活体检测模型的跨场景适配方法及装置

    公开(公告)号:CN117115886A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311051879.8

    申请日:2023-08-18

    Inventor: 曹佳炯

    Abstract: 本说明书涉及人脸识别技术领域,提供了一种活体检测模型的跨场景适配方法及装置,包括将目标场景下的人脸数据输入预先训练的基础模型得到活体检测特征,将活体检测特征输入预先训练的多个插件模块得到每个插件模块的插件特征,根据每个插件模块的插件特征选择目标插件模块,基于目标插件模块对基础模型进行融合处理得到活体检测模型。本说明书实施方式中,利用预先训练的不同场景的插件模块及基础模型,基于新场景自适应选择目标插件模块与基础模型融合处理,实现活体检测模型跨场景的快速适配与部署,无需构建和训练多个不同场景的活体检测模型,极大降低了对算力资源的消耗,可以实现在轻量级设备上的快速适配和部署。

    用于内容生成的方法、系统、计算设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117115303A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311079967.9

    申请日:2023-08-24

    Inventor: 曹佳炯

    Abstract: 本说明书的实施例涉及一种用于内容生成的方法、系统、电子设备和存储介质。该方法通过检测用户触发的内容生成请求,获取关于内容生成请求的初始提示语;通过分类模型提取初始提示语的特征,以确定初始提示语所指示的风格偏好;基于所确定的风格偏好和所获取的初始提示语,通过经训练的风格化模型对初始提示语进行风格化处理,以生成风格化提示语;将所生成的风格化提示语输入预定的生成式人工智能模型,从而生成针对内容生成请求的内容。

    一种内容质量控制方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN117075993A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311028425.9

    申请日:2023-08-14

    Inventor: 曹佳炯

    Abstract: 本说明书公开了一种内容质量控制方法、装置、存储介质及电子设备,其中,方法包括:确定目标内容生成场景的基础人工智能生成内容模型,获取多个参考内容质量控制插件模型,基于多个参考内容质量控制插件模型和基础人工智能生成内容模型,确定针对目标内容生成场景的目标模型组合,将目标模型组合中的基础人工智能生成内容模型和目标内容质量控制插件模型进行模型融合,得到目标人工智能生成内容模型,在目标内容生成场景下采用目标人工智能生成内容模型进行内容生成处理。

    活体检测方法及系统
    74.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117037293A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311049859.7

    申请日:2023-08-18

    Inventor: 曹佳炯

    Abstract: 本说明书提供一种活体检测方法及系统,在获取原始图像之后,以目标活体类别为扩散方向对原始图像进行扩散,以生成原始图像对应的扩散图像,并基于扩散前后的图像的差异确定活体检测结果。其中,对原始图像朝着目标活体类别的方向进行扩散,能够利用新生成的目标活体类别的图像作为参照,确定原始图像的活体检测结果,进而提高活体检测性能。

    图像处理方法、图像模型训练方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN116843911A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310574850.1

    申请日:2023-05-18

    Inventor: 曹佳炯

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种图像处理方法、图像模型训练方法、装置、存储介质及设备。该方法包括:获取第一数量的目标识别图像,目标识别图像为在预定区域采集的目标对象的图像;确定第一数量的目标识别图像中各个目标识别图像的图像特征,图像特征包括前景特征和背景特征;分别对第一数量的目标识别图像的前景特征和背景特征进行融合脱敏处理,生成对应的前景融合脱敏图像和背景融合脱敏图像;对前景融合脱敏图像和背景融合脱敏图像进行融合处理,生成第一数量的目标识别图像对应的融合脱敏图像。

    活体检测方法及系统
    80.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116524609A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310458589.9

    申请日:2023-04-20

    Inventor: 曹佳炯

    Abstract: 本说明书提供一种活体检测方法及系统,在获取目标用户的单模态的目标图像之后,基于目标活体检测模型对目标图像进行基于单模态图像的多模态的活体检测,并输出所得到的目标活体检测结果。其中,目标活体检测模型是基于多模态活体检测模型进行知识蒸馏得到的单模态的活体检测模型,能够使得单模态活体检测模型具有多模态活体检测模型的活体检测性能,从而实现提高基于单模态进行活体检测的准确度,并且还能够节省图像采集模组的成本。

Patent Agency Ranking