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[发明专利]人脸识别性能的测试方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201911418325.0在审
发明人：方利红;贾智慧;李哲;陈波 -专利权人：杭州艾芯智能科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸识别性能的测试方法、装置、计算机设备及存储介质，根据人脸检测算法对获取的实时流图像进行人脸检测；在根据人脸检测阈值判断该人脸检测未通过的情况下，将该实时流图像保存为静态人脸检测图像；根据该人脸检测算法对该静态人脸检测图像进行静态人脸检测，根据该静态人脸检测的结果获取人脸检测相同率；在该人脸检测的总次数大于或者等于预设人脸检测次数的情况下，停止该人脸检测，并将该人脸检测相同率和人脸检测数据输出至测试日志中；根据该静态人脸检测图像和该测试日志获取人脸检测计数指标，其中，人脸检测计数指标表征人脸识别性能，从而解决了在人脸识别性能测试中测试效率较低的问题。
识别性能测试方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种人脸检测算法的评估方法及装置-CN201511023206.7在审
发明人：陈书楷;杨奇 -专利权人：厦门中控生物识别信息技术有限公司
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种人脸检测算法的评估方法及装置，用于确保人脸图像检测的准确率。本发明实施例方法包括获取待评估的人脸检测算法，利用所述人脸检测算法检测人脸测试库中的人脸图像样本和非人脸测试库中的非人脸图像样本，得到性能检测结果；其中，所述性能检测结果包括人脸检测率、人脸虚警率、人脸拒识率和人脸误检率；判断所述性能检测结果是否符合预设条件；当所述性能检测结果符合预设条件时，确定所述人脸检测算法适用于检测人脸图像；利用所述人脸检测算法，对待检测图像进行人脸检测，所述待检测图像为人脸图像或者非人脸图像。
一种检测算法评估方法装置

[发明专利]人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011639397.0在审
发明人：黄德威 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人脸检测方法，所述方法包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括目标人脸；通过预设的公共卷积网络，对所述待检测图像进行人脸公共特征提取，得到所述目标人脸的人脸公共特征；通过预设的人脸检测网络对所述人脸公共特征进行人脸检测，得到所述目标人脸的人脸框信息；以及通过预设的人脸边界检测网络对所述人脸公共特征进行人脸边界检测，得到所述目标人脸的人脸边界信息；根据所述人脸边界信息与所述人脸框信息，确定目标人脸的输出人脸框信息。通过增加人脸边界检测得到的人脸边界信息对人脸检测框信息进行验证，从而得到更为稳定的人脸框信息进行输出，可以有效避免人脸检测框信息的波动，提高了人脸检测结果的稳定性。
检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种人脸检测方法及装置、人脸表情检测方法及装置-CN202010839734.4在审
发明人：樊硕 -专利权人：北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸检测方法及装置、人脸表情检测方法及装置。人脸检测方法包括：对视频第一帧图像进行人脸检测，对于后续图像，若前一帧未检测到人脸，在当前帧全图像中搜索人脸，否则，在当前帧特定区域搜索人脸，特定区域大于前一帧人脸区域，最小人脸尺度小于前一帧人脸尺度。人脸表情检测方法包括：对视频序列图像进行人脸检测；将人脸图像分为训练样本和待检测图像；利用训练样本进行分类器训练；采用级联分类器对待检测图像进行人脸表情检测。人脸检测装置包括第一检测模块、第二检测模块和第三检测模块。人脸表情检测装置包括人脸表情检测装置、分类模块、特征提取模块、训练模块、组合模块和人脸表情检测模块。
一种检测方法装置表情

[发明专利]一种人脸建模方法及装置-CN202011568167.X在审
发明人：魏凯;黄树新;许航畅;姚永光;林辉;王梁;陶海;袁卫中;陈莹 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种人脸建模方法及装置。包括：获取待建模的人脸图像数据；按照预设人脸检测规则对人脸图像数据进行人脸检测；若检测成功，基于人脸检测所得到的人脸信息和人脸图像数据进行人脸建模，该预设人脸检测规则包括在检测失败时，调整人脸图像数据的像素大小后对人脸图像数据再次进行人脸检测，直至满足预设结束条件时停止，上述预设结束条件包括人脸检测的检测次数达到预设次数或者人脸检测成功；本申请实施例，通过调整人脸图像数据的像素大小的方式可以实现对人脸图像数据中的人脸区域宽度的调整，从而使得人脸区域宽度位于人脸检测算法所要求的人脸区域宽度的范围内，从而提高人脸检测的成功率，进而提高人脸建模成功率。
一种建模方法装置

