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公开(公告)号：CN110532970B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201910823680.X
申请日：2019-09-02
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Inventor： 张帅
Abstract: 本发明公开了一种人脸2D图像的年龄性别属性分析方法、系统和计算机设备，方法包括：获取需要检测的人脸2D图片；通过训练好的第一神经网络模型对单张人脸2D图片进行人脸检测，获取人脸框位置和面部特征点位置；根据人脸框位置和面部特征点位置进行图片矫正和截取，获得经过矫正标准化后的人脸2D图片；通过训练好的第二神经网络模型对矫正标准化后的人脸2D图片进行年龄性别属性预测，获得原始预测值；根据所述原始预测值以及年龄性别属性选择策略来确定人脸的年龄性别属性，输出预测的年龄及性别；将预测的年龄性别结果输出到后台并记录到数据库内，用于后续的数据分析。本发明方法能快速准确的检测摄像头内人脸的年龄性别属性信息。
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公开(公告)号：CN114140840A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111092743.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于双摄系统的人脸位置匹配方法、系统及计算机设备，方法包括：基于第一成像系统的分辨率尺寸，生成不同人脸大小尺度下的用于存储单应矩阵的锚框组；同时获取第一成像系统生成的第一图像和第二成像系统生成的第二图像，识别第一图像和第二图像所检测到的人脸数，如果均包括一个人脸，基于所述第一图像中的人脸位置找到最优匹配锚框，对最优匹配锚框对应位置的单应矩阵进行自适应在线学习标定及记录；如果不只包括一个，基于单应矩阵对人脸位置进行映射和匹配关联。本发明能够对任意分辨率下任意距离下的双摄成像人脸进行准确匹配关联，以此提高人脸识别终端安全性，解决双摄系统在检测到多人脸时，人脸容易匹配不准的问题。
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公开(公告)号：CN110163114A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910339320.2
申请日：2019-04-25
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸角度及人脸模糊度分析方法、系统和计算机设备，方法包括S1.神经网络模型训练、S2.待检测图片提取、S3.图片的人脸检测与矫正、S4.人脸角度和模糊度预测及S5.属性输出；通过基于深度学习的第一神经网络模型能够快速检测到图片中的人脸框和面部特征点，输出人脸框位置和面部特征点位置；对人脸框进行校正和扩增后截取矫正标准化的人脸图片；再通过第二神经网络模型对截取的矫正标准化的人脸图片进行基于头部照片的人脸角度和人脸模糊度分析，获得且预测输出人脸角度分类的置信度及人脸模糊度的回归值，解决了失焦以及运动模糊问题，可提取出高质量的照片，以便基于高质量图片进行各种数据分析和比对等操作，提高后续分析预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117727104B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410180161.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于双边注意力机制的近红外活体检测装置与方法，通过引入双边注意力机制能够充分利用图像中的通道和位置信息，提高对真假人脸之间的区分能力，最终提高用户在人脸识别系统中的体验。使用卷积神经网络结构从输入的近红外图像中提取具有判别力的人脸图像特征图，并作为双边注意力机制的输入，双边注意力机制从通道及位置的维度提取人脸图像特征图的特征，获得更精细、更具辨别力的特征，帮助模型更好地捕捉到不同通道之间的相关性和重要性以及关注到输入张量中的关键区域，从而提高活体检测模型的辨别能力，分类器使用经自定义的卷积神经网络结构及双边注意力机制提取的特征进行真假人分类。
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公开(公告)号：CN113553928B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110791803.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸活体检测方法、系统和计算机设备，方法包括：获取待分析数据；使用预先训练好的人脸检测模型和关键点检测模型进行人脸关键点检测；根据检测到的人脸关键点位置，确定大人脸框位置以及六个局部人脸位置，然后构建网络预测输入；使用预先训练好的基于注意力机制的多局部特征输入网络进行推理预测，获取预测结果输出；判断推理结果于阈值，确定测试数据是否为活体人脸。本发明能够针对照片、面具及仿真度极高的头部模型，极大幅度的提高人脸识别系统的抗攻击性能，从而让人脸识别系统的安全级别得到质的提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117727104A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410180161.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于双边注意力机制的近红外活体检测装置与方法，通过引入双边注意力机制能够充分利用图像中的通道和位置信息，提高对真假人脸之间的区分能力，最终提高用户在人脸识别系统中的体验。使用卷积神经网络结构从输入的近红外图像中提取具有判别力的人脸图像特征图，并作为双边注意力机制的输入，双边注意力机制从通道及位置的维度提取人脸图像特征图的特征，获得更精细、更具辨别力的特征，帮助模型更好地捕捉到不同通道之间的相关性和重要性以及关注到输入张量中的关键区域，从而提高活体检测模型的辨别能力，分类器使用经自定义的卷积神经网络结构及双边注意力机制提取的特征进行真假人分类。
