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公开(公告)号：CN112396011A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011335221.6
申请日：2020-11-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像心率检测及活体检测的人脸识别系统，该系统主要包括图像采集及预处理模块、人脸认证主机、后端数据服务器及身份信息与热成像图显示模块；本发明通过红外热成像摄像头和可见光摄像头分别获取人脸视频图像和人脸热成像，计算热成像图片中人脸温度平均值和根据光电容积脉搏波原理从人脸视频图像所检测出的心率值作为判断是否为活体的依据，将采集的人脸特征数据与后端数据服务器中人脸图像数据比对得出人脸识别结果；通过显示模块显示识别结果，并且能够实时显示当前人脸温度和心率值。本发明的心率检测进一步的减少了红外热像活体检测出现的误判现象，提高了人脸识别的安全系数和可靠性。
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公开(公告)号：CN111723395A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010391145.4
申请日：2020-05-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种人像生物特征隐私保护与解密方法，包括：人像加密与密钥生成网络模型的构建与训练，根据人脸数据库标注信息，提取人像及其对应的身份信息，作为网络模型的输入，并利用所构建数据对所设计的网络进行训练，最终获得网络模型权重；实际人像加密与密匙存储，利用网络模型对实际采集的人像进行加密与密钥生成，并对加密人像与密钥分离存储；加密人像解密，云端服务器根据用户端的解密需求，协同处理用户的解密任务。本发明将深度学习网络技术应用到人像加密，用于生成具有相似视觉效果的加密人像；将加密人像与密钥分开存储，并利用云端协同处理方式，协助用户进行人像解码，能够降低信息泄露的可能性，实现用户快速解密。
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公开(公告)号：CN111241975A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010012499.3
申请日：2020-01-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动端边缘计算的人脸识别检测方法及系统，该方法的步骤包括：提取移动端监控设备拍摄视频中的图片；采用NCNN框架对图片的尺寸进行整合得到图片金字塔，通过神经网络输出两个特征谱进行前后景分类和边界框回归标识人脸框；采用MTCNN网络模型提取第一人脸信息特征向量；将第一人脸信息特征向量添加标签后保存为匹对数据；后端监控设备采集实时图片并提取图片的第二人脸信息特征向量，计算第一人脸信息特征向量和第二人脸信息特征向量的欧几里得距离，欧几里得距离与设定距离阈值对比，识别出实时图片中的人脸信息以及对应的标签。本发明能够筛选有效人脸，为后端减少了计算压力，从而保证高识别成功率的前提下有较快的识别速度。
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公开(公告)号：CN114220143B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111426059.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种佩戴口罩的人脸识别方法，包括以下步骤：设备摄像头采集实时画面，将画面输入到训练好的口罩检测模型，若检测到佩戴口罩，则将人像输入眼部检测模型，把检测到的眼部图像输入到眼部特征提取网络，得到眼部特征；若未检测到配对口罩，则将人像输入到人脸特征提取网络，得到人脸特征，把特征与对应特征库比对余弦相似度，输出满足条件的识别结果。本发明考虑了佩戴口罩的人脸与正常人脸的差异，充分利用可识别区域，同时也对特征库做分离，使设备既能识别正常人脸，又能识别佩戴口罩的人脸，提高识别精度。
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公开(公告)号：CN112396011B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202011335221.6
申请日：2020-11-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/024 , A61B5/0205 , A61B5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像心率检测及活体检测的人脸识别系统，该系统主要包括图像采集及预处理模块、人脸认证主机、后端数据服务器及身份信息与热成像图显示模块；本发明通过红外热成像摄像头和可见光摄像头分别获取人脸视频图像和人脸热成像，计算热成像图片中人脸温度平均值和根据光电容积脉搏波原理从人脸视频图像所检测出的心率值作为判断是否为活体的依据，将采集的人脸特征数据与后端数据服务器中人脸图像数据比对得出人脸识别结果；通过显示模块显示识别结果，并且能够实时显示当前人脸温度和心率值。