[发明专利]人脸关键点检测方法及装置-CN202111276342.2在审
发明人：李梦宇;程新景;杨睿刚 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸关键点检测方法及装置，方法包括：获取待检测人脸图像；根据人脸图像，得到场景权重；将待检测人脸图像和场景权重输入至人脸关键点检测模型中，得到人脸关键点检测模型输出的人脸关键点预测结果；其中，人脸关键点检测模型是基于人脸训练图像获得的训练权重、人脸训练图像及其对应的人脸关键点进行训练得到的。本发明通过将待检测人脸图像以及根据待检测人脸图像得到的场景权重输入至人脸关键点检测模型，以便于人脸关键点检测模型根据场景权重对待检测人脸图像的人脸关键点进行检测，提高人脸关键点检测的准确性和可靠性。
关键检测方法装置

[发明专利]一种人脸属性检测方法及系统-CN202011470390.0在审
发明人：王春枝;张文栋;严灵毓;李星;王早宁;官沙;马森 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种人脸属性检测方法系统，该方法包括：获取人脸图像的训练集；对所述训练集中各人脸图像进行预处理；对预处理后的所述人脸图像进行目标检测，获得人脸目标图像；从所述人脸目标图像中提取人脸特征；以所述人脸特征为输入，以人脸图像对应的属性为输出训练人脸属性检测模型；所述人脸属性检测模型为残差网络；获得待检测人脸图像的待检测人脸特征；将待检测人脸特征输入所述人脸属性检测模型，获得待检测人脸图像的人脸属性。本发明提高了人脸属性检测速度和准确性。
一种属性检测方法系统

[发明专利]人脸检测算法的测试方法和装置-CN201610721404.9有效
发明人：孙磊;罗铮;印奇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2016-08-24 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人脸检测算法的测试方法和装置。该方法包括：获取原始人脸图像；对于多种人脸检测算法中的每种人脸检测算法，采用该人脸检测算法对原始人脸图像进行人脸检测，以获得人脸数据，人脸数据包括用于指示一个或多个人脸位置的一组或多组人脸框数据；至少基于采用多种人脸检测算法检测获得的人脸框数据生成新的人脸图像，该步骤包括：基于采用多种人脸检测算法检测获得的人脸框数据，在原始人脸图像上标注与多种人脸检测算法一一对应的多个人脸框集，以生成新的人脸图像，不同人脸框集采用不同模式的图形表示；输出新的人脸图像，以提供多种人脸检测算法的测试结果
检测算法测试方法装置

[发明专利]人脸活体检测方法、装置、存储介质及处理器-CN201810656537.1在审
发明人：周文明;王志鹏 -专利权人：深圳市中悦科技有限公司
申请日： 2018-06-24 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸活体检测方法、装置、存储介质及处理器。其中，该方法包括：创建预设人脸检测模型、预设人脸识别模型和预设活体检测模型；根据人脸活体检测数据集分别训练预设人脸检测模型、预设人脸识别模型和预设活体检测模型；分别输入待检测人脸图片至达到收敛状态的预设人脸检测模型和达到收敛状态的预设人脸识别模型中，得到待检测人脸区域图片、待检测人脸区域图片对应的人脸身份特征、人脸身份特征对应的预设人脸区域图片；分别输入待检测人脸区域图片和预设人脸区域图片至达到收敛状态的预设活体检测模型的两个特征提取分支中，得到待检测人脸图片的检测结果本发明解决了现有技术中的人脸活体检测存在的检测精度较低的技术问题。
预设活体检测人脸人脸区域检测人脸检测模型人脸识别收敛状态存储介质人脸图片身份特征处理器图片检测结果特征提取数据集创建

[发明专利]一种实时视频流人脸检测跟踪方法及检测跟踪系统-CN201911162102.2在审
发明人：黄永;方志威 -专利权人：深圳市恩钛控股有限公司
申请日： 2019-11-23 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于人脸检测技术领域，公开了一种实时视频流人脸检测跟踪方法及检测跟踪系统，从视频帧中获取每一帧图像作为待检测图像；根据前一帧图像检测结果选择待检测图像的处理方式，当待检测图像中包含人脸且满足人脸跟踪条件，则对待检测图像进行人脸跟踪处理，否则，对待检测图像进行人脸检测处理；根据处理结果输出是否包含人脸，若包含人脸则输出人脸位置坐标和人脸概率值，根据人脸位置坐标画出人脸框，并将下一帧作为待检测图像。本发明在对目标进行跟踪过程中，用人脸检测对目标跟踪丢失或目标偏移重新校正，用人脸跟踪对视频人脸进行实时检测，将人脸检测和人脸跟踪相结合，从而快速准确的检测出人脸。
一种实时视频流人脸检测跟踪方法系统

