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[发明专利]图像识别模型的训练方法和装置-CN202010431635.2有效
发明人：谢鑫鹏;陈嘉伟;李悦翔;马锴;郑冶枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法、装置、设备以及存储介质，属于图像处理领域。通过本申请提供的技术方案，服务器可以采用参考样本图像、正样本图像以及尺寸小于正样本图像的负样本图像，来训练图像识别模型。服务器可以将负样本图像放大至与正样本图像相同，放大后的负样本图像中样本对象的尺寸大于其他两个图像，即负样本图像中样本对象的尺寸天然比参考样本图像和正样本图像中的样本对象的尺寸大。服务器根据样本对象在参考样本图像和正样本图像中的尺寸差异以及样本对象在参考样本图像和负样本图像中的尺寸差异训练图像识别模型，为后续的模型训练提供先验知识，提高图像识别模型的训练效果。
图像识别模型训练方法装置

[发明专利]一种人脸识别方法、装置、存储介质和服务器-CN202010475456.9在审
发明人：张展望;田笑;周超勇;刘玉宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取待识别的人脸图像；将所述人脸图像输入预设的人脸识别模型，得到人脸识别结果。其中，该人脸识别模型通过以下步骤预先训练获得：获取人脸样本数据集，所述人脸样本数据集包括多个正脸样本图像和多个非正脸样本图像；对各个所述非正脸样本图像分别进行人脸的关键点检测处理，得到各个所述非正脸样本图像的关键点特征；基于所述关键点特征对各个所述非正脸样本图像进行修正，得到各个所述非正脸样本图像的修正为正脸的图像；以所述多个正脸样本图像和各个所述非正脸样本图像的修正为正脸的图像作为训练集，训练得到该人脸识别模型。
一种识别方法装置存储介质服务器

[发明专利]一种图像篡改检测方法和装置-CN202011332290.1在审
发明人：刘昊岳;马文伟;肖杨;刘设伟 -专利权人：泰康保险集团股份有限公司;泰康在线财产保险股份有限公司
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像篡改检测方法和装置，其中，所述方法包括：待检测的图像输入至网络模型中，输出篡改检测结果；网络模型基于比例重新分配后的正样本图像和负样本图像训练所得，比例重新分配后的正样本图像在训练样本图像中所占的权重，大于比例重新分配后的负样本图像在训练样本图像中所占的权重。上述网络模型并非直接利用正样本图像和负样本图像训练所得，而是对正样本图像和负样本图像各自在训练样本图像中的比例进行重新分配，以保证比例重新分配后的正样本图像的权重大于负样本图像的权重，提升了网络模型的训练效率，利用网络模型对待检测的图像进行篡改检测，避免了篡改后的图像用于保险骗保、发布虚假消息、作伪证等。
一种图像篡改检测方法装置

[发明专利]识别模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及介质-CN201910706615.9有效
发明人：王健宗;彭俊清;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开一种识别模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及介质。该识别模型训练方法包括：获取携带第一标注信息的原始正样本图像和原始负样本图像；对原始正样本图像和原始负样本图像进行进行下采样处理，并采用截图工具进行截图处理，获取携带第二标注信息的目标正样本图像和目标负样本图像；将目标正样本图像和目标负样本图像输入到MB‑FCN模型进行模型训练，获取目标MB‑FCN检测器；将第一标注信息中的当前图像标识与第二标注信息中的来源图像标识相匹配的原始正样本图像和目标正样本图像作为一组目标训练数据该目标GAN模型可有助于提高模糊图像人脸识别的准确率。
识别模型训练方法图像装置设备介质

