一种基于深度投票机制的端到端瞳孔中心定位方法

    公开(公告)号:CN114360040A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210005369.6

    申请日:2022-01-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度投票机制的端到端瞳孔中心定位方法,属于计算机视觉应用领域。该方法包括:S1:获取包含人脸的图像集,并对图像集进行标注,然后将标注后的图像集分为训练集和测试集;S2:构建瞳孔中心定位模型,并将训练集输入模型进行训练;S3:将测试集中的待定位图像输入训练好的瞳孔中心定位模型,得到最终的瞳孔中心定位坐标。本发明通过将卷积神经网络和经典视觉中的投票机制相结合,在保持高精度定位的同时,实现了端到端的数据流处理。

    一种基于局部连续性的鲁棒性人脸识别方法及系统

    公开(公告)号:CN112966554A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110143317.0

    申请日:2021-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于局部连续性的鲁棒性人脸识别方法,获取N张人脸图像,遍历n类人脸图像,将n个子字典拼接为n类人脸图像的字典A;获取待识别人脸图像,采用PCA降维方法提取待识别向量图像中主成分,并将提取的主成分构建为第一模板图像,计算残差图像,获得匹配标记图M,获得遮挡支撑图像W1,通过迭代更新方法对W1进行处理,获得Wt;将Wt作为权重,计算待识别人脸图像的加权稀疏表示向量x,并判Wt是否满足收敛条件,基于加权稀疏表示向量,构建待识别人脸图像的第二模板图像;获得待识别人脸图像的分类结果i;本发明的有益效果为提升了人脸识别的鲁棒性,弥补了算法对连续性遮挡鲁棒性不高,在遮挡情况下的人脸识别率有大幅提升。

    一种多视点的人脸活体检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112801038A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110229182.X

    申请日:2021-03-02

    Abstract: 本发明公开多视点的人脸活体检测方法及系统,首先同时从多个角度采集人脸图片,对采集的人脸图片进行活体初步判断,若多个角度采集的人脸图片都满足活体初步判断条件,则获取各人脸图片中的人脸关键点的坐标位置,基于坐标位置计算各人脸图片中的人脸关键点距离向量,并对人脸关键点距离向量进行预处理得到特征关键点距离向量;任意选取一组特征关键点距离向量输入已训练好的分类模型中进行分类;根据分类结果输出当前采集的人脸照片中的人脸是否来自于真人。多角度同时采集,对人脸的偏转问题也有很大的鲁棒性,提高了人脸识别过程中的体验,大幅度降低硬件成本,使用特征关键点距离向量输入分类模型进行分类,计算量低,检测的可靠性高。

    一种基于深度投票机制的端到端瞳孔中心定位方法

    公开(公告)号:CN114360040B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202210005369.6

    申请日:2022-01-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度投票机制的端到端瞳孔中心定位方法,属于计算机视觉应用领域。该方法包括:S1:获取包含人脸的图像集,并对图像集进行标注,然后将标注后的图像集分为训练集和测试集;S2:构建瞳孔中心定位模型,并将训练集输入模型进行训练;S3:将测试集中的待定位图像输入训练好的瞳孔中心定位模型,得到最终的瞳孔中心定位坐标。本发明通过将卷积神经网络和经典视觉中的投票机制相结合,在保持高精度定位的同时,实现了端到端的数据流处理。

    一种多视点的人脸活体检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112801038B

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202110229182.X

    申请日:2021-03-02

    Abstract: 本发明公开多视点的人脸活体检测方法及系统,首先同时从多个角度采集人脸图片,对采集的人脸图片进行活体初步判断,若多个角度采集的人脸图片都满足活体初步判断条件,则获取各人脸图片中的人脸关键点的坐标位置,基于坐标位置计算各人脸图片中的人脸关键点距离向量,并对人脸关键点距离向量进行预处理得到特征关键点距离向量;任意选取一组特征关键点距离向量输入已训练好的分类模型中进行分类;根据分类结果输出当前采集的人脸照片中的人脸是否来自于真人。多角度同时采集,对人脸的偏转问题也有很大的鲁棒性,提高了人脸识别过程中的体验,大幅度降低硬件成本,使用特征关键点距离向量输入分类模型进行分类,计算量低,检测的可靠性高。

    一种基于交叉重建的多视角分类系统及方法

    公开(公告)号:CN112884030B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202110154261.9

    申请日:2021-02-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于交叉重建的多视角分类系统及方法,包括接收模块、编码模块、重构模块、约束模块、计算模块和确定模块;本发明提出类自编码机结构,在多个视角之间进行自我重建和交叉重建,创新性的提出一种基于交叉重建的多视角识别方法用于同时考虑每个视角的本质特征和多个视角之间的关联特征,使得得到的多视角数据特征更为丰富,降低了方法的复杂度同时提高了多视角分类的准确率。

    一种基于双重自编码器的零样本图像分类方法及装置

    公开(公告)号:CN113111917A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110281868.3

    申请日:2021-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于双重自编码器的零样本图像分类方法及装置,涉及图像分类技术领域技术领域,将视觉和语义特征投影到一个公共空间中学习潜在语义,并基于图知识构造一致性权重矩阵使得双重投影保持一致的数据结构,再引入ε‑牵引技术,设计一个基于标签松弛的可见类分类器,增强了潜在语意义的判别性和模型的泛化能力,其包括,获取样本图像;构建视觉特征向量,再建立视觉和语义特征空间并构造一致性权重矩阵,基于双重图嵌入构建正则化自编码器,引入ε‑牵引技术,建立基于标签松弛的可见类潜在语义分类器并通过对双重判别图正则化自编码模型进行训练获取零样本分类模型利用距离计算公式,并在公共空间中获取未见类测试样本的类别标签。

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