[发明专利]人脸检测方法和装置，电子设备-CN202011504477.5在审
发明人：李健;高大帅;武卫东;陈明 -专利权人：北京捷通华声科技股份有限公司
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种人脸检测方法和装置以及电子设备，其中，所述人脸检测方法包括：将待检测人脸图像输入预先训练的人脸模型中，其中，所述人脸模型包括：人脸检测网络模块、关键点检测网络模块以及位姿角度检测网络模块；获取所述人脸模型输出的人脸位姿角度、人脸关键点以及人脸目标框；在当前界面中显示所述人脸位姿角度、人脸关键点以及人脸目标框。本发明提供的人脸检测方法，能够提升人脸检测结果的准确度。
检测方法装置电子设备

[发明专利]人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011466659.8在审
发明人：黄德威 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括被遮挡人脸；将所述待检测图像输入到预先训练好的人脸检测模型中，并通过所述预先训练好的人脸检测模型输出得到人脸检测结果；其中，所述预先训练好的人脸检测模型中拟合有人脸局部特征的辅助检测，所述预先训练好的人脸检测模型通过人脸局部数据集进行辅助训练得到。通过拟合有人脸局部特征作为辅助检测的人脸检测模型对待检测图像进行人脸检测，相当于是先对人脸局部特征进行先验检测，再对人脸进行检测，提高了被遮挡人脸的检测准确度。
检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]人脸关键点检测方法、装置及存储介质-CN201910039820.4有效
发明人：孟祥昊;肖潇;晋兆龙 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2019-01-16 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种人脸关键点检测方法、装置及存储介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：获取人脸框图像，人脸框图像包括使用预设人脸检测算法得到的人脸框；将人脸框图像输入预先训练的关键点检测模型，得到人脸框中的关键点坐标；关键点检测模型是根据不同的人脸检测算法对应的样本人脸框图像训练得到的，不同的人脸检测算法包括预设人脸检测算法；显示每个关键点坐标指示的关键点；可以解决人脸关键点检测算法的兼容性差且检测部分人脸检测算法得到的人脸检测框的准确性较低的问题；可以提高人脸关键点检测算法的兼容性，以及检测不同人脸检测算法得到的人脸检测框中的关键点的准确性。
关键检测方法装置存储介质

[发明专利]人脸关键点检测方法及装置-CN202111462801.6在审
发明人：贺克赛;程新景;杨睿刚 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸关键点检测方法及装置，方法包括：获取人脸图像；将人脸图像输入至人脸关键点检测模型中，得到人脸关键点检测模型输出的人脸关键点检测结果；其中，人脸关键点检测模型是基于样本图像及样本图像对应的角度类别标签和人脸关键点真值训练得到的；人脸关键点模型用于基于对人脸图像预测得到的角度类别，对人脸图像进行人脸关键点检测，以得到人脸关键点检测结果。本发明通过对将获取的人脸图像输入至人脸关键点检测模型中，以便于根据对人脸图像预测的姿态角对应的角度类型，对人脸图像进行关键点检测，以根据角度范围，提高人脸关键点的检测精度，避免受姿态的影响以致关键点检测精度较差的情形，提高人脸关键点检测的精度。
关键检测方法装置

[发明专利]一种人脸活体检测联合判断方法-CN202010047342.4在审
发明人：周正斌 -专利权人：创意信息技术股份有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸活体检测联合判断方法，包括面部特征点获取，人脸基本动作判断，人脸活体检测，人脸活体检测联合判断；所述面部特征点获取，用已有的深度学习模型提取人脸特征点；所述人脸基本动作判断，用人脸特征点在视频中的移动判断人脸的基本动作；所述人脸活体检测，通过人脸深度图和三维图分别训练模型，使用训练得到的模型进行活体检测；所述人脸活体检测联合判断，通过人脸基本动作和人脸活体检测联合判断人脸是否为真人脸。本发明针对人脸特征和人脸运动规律，采用了基于深度学习的人脸动作判断和人脸活体检测相结合的方法，提高人脸活体检测的准确性。
一种活体检测联合判断方法

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