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[发明专利]人脸补全模型的训练方法、人脸补全方法及系统-CN202111658102.9在审
发明人：倪欣;谢海永;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸补全模型的训练方法，包括：获取人脸的训练样本图像；构建人脸补全模型，其中，人脸补全模型包括生成器、判别器和人脸验证器；利用生成器处理遮罩人脸图像，生成补全人脸图像；利用人脸验证器处理原始人脸图像、补全人脸图像和人脸验证图像，获取人脸验证器的三元组损失结果；利用人脸验证器的损失函数，根据三元组损失结果，迭代优化人脸验证器，获得训练完成的人脸验证器；利用训练样本图像和训练完成的人脸验证器，迭代训练生成器和判别器，获得训练完成的生成器和训练完成的判别器，完成人脸补全模型的训练。本发明同时还公开了人脸补全方法、人脸补全系统、用于人脸补全的电子设备和计算机程序产品。
人脸补全模型训练方法系统

[发明专利]一种实现人脸补全的方法及系统-CN201811572922.4有效
发明人：牟森;王申;冯玉珠;程思进;耿方;梁宵 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现人脸补全的方法及系统，包括：提取数据库中保存的人像数据中的人脸特征，并进行机器学习以建立人脸补全模型；获取图像采集设备根据预设的图像采集规则采集的人脸图像；当所述人脸图像为真人图像时，判断所述人脸图像的关键特征点和图像完整度是否满足预设的人脸补全条件；当所述人脸图像的关键特征点和图像完整度满足预设的人脸补全条件时，利用所述人脸补全模型补全所述人脸图像。本发明通过从统计的观点寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，并通过建立人脸补全模型对采集的人脸图像进行人脸补全，以进行人脸识别，为金融、公安、教育、医疗等多种行业提供了便利，
一种实现人脸补全方法系统

[发明专利]戴口罩人脸识别方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202011491152.8在审
发明人：曾凡智;邱腾达;周燕 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种戴口罩人脸识别方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别的视频流图像；加载人脸口罩检测模型，通过人脸口罩检测模型对待识别的视频流图像进行检测，得到检测结果；若检测结果为检测到人脸佩戴口罩，加载人脸补全模型，通过人脸补全模型对检测到人脸佩戴口罩的视频流图像进行补全，得到补全人脸图像；加载人脸识别模型，通过人脸识别模型对补全人脸图像进行识别，得到人脸识别结果。本发明可以检测到人员是否佩戴口罩，并可以定位出人脸戴口罩的具体位置，将口罩区域进行抹除，运用人脸补全技术将抹除部分进行人脸补全，得到完整的人脸，最后再进行人脸识别，从而增大戴口罩的人脸识别率。
口罩识别方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种活体检测的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310020312.8在审
发明人：曹佳炯;丁菁汀 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本说明书公开了一种活体检测的方法、装置、存储介质以及电子设备，获取用户的人脸图像，从人脸图像中识别出人脸区域和背景区域，并将人脸图像中人脸区域的数据去除，得到待补全图像，将待补全图像输入到预先训练的背景补全模型中，以通过背景补全模型，对待补全图像进行背景补全，得到补全图像，将所述补全图像与标注出的各参考背景图像进行匹配，得到匹配结果，根据匹配结果，对用户进行活体检测。
一种活体检测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种人脸检测方法及装置-CN202110843233.8在审
发明人：何林飞;徐婧;潘琰;程璐 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-10-15 - 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及装置，涉及人脸检测技术以及金融领域，该方法包括：获取待检测的人脸图像并进行图像子区域选取，得到多个图像子区域；分别对每个图像子区域进行半脸检测，得到图像子区域中有遮挡人脸对应的半脸检测框，其中，所述半脸检测框中的人脸图像为部分人脸图像；使用预设的人脸补全模型对所述半脸检测框中的部分人脸图像进行补全，得到对应的补全人脸图像，其中，所述补全人脸图像为无遮挡遮脸图像；对所述补全人脸图像进行全脸检测，得到所述有遮挡人脸对应的全脸检测框。本申请通过半脸检测和全脸检测两次检测流程以及人脸图像补全，提高了有遮挡人脸检测的准确性。
一种检测方法装置

