专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于多波长特征融合的活体检测方法、装置、介质及设备-CN202310798606.3在审
  • 袁嘉言;卢伟峰;王汉超;贾宝芝 - 厦门瑞为信息技术有限公司
  • 2023-06-30 - 2023-09-19 - G06V40/40
  • 本申请的实施例提供了一种基于多波长特征融合的活体检测方法、装置、介质及设备。该方法包括:获取目标人脸对应的可见光人脸图像、红外人脸图像以及静脉人脸图像,静脉人脸图像包含目标人脸的静脉信息;根据可见光人脸图像、红外人脸图像、静脉人脸图像提取对应的可见光人脸活体语义特征、红外人脸活体语义特征、静脉人脸活体语义特征以及多波长人脸纹理特征;将可见光人脸活体语义特征、红外人脸活体语义特征、静脉人脸活体语义特征以及多波长人脸纹理特征进行融合,得到人脸活体融合特征;根据人脸活体融合特征进行识别,以确定活体识别结果本申请实施例的技术方案可以适应攻击方式的多样性,减少出现活体判断错误的情况,提高了活体检测的准确性。
  • 基于波长特征融合活体检测方法装置介质设备
  • [发明专利]一种基于多模型的人脸活体检测方法-CN201910670646.3有效
  • 罗美美;杨波;苗家壮 - 杭州晟元数据安全技术股份有限公司
  • 2019-07-24 - 2021-10-29 - G06K9/00
  • 一种基于多模型的人脸活体检测方法,其步骤如下:(1)挑选训练样本并标注;(2)基于多模型的人脸活体检测模型训练;(3)人脸活体检测模型转换;4)进行防照片攻击人脸活体检测,检测通过进入步骤(5),否则认为该图像不存在活体人脸,结束整个流程;(5)防屏幕攻击人脸活体检测;检测通过则存在活体人脸,否则不存在活体人脸。本发明用3个人脸活体检测模型和1个人脸定位模型来进行人脸活体检测,使其不仅能防御照片攻击,也能防御屏幕攻击,防御攻击能力增强。根据红外摄像头采集的屏幕人脸图像的特性,用人脸定位模型来代替人脸活体检测模型进行人脸活体检测,进一步提高了人脸活体检测的精度。
  • 一种基于模型活体检测方法
  • [发明专利]一种人脸识别的方法-CN202011605302.3在审
  • 夏静平 - 上海建工五建集团有限公司
  • 2020-12-30 - 2021-04-06 - G06K9/00
  • 为了提高人脸识别的准确率、提高活体人脸的检出率,本发明提供一种人脸识别的方法。包括将当前数据分别与活体人脸判断标准、以及非活体人脸判断标准进行比较,当当前数据与活体人脸判断标准相符、且当前数据与非活体人脸判断标准不符时,则人脸识别通过,否则,人脸识别不通过。本发明的一种人脸识别的方法,将需要比对的人脸分别与活体人脸判断标准、以及非活体人脸判断标准进行比较,从而有效的提高了活体人脸的检出率,减少了照片等非活体人员对人脸识别的干扰。
  • 一种识别方法
  • [发明专利]人脸活体识别方法-CN202110179288.3在审
  • 刘小东 - 上海齐感电子信息科技有限公司
  • 2021-02-08 - 2021-03-19 - G06K9/00
  • 人脸活体识别方法,包括:获得人脸活体数据和人脸活体数据;对所述人脸活体数据和所述人脸活体数据分别进行FFT变换;获得人脸活体识别的深度学习神经网络模型;采用变换后的人脸活体数据作为正样本训练集、采用变换后的人脸活体数据作为负样本训练集,来对人脸活体识别的深度学习神经网络模型进行训练,得到训练后的人脸活体识别神经网络模型;采用训练后的人脸活体识别神经网络模型来进行人脸活体识别、以及判断被识别的对象是否为人脸活体,本发明以较小的运算量和存储空间,来实现高精度的人脸活体识别,具备运行稳定、功耗极低、精度高、用户体验佳等诸多优势,尤其适合应用于物联网设备、移动端设备、以及边缘计算设备。
  • 活体识别方法
  • [发明专利]一种人脸活体检测联合判断方法-CN202010047342.4在审
  • 周正斌 - 创意信息技术股份有限公司
  • 2020-01-16 - 2020-07-10 - G06K9/00
  • 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
  • [发明专利]一种基于CNN深度学习模型的活体人脸检测方法和装置-CN202010960751.3有效
  • 谢朝霞 - 北京印刷学院
  • 2020-09-14 - 2023-06-09 - G06V40/16
  • 本发明提供了一种基于CNN深度学习模型的活体人脸检测方法,其主要用于人脸检测技术领域。该方法首先利用图像采集设备,获取包含活体或非活体人脸的RGB彩色图像;再对活体人脸图像进行分割,并基于分割后的活体人脸图像区域块,提取和融合纹理特征和梯度特征,形成低层活体人脸表征;之后将低层活体人脸表征作为CNN深度学习模型的输入数据进行学习,进而得到活体人脸图像的深度特征表示,最后再通过活体人脸分类模块完成活体人脸检测。本发明还提供了一种基于CNN深度学习模型的活体人脸检测装置。本发明基于深度学习框架,通过融合低层特征和深度特征,有效克服单一特征提取所带来的不确定性,增强人脸特征的通用性,提高活体人脸检测分类的准确度。
  • 一种基于cnn深度学习模型活体检测方法装置
  • [发明专利]一种基于时空特征的人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011072378.4在审
  • 李薪宇 - 成都奥快科技有限公司
  • 2020-10-09 - 2021-01-05 - G06K9/00
  • 本发明的实施例提供一种基于时空特征的人脸活体检测方法,通过获取人脸样本视频,提取人脸样本图像,构建基于时空特征的人脸活体检测网络,将人脸样本图像输入基于时空特征的人脸活体检测网络,分别提取人脸样本图像的空间特征和时间特征,训练得到基于时空特征的人脸活体检测网络模型,将待检测的人脸图像输入基于时空特征的人脸活体检测网络模型,进行活体人脸图像检测。本发明的实施例同时提供一种基于时空特征的人脸活体检测装置。本发明的实施例通过构建基于时空特征的人脸活体检测网络,训练优化基于时空特征的人脸活体检测网络模型,能够快速准确地实现活体人脸检测,实用性强,有效地提高了人脸检测效率及安全性。