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公开(公告)号：CN116170581B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310132397.9
申请日：2023-02-17
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: H04N19/103 , H04L9/40 , H04L69/04
Abstract: 本申请涉及一种基于目标感知的视频信息编码方法和电子设备，该方法通过在编码前实现针对不同目标的感知能力，并可根据实际场景需求灵活选择不同的目标感知器以及编码模式，实现对特定目标进行感知并按需进行不同模式视频信息的编码操作，通过不同模式选择可实现对内存空间、网络带宽、存储介质空间和能源等方面大幅节省，也可确保视频流信息在其整个生命周期中除了摄像头采集阶段（包括编码、传输、存储、兼容式解码和呈现阶段）全程做到信息脱敏，做到视频信息全链路安全。在兼容标准解码模式数据呈现基础上，还可利用专用解码器进行完全解码，实现恢复摄像头采集的原始视频信息。(56)对比文件Yifan He.A configurable SIMDarchitecture with explicit datapath forintelligent learning《.2016 InternationalConference on Embedded Computer Systems:Architectures, Modeling and Simulation(SAMOS)》.2017,全文.林耀荣,闵锐,韦岗.基于图象内容的视频压缩方法.计算机工程与应用.2003,(06),全文.胡瑞敏;李明.网络摄像机的数字音视频编码技术.中国安防.2008,(04),全文.
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公开(公告)号：CN109635632A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811257180.6
申请日：2018-10-26
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
CPC classification number: G06K9/00369 , G06N3/0454 , G06Q30/0201 , G06Q30/0203
Abstract: 本发明公开了一种顾客装扮属性分析方法、系统和计算机设备，方法包括：获取店内图片或/和视频数据，从中提取单张图片；通过训练好的第一深度卷积神经网络模型对所述单张图片进行顾客人形检测，获取顾客人形框位置；根据所述人形框位置进行图片截取，获得顾客整体人形图片；通过训练好的第二深度卷积神经网络模型对所述顾客整体人形图片进行顾客装扮属性分析，获得顾客装扮属性的置信度；根据属性选择策略确定顾客装扮属性，输出对应的属性及置信度。本发明能快速准确的检测商店内顾客装扮属性，进而统计分析店内顾客的装扮风格、服装搭配等信息，有助于店家制定销售策略，促进销售量。
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公开(公告)号：CN114612764B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210142734.8
申请日：2022-02-16
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/60 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波图像的物品检测方法、装置及可读介质，通过获取人体正面和背面的毫米波图像，将人体正面和背面的毫米波图像输入经训练的主干网络分别提取正面特征和背面特征；基于注意力机制将正面特征和背面特征分别进行交互融合扩充，并将得到的扩充正面特征图像和/或扩充背面特征图像输入经训练的基于非同源数据的多任务神经网络架构，输出全图物品检测结果和人体骨架检测结果；基于人体骨架检测结果将图像划分成多个特征块，并对每个特征块采用独立的检测头分别进行检测，得到二次检测结果，再在原图上进行位置映射，得到分块物品检测结果；将分块物品检测结果与全图物品检测结果进行非极大值抑制，得到最终的物品检测结果。
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公开(公告)号：CN118781036B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411239964.1
申请日：2024-09-05
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度嵌入及小波变换的暗光图像增强方法，使用深度学习模型增强图像数据，模型包括编码器及解码器，编码器包括跨尺度嵌入模块、变换器模块及下采样模块，解码器包括变换器模块及上采样模块，变换器模块包含显示高低频信息的分离和融合模块及带小波变换的注意力机制。带有噪声的暗光图像依次经过编码器和解码器，编码器首先利用跨尺度嵌入模块提取不同尺度的信息；随后，通过变换器模块和下采样模块来逐步降低图像的空间维度，同时保留关键的特征信息；解码器的任务是从编码器提供的压缩特征表示中重建图像，利用变换器模块和上采样模块来逐步增加图像的空间维度，同时细化图像的细节和质量，最终得到清晰的输出图像。
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