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[发明专利]远距离视频下的正面人体自动身份识别方法-CN200910073004.1有效
发明人：王科俊;贲晛烨;李欣;王晨晖 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2009-09-29 - 公布日： 2010-03-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的是一种远距离视频下的正面人体自动身份识别方法。包括步态模块和人脸模块；首先读入视频文件，用Adaboost方法检测行人，若检测到便自动开启人脸模块和步态模块，分别对步态和人脸采用核主成分分析进行特征提取，最后采用人脸特征辅助步态特征在决策级的融合方法进行识别本发明为远距离身份识别提出新的解决思路，采用人脸特征辅助步态特征在决策级融合方法。在单样本的步态识别中辅助人脸特征的优点在于，即使步态训练样本是单样本，而人脸图像是多个的，这样便从另外一个角度扩充了训练样本的数目，有助于身份识别，融合人脸特征可以提高2.4％的识别精度。
远距离视频正面人体自动身份识别方法

[发明专利]一种人脸智能识别方法-CN201910651887.3有效
发明人：金耀初;何卫灵;刘华 -专利权人：广州利科科技有限公司
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种人脸智能识别方法，所述方法包括：在无法识别待识别人物的情况下，选定原始图；定位并追踪所述待识别人物；获取人脸图像与原始图形成原始图集，采集至少一张不同角度的所述待识别人物的人脸图像为矫正图集；通过调整原始图集及矫正图集的人脸图像的人脸姿态得到包含正面人脸图像样本的缺失识别样本集及完整人脸轮廓区域；根据完整人脸轮廓区域对缺失识别样本集中的人脸样本进行分块形成块区域集合；标记为选定分块；使用选定分块复原得到修正图像后，对修正图像进行人脸识别。解决了传统人脸识别在对人脸姿态进行调整后导致的图像部分区域失真或无法识别，进而导致待识别人物的人脸无法被正确识别的问题。
一种智能识别方法

[发明专利]基于单张照片的人脸动画方法-CN201010258735.6无效
发明人：杜志军;姚健;曾祥永;王阳生 -专利权人：北京盛开互动科技有限公司
申请日： 2010-08-20 - 公布日： 2012-03-14 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：一种基于单张照片的人脸动画方法，属于图形图像处理与计算机视觉领域。它是通过单张正面人脸照片自动重建人脸三维模型，然后驱动重建的三维模型生成个性化的人脸动画。它包括人脸三维重建单元和人脸动画单元，人脸三维重建单元步骤：离线生成形变模型；利用主动外观模型自动定位人脸上的关键点；利用形变模型和关键点重建人脸的三维形状；添加眼睛和牙齿网格生成完整的人脸模型；纹理映射得到重建结果人脸动画单元包括步骤：制作稀疏关键点的动画数据；利用径向基函数将动画数据映射到目标人脸模型；采用球面参数化实现运动数据插值；生成眼睛的动作。
基于单张照片动画方法

[发明专利]基于视频的面部表情识别方法及装置-CN200510135670.5有效
发明人：谢东海;黄英;王浩 -专利权人：北京中星微电子有限公司
申请日： 2005-12-31 - 公布日： 2006-06-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于视频的面部表情识别方法及装置，该方法在进行实时视频面部表情识别的时候，主要将ASM轮廓提取算法应用到特征矢量的提取当中，并根据人脸的眼睛的位置对人脸图像进行提取，由人脸下巴的位置生成归一化的特征脸本发明在使用中可以消除光照的影响，在方法中对人脸图像进行了专门处理，使人脸的左右部分的灰度均值和方差基本一致，并且本发明的方法针对常用的USB摄像头的视频数据来对人脸进行实时自动检测、跟踪并能识别出正面人脸常见的四种表情的算法
基于视频面部表情识别方法装置

[发明专利]多姿态人脸识别方法及系统-CN201210157309.2无效
发明人：刘崎峰;秦瀚;朱同辉;姚广辉 -专利权人：上海中原电子技术工程有限公司
申请日： 2012-05-17 - 公布日： 2012-09-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种多姿态人脸识别方法及系统，所述方法包括：步骤一：在人脸图像的待采集区域设置三台依次呈预设夹角并由同步信号发生装置控制的摄像机；步骤二：从三台摄像机同一时刻采集的人脸图像中筛选出该时刻综合姿态值最小的较佳人脸图像；步骤三：判断所述人脸是否移出所述待采集区域，若否，则重复上述步骤二至步骤三；若是，则从所有时刻的较佳人脸图像中筛选出综合姿态值最小的最优人脸图像；步骤四：从所述最优人脸图像中获取脸部特征数据和生理特征数据；步骤五：根据所述脸部特征数据和生理特征数据对待识别人脸进行识别。本发明能够提高正面人脸的采集率，提高姿态筛选的准确率，进而可以提高后续多姿态人脸识别的准确率。
多姿态人脸识别方法系统

