公开(公告)号：CN111860471B

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202010993035.5

申请日：2020-09-21

Applicant: 之江实验室

Inventor： 章依依 ,  徐晓刚 ,  郑影 ,  王军 ,  黎晨阳 ,  朱岳江

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于特征检索的工服穿戴识别方法及系统，该方法包括特征检索库构建、行人检测、工服特征提取、工服检索识别四个步骤。人工选取不同类别工服中具有代表性的图像集，通过分类网络提取工服特征，构建特征检索库；将待测图像输入行人检测网络得到行人区域，裁剪图像中行人所在区域输入分类网络提取工服特征；将工服特征作为检索对象输入特征检索库，计算该对象与库中各特征的距离，最终输出该对象是否穿戴工服以及所穿工服的类别。本发明可通过简单的重建特征检索库实现对工服类别的灵活增减，有效避免重新训练模型的巨大成本，可用于工厂车间工服穿戴识别及警报系统。

公开(公告)号：CN114663965A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210566142.9

申请日：2022-05-24

Applicant: 之江实验室 ,  浙江工商大学

Inventor： 黎晨阳 ,  徐冠雷 ,  徐晓刚 ,  王军 ,  何鹏飞

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/30 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于双阶段交替学习的人证比对方法和装置，该方法包括：步骤一：收集人脸图像；步骤二：将收集的人脸图像进行裁剪、水平翻转、去噪、亮度增强和对比度增强处理后，得到人脸图像数据集，即训练集，并将训练集分批；步骤三：将经过处理后的训练集的图像依批次输入到卷积神经网络，使用余弦损失函数或者三元组损失函数的双阶段交替的人脸类别训练，得到训练好的人证比对模型；步骤四：将要进行人证比对的摄像头图像和证件图像输入训练好的人证比对模型，提取人脸特征，计算人脸相似度，输出人证比对结果。本发明有效提升了人证比对的准确率，实现余弦损失函数与三元组损失函数的结合，具有重大的应用价值。

公开(公告)号：CN115953822A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202310202394.8

申请日：2023-03-06

Applicant: 之江实验室 ,  浙江工商大学

Inventor： 黎晨阳 ,  徐晓刚 ,  李萧缘 ,  曹卫强

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/10 ,  G06V20/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于rPPG生理信号的人脸视频鉴伪方法和装置，该方法包括以下步骤：步骤一：采集人脸视频与手指PPG信号，构建PPG信号视频数据集；搜集真实人脸视频与伪造人脸视频，构建鉴伪数据集；步骤二：使用PPG信号视频数据集作为训练数据，训练得到rPPG信号提取网络；步骤三：使用鉴伪数据集，利用步骤二训练得到的rPPG信号提取网络提取rPPG信号，后输入二元决策网络并进行网络训练；步骤四：使用通过步骤二训练获得的rPPG信号提取网络和步骤三训练获得的二元决策网络，对待检测的视频进行真伪判断。本发明使用难以伪造的rPPG生理信号用于分辨人脸伪造合成视频，可以有效提升判断准确率。

公开(公告)号：CN112597979B

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110236301.4

申请日：2021-03-03

Applicant: 之江实验室

Inventor： 黎晨阳 ,  陆易 ,  何鹏飞 ,  徐晓刚 ,  王军

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法，属于计算机视觉中的人脸识别领域。该方法包括：（1）收集人脸图像，并将人脸图像按个体分类，并对每个人脸图像进行数据标注；（2）对人脸图像进行图像预处理，得到人脸图像数据集；（3）初始化余弦夹角损失函数的的余弦值放大尺度和余弦夹角间隔；（4）将图像数据集送入卷积神经网络，实时计算更新余弦值放大尺度和余弦夹角间隔，直至完成对卷积神经网络的训练，（5）将需要进行比对判断的人脸图像输入训练好的卷积神经网络中，输出人脸特征向量，用于进行人脸识别匹配。本发明的人脸识别方法具有训练收敛速度快，识别准确率高的特点。

公开(公告)号：CN112597979A

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN202110236301.4

申请日：2021-03-03

Applicant: 之江实验室

Inventor： 黎晨阳 ,  陆易 ,  何鹏飞 ,  徐晓刚 ,  王军

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种实时更新余弦夹角损失函数参数的人脸识别方法，属于计算机视觉中的人脸识别领域。该方法包括：（1）收集人脸图像，并将人脸图像按个体分类，并对每个人脸图像进行数据标注；（2）对人脸图像进行图像预处理，得到人脸图像数据集；（3）初始化余弦夹角损失函数的的余弦值放大尺度和余弦夹角间隔；（4）将图像数据集送入卷积神经网络，实时计算更新余弦值放大尺度和余弦夹角间隔，直至完成对卷积神经网络的训练，（5）将需要进行比对判断的人脸图像输入训练好的卷积神经网络中，输出人脸特征向量，用于进行人脸识别匹配。本发明的人脸识别方法具有训练收敛速度快，识别准确率高的特点。