[发明专利]图像筛选方法、装置和计算机可读存储介质-CN202010150818.7有效
发明人：牟帅;肖万鹏;鞠奇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像筛选方法、装置和计算机可读存储介质；本发明实施例可以获取多张样本图像、以及该样本图像对应的图像属性信息，然后，计算该样本图像属于预设目标类别的类别概率，再基于该类别概率和该图像属性信息对该样本图像进行分类，根据分类结果从多张样本图像中确定至少一张正样本图像，接着，对该至少一张正样本图像进行聚类，得到该正样本图像的至少一个聚类结果，再然后，根据该至少一个聚类结果，从多张样本图像中筛选出的目标样本图像；该方案可以有效地提高图像筛选的效率
图像筛选方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]训练属性识别模型的方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911300169.8有效
发明人：亢君莲 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：所述方法包括：获得一组样本图像，将该组样本图像输入待训练的预设模型；针对每张样本图像，根据该样本图像的属性标签和该组样本图像中其余样本图像各自的属性标签，从所述其余样本图像中确定该样本图像的正样本图像和负样本图像；针对每张样本图像，基于该样本图像、该样本图像的正样本图像、以及该样本图像的负样本图像，确定该样本图像对应的损失值；根据每张样本图像各自对应的损失值，对所述预设模型进行更新；将经过多次更新后的预设模型确定为属性识别模型
训练属性识别模型方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种假脸检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010589398.2有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：西安深信科创信息技术有限公司
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种假脸检测方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：获取待检测假脸的目标图像；将目标图像输入至网络模型，使网络模型输出目标图像的假脸检测结果；该网络模型根据多个样本图像以及每个样本图像对应的标注信息训练获得；该标注信息包括：表征样本图像与对应的参考图像之间差异的脸部差异图；该网络模型中包含有预测目标图像对应的脸部差异图的网络结构；任一样本图像为一个正样本图像或一个负样本图像；正样本图像对应的参考图像为本身；负样本图像是通过对正样本图像中的脸部进行模拟深度伪造所构建的，负样本图像对应的参考图像为构建负样本图像时所使用的正样本图像。本发明可以对噪声较多的图像实现有效的假脸检测。
一种检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像识别模型的训练方法、图像识别方法和装置-CN202011150035.5在审
发明人：吴元明;袁利娟;孙茂;李冰;万军;刘梓谕 -专利权人：中国人民解放军空军军医大学
申请日： 2020-10-24 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法、装置、设备以及存储介质，属于图像处理领域。在本申请实施例中，服务器可以采用三个图像来训练图像识别模型，参考样本图像、正样本图像以及负样本图像，三个图像中均包括样本对象，参考样本图像和正样本图像对应于同一个样本对象，参考样本图像和负样本图像对应于不同的样本对象在训练过程中，服务器致力于通过模型识别出参考样本图像和正样本图像之间的相似度尽可能高，识别出参考样本图像和负样本图像之间的相似度尽可能低，从而在后续使用过程中，能够精准的确定出拍摄的图像和存储的图像中是否包含同一个人脸
图像识别模型训练方法装置

[发明专利]瑕疵检测方法及装置、电子设备及存储介质-CN202111663831.3在审
发明人：卢志德;郭锦斌;李宛真 -专利权人：鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理，提供一种瑕疵检测方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法获取多张正样本图像、多张负样本图像以及测试样本图像，基于测试样本图像中的像素点及多张正样本图像中的像素点，得到像素差值，根据多张正样本图像生成色差阈值，根据所述色差阈值及所述像素差值生成所述测试样本图像的多个特征连通区域，根据多张正样本图像的图像噪声生成第一阈值，根据每个特征连通区域中像素点的数量及所述第一阈值，从多个特征连通区域中筛选目标区域，根据所述多张负样本图像的瑕疵像素点生成第二阈值，根据目标区域中所有像素点的面积及所述第二阈值，确定测试样本图像中测试样本的检测结果。
瑕疵检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像颜色特征提取方法、装置及设备-CN202211047572.6在审
发明人：李勇志;袁泽寰;卢靓妮 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像颜色特征提取方法、装置及设备，获取目标图像，将目标图像输入图像特征提取模型，得到目标图像的颜色特征。其中，图像特征提取模型是根据第一原始图像的颜色特征与正样本图像的颜色特征之间的第一距离，以及第一原始图像的颜色特征与负样本图像的颜色特征之间的第二距离训练得到的。正样本图像为第一原始图像对应的正样本图像，负样本图像为第一原始图像对应的负样本图像。第一原始图像与正样本图像的颜色相似度大于第一阈值，第一原始图像与负样本图像的颜色相似度小于第二阈值。如此，能够使得图像特征提取模型输出的目标图像的颜色特征对目标图像的颜色表示效果较好。
一种图像颜色特征提取方法装置设备