[发明专利]人脸识别方法、底库录入方法、装置及电子设备-CN201811522057.2在审
发明人：刘倩 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种人脸识别方法、底库录入方法、装置和电子设备，涉及图像处理技术领域。本发明实施例提供的人脸识别方法、装置和电子设备，获取待识别用户的第一人脸图像；基于第一人脸图像和预存的底库数据，确定人脸识别结果。其中，底库数据中包括至少两个个角度的第二人脸图像或至少两个角度的第二人脸图像对应的特征向量；所述角度为图像中人脸的偏转角度。与现有技术中只采集一张正面人脸图像作为底库数据相比，缓解了当待识别用户的头部存在偏转角度时不能识别的问题，有助于提高人脸识别的成功率，提高用户体验。
人脸识别人脸图像库数据偏转电子设备录入装置及电子设备图像人脸识别结果图像处理技术特征向量用户体验正面人脸人脸预存成功率采集缓解

[发明专利]一种视频监控场景下的人工智能人脸异常检测系统及方法-CN202010425077.9在审
发明人：彭滢;吴杰 -专利权人：中国电子科技网络信息安全有限公司
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能人脸异常检测领域，公开了一种视频监控场景下的人工智能人脸异常检测系统及方法，本系统包括用于检测视频中人脸位置的人脸检测模型；用于计算人脸偏转角度，筛选出人脸正面图像的人脸姿态估计模型；以及用于识别人脸异常遮挡物的人脸异常分类模型。本发明将人脸异常识别问题转化为人脸异常遮挡物分类问题，精准识别遮挡物类型，人脸异常分类模型可分类识别的类型中包括“环境背景”和“侧面人脸”类，给系统提供了容错机制。本发明提供一种新的人脸异常识别的思路，即将人脸异常识别问题转化为人脸异常遮挡物分类问题，能够精准的识别遮挡物，同时也具有很强的可扩展性，且该系统稳定、准确率高，具有很强的实际应用价值。
一种视频监控场景人工智能异常检测系统方法

[发明专利]一种三维人脸重建方法-CN200910093767.2无效
发明人：王阳生;丁宾;姚健;杜志军;杨明浩 -专利权人：中国科学院自动化研究所;北京盛开互动科技有限公司
申请日： 2009-09-28 - 公布日： 2010-06-23 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明为一种三维人脸重建方法，从单张正面人脸图像自动重建三维人脸模型，提出两种方案，第一种：离线生成人脸形变模型；利用Adaboost自动检测输入图像中的人脸位置；利用主动外观模型在输入图像中自动定位人脸上的关键点；基于人脸形变模型的形状分量和图像上的人脸关键点重建三维人脸的几何形状；以形状无关纹理作为目标图像，利用人脸形变模型的纹理分量进行人脸纹理拟合，得到完整的人脸纹理；纹理映射后得到重建结果。第二种与第一种不同之处在于：在重建三维人脸的几何形状之后，不进行人脸纹理拟合，而是直接以输入图像作为纹理图像，得到重建结果。本发明的方案一适合应用在影视制作、三维人脸识别等领域，方案二重建速度快。
一种三维重建方法

[发明专利]眼镜遮挡下的人脸识别方法和系统-CN200910093261.1有效
发明人：刘昌平;黄磊;熊鹏飞 -专利权人：汉王科技股份有限公司
申请日： 2009-09-24 - 公布日： 2011-04-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种眼镜遮挡下的人脸识别方法，包括以下步骤：输入单张无眼镜人脸图像和通用人脸模型，获得人脸图像与模型上对应点，对所有顶点均进行坐标变换，调整到同一坐标系下；对模型进行处理，获得姿态校正后的正面人头模型本发明还提供了一种相应的人脸识别系统。本发明模拟范围更广，可以涵盖更多眼镜的变化，通用性更强，识别效果也有了更大改善，具有实时快速，操作简单，实用性强，识别率高等多方面优点。
眼镜遮挡识别方法系统

[发明专利]一种基于关键点识别的人脸重建方法及设备-CN202210932433.5在审
发明人：陈春朋;杨智远;吴连朋 -专利权人：聚好看科技股份有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请涉及三维重建技术领域，提供一种基于关键点识别的人脸重建方法及设备，根据正面人脸图像与其余人脸图像间关键点的映射关系，局部矫正其余人脸图像中关键点的颜色，再将各人脸关键点的颜色迁移到整幅图像中，从而解决了不同视角下由于光照不同造成后续特征点匹配错误的问题，丰富了匹配的特征点对的数量，进而可以减少视角的数量，确保在稀疏视点下能够重建出高精度的人脸模型，降低了硬件成本；同时，在确定多个相机的目标相机参数时，将存在映射关系的人脸关键点对作为正则项加入到投影误差能量函数中，这样，可以将人脸关键点间的语义匹配作为约束条件，提高匹配的准确性，进而提高多视角3D人脸模型重建的重建精度。
一种基于关键识别重建方法设备