本发明的心率检测进一步的减少了红外热像活体检测出现的误判现象，提高了人脸识别的安全系数和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115103080B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202210492133.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，为一种基于DNA三倍体变异的图像加密方法和系统。该方法包括：获取待加密像生成明文关联随机密钥，基于双混沌系统生成整数随机序列，对所述待加密的明文图像进行DNA编码，对所述图像编码矩阵进行DNA三倍体变异加密，对变异加密后的编码矩阵进行DNA解密，使用扩散操作对解码后的图像进行二次加密。该方案通过对图像进行DNA三倍体加密，实现了对图像隐私信息的安全保护，提高了加密方法的安全性，有效降低图像数据泄露的风险，使加密方法能够有效抵抗明文攻击。
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公开(公告)号：CN111241975B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010012499.3
申请日：2020-01-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动端边缘计算的人脸识别检测方法及系统，该方法的步骤包括：提取移动端监控设备拍摄视频中的图片；采用NCNN框架对图片的尺寸进行整合得到图片金字塔，通过神经网络输出两个特征谱进行前后景分类和边界框回归标识人脸框；采用MTCNN网络模型提取第一人脸信息特征向量；将第一人脸信息特征向量添加标签后保存为匹对数据；后端监控设备采集实时图片并提取图片的第二人脸信息特征向量，计算第一人脸信息特征向量和第二人脸信息特征向量的欧几里得距离，欧几里得距离与设定距离阈值对比，识别出实时图片中的人脸信息以及对应的标签。本发明能够筛选有效人脸，为后端减少了计算压力，从而保证高识别成功率的前提下有较快的识别速度。
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公开(公告)号：CN111723395B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010391145.4
申请日：2020-05-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06V40/16 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种人像生物特征隐私保护与解密方法，包括：人像加密与密钥生成网络模型的构建与训练，根据人脸数据库标注信息，提取人像及其对应的身份信息，作为网络模型的输入，并利用所构建数据对所设计的网络进行训练，最终获得网络模型权重；实际人像加密与密钥存储，利用网络模型对实际采集的人像进行加密与密钥生成，并对加密人像与密钥分离存储；加密人像解密，云端服务器根据用户端的解密需求，协同处理用户的解密任务。本发明将深度学习网络技术应用到人像加密，用于生成具有相似视觉效果的加密人像；将加密人像与密钥分开存储，并利用云端协同处理方式，协助用户进行人像解码，能够降低信息泄露的可能性，实现用户快速解密。
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公开(公告)号：CN115103080A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210492133.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，为一种基于DNA三倍体变异的图像加密方法和系统。该方法包括：获取待加密像生成明文关联随机密钥，基于双混沌系统生成整数随机序列，对所述待加密的明文图像进行DNA编码，对所述图像编码矩阵进行DNA三倍体变异加密，对变异加密后的编码矩阵进行DNA解密，使用扩散操作对解码后的图像进行二次加密。该方案通过对图像进行DNA三倍体加密，实现了对图像隐私信息的安全保护，提高了加密方法的安全性，有效降低图像数据泄露的风险，使加密方法能够有效抵抗明文攻击。
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公开(公告)号：CN110991258A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911095232.9
申请日：2019-11-11
Applicant: 华南理工大学 , 扬州盛世云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸融合特征提取方法及系统，该方法包括下述步骤：采集人脸图像样本数据，进行图像预处理，构建人脸图像数据库；提取人脸图像数据库中的人脸图像中主动形状模型全局特征和局部二元模式局部特征的人脸融合特征；确定主动形状模型的关键点位置，提取主动形状模型的全局特征；通过关键点位置划分子区域，提取局部二元模式的局部特征；根据主动形状模型的全局特征与局部二元模式的局部特征，进行标准化后进行串联融合，生成最终的人脸融合特征数据。本发明采用主动形状模型全局特征描述人脸图像整体差异，采用局部二元模式局部特征描述细节差异，通过融合两组特征提高最终融合特征的区分度和稳定性，提高人脸识别的准确率。
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