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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：CN109460699A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811022463.2
申请日：2018-09-03
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的驾驶员安全带佩戴识别方法，包括：通过人脸检测算法识别出输入图像中驾驶员的人脸位置；根据所述人脸位置截取驾驶员躯干区域作为待识别安全带区域；通过训练好的卷积深度学习模型对所述待识别安全带区域进行识别，识别出驾驶员是否佩戴安全带及识别出安全带的位置。本发明的卷积深度学习模型能够在各种环境下识别出驾驶员是否佩戴安全带及识别出安全带的准确位置，其学习效果和鲁棒性会比普通的CNN识别更好，因此能很好的推动汽车智能辅助终端技术的发展，可以为驾驶员安全带识别方面提供更高的识别率。
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