[发明专利]一种玻璃镜面人脸识别机-CN202010657921.0在审
发明人：余利芳;王兴贤 -专利权人：黄山中鼎信息技术有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： F16M11/04 文献下载
摘要：本发明提供一种玻璃镜面人脸识别机，涉及人脸识别技术领域。该玻璃镜面人脸识别机，包括固定台、底座、步进电机和人脸识别机本体，所述底座固定在固定台的底部，所述步进电机固定在底座的顶部空腔的内壁，所述人脸识别机本体设置在固定台的前方，所述步进电机的驱动端固定连接有螺纹杆通过步进电机驱动螺纹杆带动人脸识别机本体移动，使得人脸识别机可以根据使用者的身高来调节位置，而且还可以通过拉动把手对人脸识别机本体的位置进行微调，使得人脸识别机本体上的摄像头可以根据使用者的需求来对准使用者，从而使得人脸识别机本体可以以较高的效率采取到含有人脸的图像。
一种玻璃镜面人脸识别

[实用新型]一种玻璃镜面人脸识别机-CN202021339749.6有效
发明人：余利芳;王兴贤 -专利权人：黄山中鼎信息技术有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： F16M11/04 文献下载
摘要：本实用新型提供一种玻璃镜面人脸识别机，涉及人脸识别技术领域。该玻璃镜面人脸识别机，包括固定台、底座、步进电机和人脸识别机本体，所述底座固定在固定台的底部，所述步进电机固定在底座的顶部空腔的内壁，所述人脸识别机本体设置在固定台的前方，所述步进电机的驱动端固定连接有螺纹杆通过步进电机驱动螺纹杆带动人脸识别机本体移动，使得人脸识别机可以根据使用者的身高来调节位置，而且还可以通过拉动把手对人脸识别机本体的位置进行微调，使得人脸识别机本体上的摄像头可以根据使用者的需求来对准使用者，从而使得人脸识别机本体可以以较高的效率采取到含有人脸的图像。
一种玻璃镜面人脸识别

[发明专利]基于区域分组与内部关联融合的人脸表情识别方法及系统-CN202110272734.5有效
发明人：马昕;澹台姝昱;宋锐;荣学文;李贻斌 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-03-13 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于区域分组与内部关联融合的人脸表情识别方法及系统，所述方案基于人脸在自然条件下会受到不可预测的遮挡，对于有自然遮挡的正面人脸，无遮挡面部表情识别方法的识别效果较差的问题；通过提出的内在关联融合的卷积神经网络CNN，IRF‑CNN)，从局部区域、上下文、整体图像三个语义维度获取关键辨识度特征，并通过基于统计指标的类池化单元根据面片的关键程度合理分组，进一步聚焦面片局部与全局间的独立性以及互补性信息，有效提高了人脸表情识别的准确度
基于区域分组内部关联融合表情识别方法系统

[发明专利]一种便捷式人像识别防欺骗装置及其控制方法-CN202010753119.1在审
发明人：杨晓峰;张颖 -专利权人：广州市标准化研究院
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明通过在进行人脸识别之前，首先对检测到的人脸进行姿态评估，确保只有当检测到的人脸为正面人脸时，才对该人脸进行特征提取，保证了提取到的特征的有效性，提高了人脸识别的准确率；通过报警模块可以将位置信息和报警信息传递到报警平台，警察接到报警后，可在系统中看到采集到的嫌疑人的人脸以及从数据库中匹配到的人脸和该人的信息，便于进行快速出警，通过人为的进行二次验证，可以避免由于误识别造成的警力浪费。
一种便捷人像识别欺骗装置及其控制方法

[发明专利]基于生成对抗网络的人脸光照迁移方法-CN201910910650.2有效
发明人：谢晓华;许伟鸿;赖剑煌 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的人脸光照迁移方法，包括步骤：(1)获取正面人脸图像的样本数据；(2)从样本数据中选择两张图像分别作为目标人脸图像和参考光照图像，作为生成器的输入，生成器输出重光照图像，判别器将真实图像和重光照图像的误差反馈给生成器，分类器将目标人脸图像和重光照图像的身份信息的误差反馈给生成器。生成器、判别器和分类器进行反复对抗训练，得到最优人脸光照迁移模型；(3)人脸光照迁移。本发明采用生成对抗网络架构及损失函数，利用注意力机制使得模型能够有效地处理对局部光照细节。网络训练中不需要使用人脸的3D信息，也不需要对齐人脸，进行端到端训练，具有很好的重光照结果。
基于生成对抗网络光照迁移方法

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