  • 一种基于时空特征活体检测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]人脸活体检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202011526858.3在审
  • 聂凤梅;李骊 - 北京华捷艾米科技有限公司
  • 2020-12-22 - 2021-04-02 - G06K9/00
  • 本申请提供了一种人脸活体检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质,人脸活体检测方法包括:首先,获取待检测人脸图像;然后,将待检测人脸图像输入至人脸活体检测模型中,得到待检测人脸图像的活体预测值;其中,人脸活体检测模型由多个人脸图像的训练样本对深度学习模型进行训练得到;人脸图像的训练样本包括多个活体人脸图像和多个非活体人脸图像;深度学习模型为包含分类模型结构的深度学习模型;分类模型结构中的每一个密集网络层均为融合了原始卷积和空洞卷积的网络结构;最终,若待检测人脸图像的活体预测值大于阈值,则确定待检测图像中的人脸活体。从而达到进行人脸活体检测时,同时兼顾检测速度与精确度的目的。
  • 活体检测方法装置电子设备计算机存储介质
  • [发明专利]人脸活体检测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202111148138.2在审
  • 黄炎鑫;赖众程;王晟宇 - 平安银行股份有限公司
  • 2021-09-29 - 2021-12-31 - G06K9/00
  • 本发明涉及人工智能技术,揭露了一种人脸活体检测方法,包括:获取设备位置变化信息及人脸位置变化信息,根据设备位置变化信息及人脸位置变化信息计算第一活体分数,基于第一活体分数的结果大小向用户发送人脸活体检测指定的动作,接收用户基于人脸活体检测指定的动作返回的人脸动作,得到第二活体分数,基于第二活体分数,利用人脸活体检测模型对人脸活体视频进行活体检测,得到活体检测结果。此外,本发明还涉及区块链技术,所述活体检测结果可以存储在区块链的节点中。本发明还提出一种人脸活体检测方法装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决活体检测的准确率较低的问题。
  • 活体检测方法装置电子设备可读存储介质
  • [发明专利]基于深度卷积网络的人脸活体检测方法及装置-CN202111298537.7在审
  • 韩奇城;梁婷;孙少杰;杜敏 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2021-11-04 - 2022-02-01 - G06V40/16
  • 本发明提出了一种基于深度卷积网络的人脸活体检测方法及装置,涉及目标检测技术领域,该方法包括:采集人脸样本数据,并定义为活体图像,对活体图像进行二次拍摄,将拍摄得到的图像定义为非活体图像;建立人脸的目标检测模型,将人脸样本数据作为输入样本进行模型训练,定位人脸所在的位置;建立活体检测模型,其中,活体检测模型包含生成器及判别器,根据活体图像及非活体图像训练生成器及判别器,直至活体检测模型区分活体图像和非活体图像的成功率达到设定值;获取待检测的图像数据,利用人脸的目标检测模型检测待检测的图像数据中人脸所在的位置,在检测到人脸后,利用活体检测模型进行活体识别,得到人脸活体识别结果。
  • 基于深度卷积网络活体检测方法装置
  • [发明专利]人脸活体检测方法、装置、电子设备-CN202110130835.9在审
  • 冯思博;陈莹;黄磊;彭菲 - 汉王科技股份有限公司
  • 2021-01-29 - 2021-05-25 - G06K9/00
  • 本申请公开了一种人脸活体检测方法,属于人脸识别领域,有助于提升人脸活体检测的鲁棒性和设备适配性。所述方法包括:对待检测人脸图像进行人脸定位处理,确定预设人脸关键点;根据人脸关键点对待检测人脸图像进行裁剪和归一化处理,获得目标人脸图像;通过执行预先训练的人脸活体检测模型,获得目标人脸图像对应的第一掩码图像;其中,第一掩码图像中每个像素点的取值用于指示该目标人脸图像中相应像素点为活体图像类别或者为非活体图像类别;根据第一掩码图像确定目标人脸图像中为活体图像类别的像素点的概率值;根据预先确定的活体概率阈值和该概率值的比较结果,确定待检测人脸图像为活体人脸或非活体人脸的图像。
  • 活体检测方法装置电子设备
  • [发明专利]训练人脸活体检测模型、人脸活体检测方法、装置及介质-CN202210109419.5在审
  • 王珂尧 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-01-28 - 2022-05-27 - G06V40/16
  • 本公开提供了用于训练人脸活体检测模型、人脸活体检测的方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品,涉及人工智能技术领域,具体为深度学习、计算机视觉技术领域,可应用于人脸识别、人脸图像处理等场景。具体实现方案为:获取人脸图像样本集;基于人脸图像样本集对人脸活体检测模型进行迭代训练,直至人脸活体检测模型收敛;将人脸图像样本集输入至迭代训练后的人脸活体检测模型,得到人脸活体预测结果;基于人脸活体预测结果确定离群样本,在人脸图像样本集中筛除离群样本;基于筛除离群样本后的人脸图像样本集,对人脸活体检测模型继续进行迭代训练。通过本公开能够提高人脸活体检测的准确度以及泛化性。
  • 训练活体检测模型方法装置介质

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