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公开(公告)号：CN114372560A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111650469.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06V40/16 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种神经网络训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取步骤，获取用于神经网络训练的样本集，所述样本集包括多个不同类别的图片；优化步骤，优化现有的神经网络模型损失函数，减小每个神经元由于分类样本不均衡导致的梯度方向偏差；训练步骤，使用优化后的损失函数对所述神经网络使用所述样本集进行训练得到训练好的神经网络模型。本发明通过对损失函数进行优化，从而减小由于分类样本不均衡导致的梯度方向偏差，减小的含义是，在同样的样本集经过同样的训练次数后，梯度方向的偏差相比现有方案更小，其可以解决由于现有损失函数导致的缺陷。
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公开(公告)号：CN109740633B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201811506274.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像相似度计算方法，包括S1：分别提取第一图像和第二图像中的特征点及其对应的特征向量；S2：通过比较第一图像和第二图像中的特征向量的第一距离，将所有特征点根据相似性进行匹配；S3：将匹配好的特征点按相似性高低进行排序，并选取前N个特征点对；S4：从中随机选择n个基准点，分别计算第一图像或第二图像中其余特征点与基准点的X方向以及Y方向的相对位置；S5：根据其余特征点与基准点的X方向的相对位置计算X轴距离，根据其余特征点与基准点的Y方向的相对位置计算Y轴距离，对X轴距离和Y轴距离进行计算并设置一个阈值范围以判定第一图像与第二图像是否为相同图像。能够克服特征点误匹配导致检测误差。
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公开(公告)号：CN113762362A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110964859.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开提供一种基于不确定估计的样本相似度计算方法，包括：获取第一待比较样本和第二待比较样本，其中，所述第一待比较样本的不确定性分数为a1，所述第二待比较样本的不确定性分数为a2；将不确定分数a1、a2，与不确定性分数阈值t1、t2进行比较；根据比较结果，获得最终相似度分数，来提高相似度分数的可信度。
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公开(公告)号：CN112612913A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011582643.3
申请日：2020-12-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/532 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明给出了一种用于图像的搜索方法和系统，包括对待查询图片进行归一化处理获得第一图像；将第一图像输入卷积神经网络的训练模型，提取第一图像中的高层语义特征和低层图片特征并融合生成一维图片特征向量，并选取第一图像的特征维度索引特征值；根据特征维度索引特征值选取一维图片特征向量的对应部分的特征向量作为待查询图片特征；计算待查询图片特征和底库图片特征的余弦相似度，根据余弦相似度的排序选取与待查询图片最相似的底库图片。本方法将图片的高层语义特征和低层图片特征融合再进行降维提取的特征，用于图像的以图搜图，提高了搜索准确率的同时保证搜索速度基本不变。
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公开(公告)号：CN112215831A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011133726.4
申请日：2020-10-21
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于人脸图像质量的评价方法和系统，包括获取模糊图像与待分析人脸图像的相邻像素灰度值的变化值；获取待分析人脸图像中的人脸边界，根据人脸边界获取人脸中心点在待分析人脸图像中的坐标信息以及人脸图像的长和宽，利用坐标信息分别计算获得人脸中心点与待分析人脸图像的中心以及鼻尖与人脸边界的中心点的偏移度、眼睛、嘴角的倾斜度、脸部左右对称度；将上述数据归一化后作为训练数据输入机器学习模型；通过监督学习算法对训练数据进行非线性拟合，利用网格搜索法对机器学习模型进行选择以及参数调优，获取最终人脸图像质量的分析模型。本发明对人眼评价结果有良好的拟合性，能适用于各种硬件平台且耗时少能确保系统实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107944427B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201711337096.0
申请日：2017-12-14
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种动态人脸识别方法及计算机可读存储介质，方法包括：根据预设的采样率，依次从动态视频流中获取一帧静态图片；对所述一帧静态图片进行人脸检测，得到人脸图片集；获取所述人脸图片集中各人脸图片的关键信息；根据所述关键信息，通过相似度算法对各人脸图片进行匹配分类，得到各人脸图片对应的各人脸类型，并根据人脸图片的关键信息，构建或更新对应的人脸类型的结构化信息；根据结构化信息，对各人脸类型进行筛选，得到人脸集合。本发明可快速有效地识别出视频中的所有人脸，且可保证正识率和实时性。
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公开(公告)号：CN111784660A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010605634.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于人脸图像的正脸程度的分析方法和系统，包括获取待分析人脸图像中的人脸边界，并根据人脸边界获取人脸中心点在待分析人脸图像中的坐标信息；利用人脸中心点的坐标信息分别获取待分析人脸图像中眼睛、鼻尖和嘴角在待分析人脸图像中的坐标信息；利用坐标信息分别计算获得人脸中心点与待分析人脸图像的中心以及鼻尖与人脸边界的中心点的偏移度、眼睛、嘴角的倾斜度、脸部左右对称度的分值，加权求和获得待分析人脸图像的正脸程度分值Ffront。该方法能给出当前人脸正脸程度得分的置信程度，将其加入人脸质量评价体系中将大大提高评价准确性，适用于各种硬件平台且耗时少，可以确保系统实时性。
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公开(公告)号：CN111784658A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010604622.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种用于人脸图像的质量分析方法和系统，包括对待分析人脸图像进行低通滤波处理获取模糊图像，获取待分析人脸图像的清晰度分值Fdefinition；根据人脸边界获取人脸中心点的坐标信息；利用人脸中心点的坐标信息分别获取待分析人脸图像中眼睛、鼻尖和嘴角在待分析人脸图像中的坐标信息；计算获得人脸中心点与待分析人脸图像的中心以及鼻尖与人脸边界的中心点的偏移度、眼睛、嘴角的倾斜度、脸部左右对称度的分值，加权求和获得待分析人脸图像的正脸程度分值Ffront；利用待分析人脸图像的尺寸计算的人脸大小分值Fsize；加权求和获得待分析人脸图像的综合分值。该方法能够定量评价人脸图像质量且对于硬件平台适配性高，可以实时获取人脸图像质量。
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公开(公告)号：CN111783568A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010549958.1
申请日：2020-06-16
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于置信学习的行人重识别方法、装置及存储介质，该方法包括：从视频图像资源库的获取N张行人图像，从中随机选取M张行人图像作为查询图像，其余作为查询底库；使用行人重识别模型从中筛选一定数目的行人图像保存在一候选训练集，并该数目的行人图像标记一个新的人员id；将候选训练集与原始训练集合并得到合并训练集，并使用置信训练寻找合并训练集的标签误差后进行校验，然后对行人重识别模型进行重新训练得到重训练后的行人重识别模型后进行线上更新以进行行人重识别。本发明利用置信学习及现有行人重识别系统清洗监控系统下的海量视频数据，从而提供更多的可用训练数据，有效地提高了行人重识别系统的泛化性能及准确率。
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公开(公告)号：CN110288085A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910538093.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种数据处理方法、装置、系统及存储介质，方法包括：获取待处理数据；对待处理数据进行特征提取，得到待处理数据的数据特征；将数据特征输入训练好的数据处理模型，得到数据处理结果；其中，数据处理模型的训练包括：在训练数据中选取数量类别的训练样本；将数量类别的类别权重输入神经网络的对应类别的层；采用训练样本训练神经网络，得到数量类别的新类别权重；重复上述步骤,且当神经网络模型满足训练条件时停止训练，得到训练好的数据处理模型。根据本发明的方法、装置、系统及存储介质，通过乱序选取固定类别数目的训练样本训练神经网络得到的神经网络模型容易收敛，且准确度高，适于数据处理的应用且优化了数据处理的过程。
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