一种实时动态人脸识别方法及系统

    公开(公告)号:CN109598211A

    公开(公告)日:2019-04-09

    申请号:CN201811365990.3

    申请日:2018-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种实时动态人脸识别方法及系统,该方法包括:对视频流中的图像进行人脸实时检测,如果存在人脸则对人脸进行对齐和识别,如果不存在则重新开始检测;完成人脸识别后,若存在已知人脸,则对视频流中的人脸进行追踪,若不存在已知人脸,则截取人脸图像进行保存并重新开始检测;在人脸追踪过程中,每间隔M帧,对视频流进行二次检测,对于位移大于设定阈值的或者新出现的人脸进行重识别,对于位移小于设定阈值的人脸继续进行追踪,对于减少的人脸停止追踪和识别;在人脸重识别时,若模板库存在已知人脸,则继续追踪,若不存在已知人脸,则截取人脸图像进行保存并重新开始检测。本发明的方法在保证人脸识别准确性的同时,也提升了识别效率。

    一种实时多人脸的检测及跟踪方法

    公开(公告)号:CN109558815A

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201811365995.6

    申请日:2018-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种实时多人脸的检测及跟踪方法,所述方法包括:从输入的视频流中获取每一视频帧的图像;通过人脸检测模型对获取的视频帧进行人脸位置坐标的检测,并将人脸位置坐标存储到人脸位置坐标容器;人脸跟踪初始化操作,从人脸位置坐标容器中提取目标人脸的位置坐标直至取完,并从特征点容器中提取目标人脸的特征点进行后续人脸跟踪的更新;建立图像金字塔模型,根据该模型预测当前视频帧人脸目标的位置;跟踪人脸并显示。本发明解决了现有的人脸识别及跟踪的准确性不高且不能达到实时跟踪的问题。

    一种基于深度学习的人脸验证方法及系统

    公开(公告)号:CN109002767A

    公开(公告)日:2018-12-14

    申请号:CN201810650388.8

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的人脸验证方法及系统,能够准确检测带有体毛或者配饰物的人脸,提高人脸识别的适用范围和准确率。该方法包括:基于多张第一图像构建第一图像集,以及基于多张第二图像构建第二图像集;对应的根据第一图像集训练人脸检测模型,以及根据第二图像集训练特征提取模型;将包含人脸的待检测图像输入人脸检测模型,提取出待验证人脸图像;利用特征提取模型处理校正待验证人脸图像,并提取各待验证人脸图像中的人脸特征信息;基于人脸特征信息计算任意两张待验证人脸图像的相似度,获取的两个待验证人脸图像的验证结果。该系统包括上述技术方案所提的方法。

    一种影视作品的制作方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112801861A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110126532.X

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明实施例公开了一种影视作品的制作方法、装置、设备及存储介质。其中,方法包括:获取用户输入的影视作品制作请求,所述影视作品制作请求携带影视作品文案、模板人脸图像以及模板服装图像,所述影视作品文案包括多个视频标签;从视频素材数据库中,获取与各所述视频标签相匹配的视频片段;采用所述模板人脸图像替换各所述视频片段中的目标人脸图像;采用所述模板服装图像替换各所述视频片段中的目标服装图像;对各所述视频片段进行视频拼接,生成影视作品。本发明实施例可以比较方便快捷地生成影视作品,提高影视作品的制作效率,减少影视作品的制作的时间成本、资金成本以及人力物力,具有较高的应用价值。

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