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公开(公告)号：CN110598840A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201810607041.5
申请日：2018-06-13
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 提供了知识迁移方法、信息处理设备以及存储介质。知识迁移方法包括：获得针对预定任务而预先训练的第一模型；通过利用综合损失函数针对预定任务对第二模型进行训练，使得第二模型具有第一模型的知识，其中，该综合损失函数基于以第一模型对训练样本的关于预定任务的输出结果的准确性加权的第一损失函数、以及第二损失函数，其中，第一损失函数表示第二模型与第一模型对训练样本的处理结果之间的差异，并且第二损失函数表示第二模型对训练样本的关于预定任务的输出结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110032912A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201810027146.3
申请日：2018-01-11
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及人脸验证方法和装置及计算机存储介质。一种人脸验证方法，包括：对待验证图像进行人脸检测和对齐；在得到的人脸图像上划分预定多个面部图像块；利用预先训练的预定多个人脸识别神经网络对人脸图像进行处理，得到所述人脸图像的预定多个面部图像块的预定多个特征；利用预先训练的人脸暴露区域分割神经网络对人脸图像进行分析，基于分析的结果和人脸图像的预定多个面部图像块得到人脸图像的预定多个面部图像块的遮挡区域；基于遮挡区域确定人脸图像的预定多个面部图像块各自的权重；以及根据预定多个特征和对应的权重进行人脸验证。根据本发明的人脸验证方法和装置可以降低由于遮挡引起的人脸验证性能的恶化。
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公开(公告)号：CN109872725A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201711267389.6
申请日：2017-12-05
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请公开了一种多视角向量处理方法和设备。多视角向量x用于表征包含至少两个不可分立的视角的信息的对象。该方法包括：建模步骤，建立该多视角向量的模型，使得其至少包含以下分量：所述多视角向量的总体均值μ；所述多视角向量的每一个视角的分量；以及噪声∈；训练步骤，利用所述多视角向量x的训练数据获得所述总体均值μ、每一个视角的分量的参数和所述噪声∈的参数；以及匹配步骤，利用所述总体均值μ、每一个视角的分量的参数和所述噪声∈的参数，计算两个多视角向量的各个视角分量相同和不同的似然性分量，对所计算的似然性分量进行预处理以获得近似似然性，并且依据所述近似似然性来判断两个多视角向量是否匹配。
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公开(公告)号：CN109815971A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201711159683.5
申请日：2017-11-20
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 公开了一种信息处理方法和信息处理装置，其中信息处理方法包括：将多个样本分别输入到分类器中以提取表征每个样本的特征的特征向量；以及对于多个样本，通过使损失函数最小化来更新分类器的参数，其中，损失函数与用于衡量属于同一类的样本的特征向量之间的距离的类内距离正相关，与用于衡量属于不同类的样本的特征向量之间的距离的类间距离负相关，其中，多个样本中的每个样本的类内距离均小于第一阈值，两个不同的类之间的类间距离大于第二阈值，并且第二阈值大于第一阈值的两倍。根据本公开的实施例，可以提高提取的样本的特征的可判别性。
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公开(公告)号：CN109785376A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711128851.4
申请日：2017-11-15
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明公开了一种深度估计装置的训练方法、深度估计设备及存储介质。所述方法包括：向n个所述装置中的每个装置输入n个样本图像，输入至所述装置的n个样本图像的顺序被设置成使得各个装置所接收的第1个样本图像彼此不同，n为大于等于2的整数；利用所述装置所包含的第一神经网络，基于n个样本图像来估计第1个样本图像的深度图和从拍摄其他样本图像的相机的坐标系变换至拍摄第1个样本图像的相机的坐标系的变换矩阵；基于所述变换矩阵来构建使得n个装置相互关联的第一损失函数；以及通过使包括所述第一损失函数的总体损失函数最小化来确定所述装置的参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109753850A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201711070481.3
申请日：2017-11-03
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明公开了一种面部识别模型的训练方法和训练设备。该方法包括：去除从实际场景获取的、包含面部的图像组成的第一实际场景数据中的黑眼眶、墨镜，以得到第二实际场景数据；统计第二实际场景数据中戴眼镜的比例；将由包含面部的图像组成的原始训练数据划分为戴眼镜的第一训练数据和不戴眼镜的第二训练数据，其中，原始训练数据中戴眼镜的比例低于第二实际场景数据中戴眼镜的比例；基于眼镜数据和第二训练数据，生成戴眼镜的第三训练数据；基于第三训练数据和原始训练数据，生成其中戴眼镜的比例等于第二实际场景数据中戴眼镜的比例的第四训练数据；以及基于第四训练数据，训练面部识别模型。
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公开(公告)号：CN103679190B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201210352239.6
申请日：2012-09-20
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了分类装置、分类方法以及电子设备，以克服利用传统的基于图的学习方法所获得的测试样本的类别分值不准确的问题。上述分类装置包括：用于对目标样本进行聚类的聚类单元；用于确定与目标样本的每个聚类相关的训练样本的确定单元；用于删除类别分值不准确的训练样本的类别分值的删除单元；以及用于将上述目标样本作为测试样本并根据每个测试样本与每个剩下的训练样本之间的相似度、以及每两个测试样本之间的相似度来计算上述测试样本的类别分值的计算单元。上述分类方法用于执行能够实现上述分类装置的功能的处理。上述电子设备包括上述分类装置。本发明的上述技术能够应用于信息处理领域。
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公开(公告)号：CN108961381A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201710347586.2
申请日：2017-05-17
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T15/50
CPC classification number: G06T15/50
Abstract: 本公开涉及用于对物体的三维几何模型着色的方法和装置。根据本公开的用于对物体的三维几何模型着色的方法包括：基于拍摄物体得到的多个彩色图像构造所述物体的三维几何模型；执行所构造的三维几何模型与物体的给定的三维几何模型的对准；以及基于对准结果将多个彩色图像的颜色映射到给定的三维几何模型上。根据本公开的技术，可以在没有关于物体的二维彩色图像的深度信息的情况下准确和快速地建立物体的三维几何模型与二维彩色图像之间的空间对应关系，从而对三维几何模型着色。
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公开(公告)号：CN108932459A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201710384934.3
申请日：2017-05-26
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及脸部识别模型训练方法和装置及脸部识别方法。该训练方法包括：使用第一种族脸部数据集来训练神经网络模型；基于第一种族脸部数据集和第二种族脸部三维模型进行变换获得类似第二种族脸部数据集；以及使用类似第二种族脸部数据集来进一步训练神经网络模型，对神经网络的权重进行微调，用训练得到的神经网络模型作为脸部识别模型。根据本发明的方法和装置无需花费大量的时间、人力和资源来收集脸部数据，而可以进行跨种族脸部识别模型的训练。
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公开(公告)号：CN108805148A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201710295810.8
申请日：2017-04-28
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6277 , G06K9/6215
Abstract: 这里公开的示例性实施例涉及处理图像的方法和用于处理图像的装置。根据处理图像的方法，通过聚类多个图像来生成至少一个图像模型，其中每个图像模型由所述图像中彼此相似的图像来表示。如果表示一个图像模型的图像的数目超过阈值，则根据表示所述图像模型的图像学习视觉词典，并且用所述视觉词典代替表示所述图像模型的图像来表示所述图像模型。
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