样本集扩充不同风格的样本，以丰富卷积神经网络的训练样本集。这样，训练样本集不仅得到了数量上的扩充，并且在不耗费大量人力和物力采集样本的情况下，能够获取到不同风格的样本。
人脸图像卷积神经网络训练样本集样本方法和装置图像处理风格人脸融合图像图像风格样本图像申请采集转换

[发明专利]基于黑盒对抗样本攻击实现人脸识别安全测评的方法及其系统-CN202010773424.7在审
发明人：王立;洪丽娟;郑文;华寅 -专利权人：公安部第三研究所
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于黑盒对抗样本攻击实现人脸识别安全测评的方法，包括收集测试库人脸数据集；将编码后的测试库人脸数据集与对应底库人脸数据集进行人脸比对；构建四个最终的底库人脸数据集以及测试库人脸数据集；对测试库人脸数据集中的每一张生活照制作对抗样本以及编码；将经过编码后的对抗样本与对应底库人脸数据集进行人脸比对；计算错误接受率FAR和错误拒绝率FRR，并且给出待测人脸识别系统的安全等级。本发明还涉及一种基于黑盒对抗样本攻击实现人脸识别安全测评的系统。采用了本发明的基于黑盒对抗样本攻击实现人脸识别安全测评的方法及其系统，极大地简化测试操作过程，确保结果公平数据真实有效，在人脸识别安全领域有广阔的应用前景。
基于黑盒对抗样本攻击实现识别安全测评方法及其系统

[发明专利]一种人脸图像相似度比对优化方法及系统-CN202211479160.X在审
发明人：胡向阳;郭俊兴;梁传胜;喻刚;代启强;黄敏灏 -专利权人：苏州小优智能科技有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明属于人脸识别技术领域，特别涉及一种人脸图像相似度比对优化方法及系统。包括：获取人脸目标检材图像，以及样本库待比较人脸的N张虚拟二维人脸图像，所述N为整数，大于等于2；预处理目标检材人脸图像和样本库待比较人脸图像，使用训练好的计算机检测模型，人脸图像比对系统计算检材人脸图像的整体特征，并提取检材和样本人脸图像预处理后的人脸图像特征向量；计算检材人脸图像和虚拟二维样本人脸图像的相似度；根据相似度得到似然率，出具的检验报告的检验结果以似然率的形式表述。本发明可以快速统计大规模数据的正负样本相似度分布概率这一情况，完成对系统应用的人脸图像比对算法模型的有效性、可靠性和鲁棒性评价。
一种图像相似优化方法系统

[发明专利]人脸图像的风格迁移方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911142690.3有效
发明人：李鹏;裴峥;柯聪梁;陈艺勇;肖梦;李晋瑞;张伟;王堃;曾思达 -专利权人：咪咕动漫有限公司;咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人脸图像的风格迁移方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：将待迁移人脸图像输入第一卷积神经网络，得到风格迁移后的目标人脸图像；第一卷积神经网络根据人脸特征对动漫人脸图像样本和真人人脸图像样本训练得到；人脸特征包括人脸区域和人脸宽度；待迁移人脸图像为动漫人脸图像或真人人脸图像，相应地，目标人脸图像为真人人脸图像或动漫人脸图像通过人脸区域和人脸宽度对动漫人脸图像样本和真人人脸图像样本进行训练，得到第一卷积神经网络。通过第一卷积神经网络对待迁移人脸图像进行风格迁移处理，得到目标人脸图像，能够实现动漫人脸图像和真实人脸图像双向的风格迁移，同时保持脸部结构特征，减少脸部变形。
图像风格迁移方法装置电子设备存储介质

[发明专利]人脸图像的处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210909954.9在审
发明人：周细文;曾凡涛;陈远旭 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种人脸图像的处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高疾病信息辅助分析模型的精确度。方法包括：获取目标对象的人脸图像数据；将该人脸图像数据输入至预先训练完成的疾病信息辅助分析模型中，得到输出结果；基于上述输出结果，得到目标对象的疾病信息的辅助分析结果；其中，疾病信息辅助分析模型通过第一训练样本和第二训练样本训练得到；上述第一训练样本包括第一人脸样本和第一人脸样本对应的疾病信息标签；上述第二训练样本包括第二人脸样本和第二人脸样本对应的关联标签；该关联标签基于疾病信息识别任务的关联任务确定。此外，本发明还涉及区块链技术，人脸图像的处理的数据可存储于区块链节点中。
图像处理方法装置设备存储介质