[发明专利]一种基于生成对抗网络的人脸多元化补全方法及系统-CN202310906991.9在审
发明人：靳志恒;李孝杰;张杨;吴锡;杨智鹏;拜正斌;赵玲;饶龙强 -专利权人：成都信息工程大学;成都智元汇信息技术股份有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明属于人脸图像补全技术领域，公开了一种基于生成对抗网络的人脸多元化补全方法及系统，收集下载人脸图像数据集CelebA‑HQ，按照约定比例将所述人脸图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；对所述人脸图像数据集进行预处理，将数据集中的原始图像处理为含有缺失内容的图像；采用所述训练集对构建好的人脸补全网络进行训练，所述的人脸补全网络主要包括一个人脸解析网络、一个多元人脸补全生成器、一个多补丁判别器和属性提取器。利用本发明提出的基于生成对抗网络和人脸结构约束的多元人脸图像补全算法，在两个基准面部数据集CelebA和CelebA‑HQ上的实验结果和具体指标均表明本发明的方法比现有多元人脸补全算法有更好的表现。
一种基于生成对抗网络多元化方法系统

[发明专利]基于人脸几何信息的人脸编辑补全方法及装置-CN201810623739.6有效
发明人：赫然;宋林森;曹杰;宋凌霄;胡一博 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种基于人脸几何信息的人脸编辑补全方法及装置，旨在解决解决如何实现缺失人脸图片的精确补全与属性编辑的技术问题。为此目的，本发明中的基于人脸几何信息的人脸编辑补全方法包括：基于预先构建的人脸几何估计模型并利用包含遮挡区域的目标人脸图像，获得人脸几何信息；基于预先构建的人脸补全网络模型并利用目标人脸图像与人脸几何信息，生成第一完整人脸图像；将第一完整人脸图像中的特定区域替换为目标人脸图像中的未遮挡区域，并对第一完整人脸图像与未遮挡区域进行图像融合，得到第二完整人脸图像。基于本发明的方法可以精确地补全和编辑缺失人脸图片。
基于几何信息编辑方法装置

[发明专利]人脸图像处理方法、直播图像处理方法、装置和电子设备-CN202211486724.2在审
发明人：宫凯程;黎文学;陈增海 -专利权人：广州方硅信息技术有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能及直播技术领域，提供了一种人脸图像处理方法、直播图像处理方法、装置、设备和介质。本申请能够提升对人脸图像的形变处理效果。该方法包括：确定人脸图像中的待处理人脸区域，对待处理人脸区域进行形变处理并使人脸图像中的其他区域保持不变，得到包含空洞区域的人脸图像，该其他区域为人脸图像中除待处理人脸区域外的图像区域，根据包含空洞区域的人脸图像获取对应空洞区域的掩膜图像，将包含空洞区域的人脸图像和掩膜图像输入经训练的图像空洞补全模型，由图像空洞补全模型根据包含空洞区域的人脸图像和掩膜图像输出空洞补全后的人脸图像，获取图像空洞补全模型输出的空洞补全后的人脸图像。
图像处理方法直播装置电子设备

[发明专利]一种基于深度学习的人脸残缺扫描补全方法、装置-CN202110745738.0在审
发明人：徐枫;冯铖锃 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提出一种基于深度学习的人脸残缺扫描补全方法：取深度相机采集的深度图像和彩色图像；检测彩色图像中的二维人脸特征点并根据相机内参和深度图像中的深度信息生成人脸扫描的三维人脸特征点，根据三维特征点将人脸扫描大致对齐到模板人脸所在的标准坐标系；使用迭代最近点算法将人脸扫描更精确地和模板人脸对齐；使用拉普拉斯变形算法将模板人脸拟合到对齐后的人脸扫描；在拟合结果上设置距离阈值，去除人脸扫描中的冗余表面；使用PointNet自编码器对人脸区域的残缺点云进行几何形状的补全，生成完整的人脸点云。本申请解决人脸扫描位姿不同以及含有冗余表面问题，利用神经网络补全人脸几何形状，从而得到更好补全效果。
一种基于深度学习残缺扫描方法装置

[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的遮挡人脸补全算法-CN201911139198.0在审
发明人：杨巨成;毛磊;魏峰;郭晋峰;张浩宇 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2021-05-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度卷积生成对抗网络的遮挡人脸补全算法，其主要技术特点是：生成器网络由自动编码器和解码器组成，结构为深度卷积神经网络，判别器网络由全局判别器网络和局部判别器网络组成，结构为卷积神经网络算法依据经过处理的遮挡人脸图片为输入，生成补全的人脸图片为输出，以原始未遮挡的人脸图片作为监督，在人脸数据库中训练，最后得到具有很好补全效果的生成器网络。本发明设计合理，能较好的补全人脸遮挡信息，可从补全图像的角度提高遮挡图片的可识别率。
一种基于深度卷积生成对抗网络遮挡人脸补全算法