[发明专利]图像检索模型训练、使用方法、装置、设备和介质-CN202211265842.0在审
发明人：毕晓鹏;孙逸鹏;姚锟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像检索模型训练、使用方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域，可用于OCR等场景。具体实现方案为：获取查询样本图像和查询样本图像的正样本图像和负样本图像；通过图像检索模型中的第一特征提取网络，分别对查询样本图像和正样本图像进行特征提取，得到相应的查询样本特征和正样本特征；通过图像检索模型中的第二特征提取网络，对负样本图像进行特征提取，得到相应的负样本特征；确定正样本特征与负样本特征之间的差异度量数据；根据差异度量数据，对图像检索模型进行训练。根据本公开的技术方案，提高了图像检索模型的模型准确度。
图像检索模型训练使用方法装置设备介质

[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110240341.6在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（北京）有限公司
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标正样本图像；获取目标正样本图像对应的正样本类别的混淆类别集合；其中混淆类别集合是通过图像集合的类别识别数据对类别集合进行混淆分类得到的；将混淆类别集合中的混淆类别作为负样本类别，获取负样本类别对应的目标负样本图像；基于目标正样本图像以及目标负样本图像对待训练的图像识别模型进行训练，得到训练后的图像识别模型，以基于训练后的图像识别模型进行图像识别。上述方案模型训练过程能充分分析同一混淆类别集合中的正样本图像和负样本图像之间的区别，能够得到对类别易混淆的图像进行准确识别的图像识别模型，提高了图像识别的准确性。
图像识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]超分图像处理方法、装置、设备及介质-CN202111416093.2在审
发明人：董航 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种超分图像处理方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取正样本图像，负样本图像和参考样本图像；获取与正样本图像对应的第一特征，与负样本图像对应的第二特征，以及与参考样本图像对应的第三特征；根据第一特征、第二特征和第三特征确定对比学习损失函数，根据对比学习损失函数对神经网络进行训练，根据获取到的目标超分网络对测试图像进行超分处理获取目标超分图像。由此，结合输入样本图像分别和正样本图像和负样本图像的距离，在特征层面的损失值训练得到目标超分网络，在保证目标超分网络输出的目标超分图像的图像细节的丰富度的基础上，提升目标超分图像的纯净度。
图像处理方法装置设备介质

[发明专利]样本图像生成方法、模型训练方法、图像处理方法和装置-CN202210976849.7有效
发明人：崔东林;刘慧慧 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开提供了一种样本图像生成方法、模型训练方法、图像处理方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、图像处理、深度学习等技术领域。具体实现方案为：从多个原始图像中，获取包含完整人脸区域，且完整人脸区域的位置信息在原始图像的预设区域内的目标图像，并将目标图像作为负样本图像，以及将目标图像中完整人脸区域的至少一部分人脸区域裁掉，以得到发生人脸截断的正样本图像，以及根据负样本图像和正样本图像，生成用于训练人脸截断分类模型的样本图像集合。由此，通过具有完整人脸区域的负样本图像以及具有部分或者没有人脸的正样本图像，生成用于训练人脸截断分类模型的样本图像集合，丰富了样本图像的多样性。
样本图像生成方法模型训练处理装置

[发明专利]图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111040564.4在审
发明人：朱城;鄢科;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分类方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：确定样本图像集内各样本图像属于目标场景图类的预测分值；在样本图像集内，选取预测分值达到分数阈值的候选样本图像；确定各候选样本图像与困难样本图像之间的相似度；根据相似度筛选候选样本图像，得到正样本图像和负样本图像；基于正样本图像、困难样本图像和负样本图像对图像分类模型进行训练，直至图像分类模型的目标损失值达到预设损失值时停止训练，得到训练后的图像分类模型，目标损失值包括分类损失值、第一损失值和第二损失值；当获取到待分类图像时，通过训练后的图像分类模型对待分类图像进行分类，得到分类结果。采用本方法能够提高图像分类模型的分类能力。
图像分类方法装置计算机设备存储介质

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