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公开(公告)号：CN111382607B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN201811622520.0
申请日：2018-12-28
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请公开了一种活体检测方法、装置及人脸认证系统。其中该活体检测方法，包括：通过全像素双核摄像头获取图像；将获取的图像进行预处理得到左图和右图；以及根据所述左图和右图，进行活体检测，得到活体检测结果。
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公开(公告)号：CN108664880B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201810209257.6
申请日：2018-03-14
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种活性测试方法和设备。所述活性测试方法包括：针对测试目标检测输入图像中的人脸区域；实现第一活性测试，以基于与检测到的人脸区域对应的第一图像确定第一活性值；实现第二活性测试，以基于与检测到的人脸区域的局部人脸区域对应的第二图像确定第二活性值；实现第三活性测试，以基于输入图像的整体或输入图像的全区域确定第三活性值，其中，输入图像的整体或输入图像的全区域包括检测到的人脸区域以及检测到的人脸区域之外的区域；基于第一活性值、第二活性值和第三活性值，确定活性测试的结果。
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公开(公告)号：CN108076338B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201611033320.2
申请日：2016-11-14
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: H04N13/128 , H04N13/239
Abstract: 本发明实施例提供了图像视觉处理方法、装置及设备，所述方法包括：确定出通过动态视觉传感器DVS获取的双目帧图像中每个事件像素点的视差和深度信息；确定出双目帧图像中每个非事件像素点的多个邻居事件像素点；根据每个非事件像素点的各邻居事件像素点的位置信息，确定出该非事件像素点的深度信息；根据双目帧图像中各像素点的深度信息，进行相应处理。利用本发明实施例，无需非事件像素点参与像素点的匹配，即使非事件像素点之间的光照强度、对比度和纹理难以区分，或者被遮挡，也可利用近邻的事件像素点的位置信息，较为精确地确定出非事件像素点的深度信息，提升非事件像素点深度信息的精度。
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公开(公告)号：CN113129332A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010044865.3
申请日：2020-01-16
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种执行目标对象跟踪的方法和装置，所述方法包括：获取图像中的目标对象区域图像的第一深度特征和搜索区域图像的第二深度特征；根据第一深度特征与第二深度特征获得全局响应图，并根据全局响应图获得第一阶段目标对象包围框预测结果；根据第一阶段目标对象包围框预测结果对第二深度特征进行更新；基于第一深度特征获得多个局部特征块，根据所述多个局部特征块与更新后的第二深度特征获得局部响应图，并根据局部响应图获得第二阶段目标对象包围框预测结果。
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公开(公告)号：CN113129353A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010046284.3
申请日：2020-01-16
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种深度估计方法和装置，所述深度估计方法包括：获取图像，其中，所述图像的像素具有多个子像素；基于所述图像来获取多个子图像，其中，所述子图像的像素为所述子像素；获取子图像之间的视差；以及基于子图像之间的视差来获取所述图像的深度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108171103B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN201611118373.4
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供了目标检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测图像；根据级联神经网络对待检测图像的多个候选区域进行分类；其中，从第二级开始的神经网络中，至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络，上述子神经网络对前一级神经网络分类后的分类结果进行分类；根据多个候选区域的最终分类结果，确定出目标区域。本发明实施例中，从第二级开始的神经网络中，至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络，可较为全面精确地对候选区域进行分类，提升分类精度；进而更加精确地确定出目标区域。且有利于减少神经网络的级数，可减少由各级神经网络组成的分类模型占用的存储空间；可应用到硬件配置较低或计算性能较弱的设备中。
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公开(公告)号：CN108073857B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201611001931.9
申请日：2016-11-14
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本发明实施例提供了一种动态视觉传感器DVS事件处理的方法及装置，该方法包括：获取DVS事件图序列，然后针对DVS事件图序列中的任一DVS事件图，提取DVS事件特征描述子，其中，DVS事件特征描述子具有尺度不变特性和/或旋转不变特性，然后根据提取的DVS事件特征描述子，确定当前时刻DVS事件图的三维空间位姿，然后根据各DVS事件图的三维空间位姿，生成具备时域一致性的DVS事件图序列，本发明实施例用于将DVS事件图序列，生成具备时域一致性的DVS事件图序列。
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公开(公告)号：CN108073876B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201611025410.7
申请日：2016-11-14
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面部解析设备和面部解析方法。根据本发明的面部解析方法，包括：将待测样本输入到残差网络模块；使用训练好的残差网络模块对待测样本进行处理，其中，所述残差网络模块包括沿着从输入到输出方向排列的多个顺序结合的残差块，将所述多个顺序结合的残差块中的预定的第N个残差块的输出发送到残差反卷积网络模块；使用训练好的残差反卷积网络模块处理所述第N个残差块的输出，以得到分类图，其中，残差反卷积网络模块包括多个顺序结合的残差反卷积块，所述多个残差反卷积块分别与所述多个残差块中的第一个到第N个残差块对应。采用本发明的面部解析方法，能够提升人脸解析的性能，同时该方法模型尺寸大幅度减小。
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公开(公告)号：CN116311549A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310265731.8
申请日：2017-03-27
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开提出了用于活体目标检测的方法、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：基于目标图像的类别来确定所述目标图像的第一活体检测值；以及根据所述目标图像的第一活体检测值来确定所述目标图像中的目标是否为活体目标。
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公开(公告)号：CN108664843B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201710192070.5
申请日：2017-03-27
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本公开提出了用于活体目标检测的方法、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：基于目标图像的类别来确定所述目标图像的第一活体检测值；以及根据所述目标图像的第一活体检测值来确定所述目标图像中的目标是否为活体目标。
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