[发明专利]人脸识别方法及装置-CN202011637996.9在审
发明人：冯智斌;周远侠;张松;黄维登 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供人脸识别方法及装置，涉及信息安全技术领域。所述方法包括：获得待识别图片；对所述待识别图片进行人脸区域定位，获得单个人脸图片；对所述单个人脸图片进行截取操作，获得人脸关键区域图片及坐标信息，并对截取后的单个人脸图片进行补全操作，获得补全后的单个人脸图片；对所述人脸关键区域图片进行加密，获得人脸加密信息；发送人脸识别请求以进行人脸识别，所述人脸识别请求包括所述人脸加密信息、所述坐标信息和所述补全后的单个人脸图片。本发明实施例提供的人脸识别方法及装置，提高了人脸识别过程中信息传输的安全性。
识别方法装置

[发明专利]基于人像的头发补全方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211542195.3在审
发明人：宋泽山 -专利权人：上海积图科技有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于人像的头发补全方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括下述步骤：S1、获取人脸图像集，识别所述人脸图像集中头发缺损区域；S2、根据所述头发缺损区域，生成对应的掩膜补全区域；S3、对所述掩膜补全区域，进行用于大孔图像修复的掩模感知transformer补全处理；S4、对经过大孔图像修复的掩模感知transformer补全处理后的人脸图像集进行全覆盖补全处理。通过将头发补全后，整体人像更完善；为后续图像超分辨率处理、数字人合成、整体风格二次迁移等业务处理提供方便。
基于人像头发方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]人脸补全方法、电子设备和计算机可读存储介质-CN202111044314.8有效
发明人：刘祺昌;户磊;化雪诚;王海彬;李东洋 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种人脸补全方法、电子设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：对滤波后的第一人脸框图进行边缘检测，确定强边缘点和弱边缘点；根据强边缘点对滤波后的第一人脸框图进行椭圆拟合，得到第二人脸框图；其中，第二人脸框图为闭合的椭圆线；根据强边缘点、弱边缘点和椭圆线，得到闭合的人脸轮廓；基于人脸轮廓，遍历红外图对应的深度图中各点的深度值，确定深度图中的空洞点；根据空洞点的邻域的深度值对空洞点进行插值，得到无空洞点的深度图，本申请的人脸补全方法，人脸补全过程便于实施，耗时很短，可以满足结构光相机对高帧率的要求，同时提升了人脸补全的精度，避免出现空洞修复的不规则蔓延。
人脸补全方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于单张图片的三维人脸重建方法-CN201810438458.3有效
发明人：李桂清;何华赟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单张图片的三维人脸重建方法，包括步骤：1)基于FLAME模型的脸部重建(脸部重建)；2)FLAME网格脸部细节增强(细节增强)；3)FLAME网格贴图补全(贴图补全)。主要流程：给定输入人脸图像，该算法首先使用从图像提取的人脸特征点并结合FLAME网格的三维特征点，建立特征点匹配能量，求解出人脸形状，接着借助图像中人脸区域的高频信息，引导人脸高度场的网格顶点移动，重建精细脸部细节，最后通过构造的FLAME反照率率参数化模型对人脸贴图进行补全，并去除光照信息。本发明解决的是针对单张图片的三维人脸重建问题，可以应用于人脸重建、人脸动画制作。
一种基于单张图片三维重建方法

[发明专利]基于自注意力的深度生成式对抗网络的人脸图像补全方法-CN201910422901.2在审
发明人：刘楚波;刘晓伟;朱宁波;李肯立;陈建国;陈岑;李克勤 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自注意力的深度生成式对抗网络的人脸图像补全方法，其包括如下步骤：构建包括注意力循环神经网络模块、生成器网络和判别器网络的人脸图像补全模型；数据采集：收集海量人脸图像形成图像集，并将所述图像集分为训练集和测试集；图像预处理，使其大小适合在深度学习网络中进行处理；构造作为模型输入的破损人脸图像；训练模型：利用GAN框架结合多种正则化手段，直接端到端地同时训练生成器网络和判别器网络，当二者达到理论上的纳什平衡时，与相关技术相比，本发明的基于自注意力的深度生成式对抗网络的人脸图像补全方法补全得到的人脸图像质量更好。
人脸图像网络注意力生成式训练模型判别器生成器图像集对抗循环神经网络图像预处理模型输入模型训练纳什平衡数据采集测试集端到端训练集正则化构建破损学习

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