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公开(公告)号：CN113313039B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110618201.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于动作知识库与集成学习的视频行为识别方法及系统，使用3D深度残差网络提取输入视频的全局特征，借助动作知识库来提取基于视觉的动作状态特征和基于语言的动作状态特征；将提取出的特征依照人体部位构建对应的图结构，构建一种多头图卷积特征融合网络来对构建的图结构进行信息融合；构建五种结构类似的弱分类器，前三个分类器输入为上述三种特征，后两个分类器输入为级联之后的特征；提出了一种动态的交叉熵损失函数，来对不同的弱分类器的结果进行集成与分类。实现对视频段中包含的动作的分类，提升了分类准确率。
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公开(公告)号：CN113239867A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110603103.7
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掩码区域自适应增强的光照变化人脸识别方法，针对像素层面，引入人脸解析模型和五官对称性先验，对光照变化人脸图像中光照条件极差的五官区域进行着重增强，并对五官以及人脸轮廓进行保持；其次，针对特征层面，基于人脸数据集构建成对图像，然后引入人脸特征提取网络，对生成的图像和与其对应的标准图像提取人脸特征，并施加身份特征约束，使生成的图像与其对应的标准图像具有相似的特征，提高人脸识别准确率。本发明实现了对光照变化人脸图像较好的增强，提高了人脸识别准确率。
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公开(公告)号：CN113378722B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110657341.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于3D卷积和多级语义信息融合的行为识别方法及系统，通过3D卷积网络提取视频帧序列的时空特征；为了防止在3D卷积过程中丢失某些对识别出行为类别极为关键的时间语义信息，使用多级语义信息融合模块来聚集3D卷积网络中各个中间层特征所包含的时间语义信息；将提取出的时间语义信息和3D卷积网络所提取的特征进行融合并分类，得到行为类别。本发明利用LSTM网络设计了多级语义信息融合模块，该模块从3D卷积网络所产生的中间特征中提取时间语义信息，并将其和3D卷积网络提取的最终特征进行融合，使网络的分类器接收更多的信息，提升最终的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113255788B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110603035.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段掩码指导的生成对抗网络人脸校正方法及系统，构造并训练基于侧脸五官掩码图像生成其正脸五官掩码图像的生成对抗网络，该网络包含生成器和判别器；构造并训练基于正脸五官掩码图像指导生成正脸图像的生成对抗网络，该网络包含生成器、判别器和人脸特征提取器网络；输入侧脸图像至第一阶段网络生成正面化五官掩码图像，级联侧脸图像和生成的正面化五官掩码图像输入至第二阶段网络生成正脸图像；本发明将人脸校正划分为两阶段任务，第一阶段从侧脸五官掩码图像生成正脸五官掩码图像，第二阶段使用生成的正脸五官掩码图像指导生成正脸图像，使得生成的正脸图像在五官局部区域上能够与真实的正脸图像保持较好的一致性。
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公开(公告)号：CN113313039A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110618201.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动作知识库与集成学习的视频行为识别方法及系统，使用3D深度残差网络提取输入视频的全局特征，借助动作知识库来提取基于视觉的动作状态特征和基于语言的动作状态特征；将提取出的特征依照人体部位构建对应的图结构，构建一种多头图卷积特征融合网络来对构建的图结构进行信息融合；构建五种结构类似的弱分类器，前三个分类器输入为上述三种特征，后两个分类器输入为级联之后的特征；提出了一种动态的交叉熵损失函数，来对不同的弱分类器的结果进行集成与分类。实现对视频段中包含的动作的分类，提升了分类准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239867B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110603103.7
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/141 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于掩码区域自适应增强的光照变化人脸识别方法，针对像素层面，引入人脸解析模型和五官对称性先验，对光照变化人脸图像中光照条件极差的五官区域进行着重增强，并对五官以及人脸轮廓进行保持；其次，针对特征层面，基于人脸数据集构建成对图像，然后引入人脸特征提取网络，对生成的图像和与其对应的标准图像提取人脸特征，并施加身份特征约束，使生成的图像与其对应的标准图像具有相似的特征，提高人脸识别准确率。本发明实现了对光照变化人脸图像较好的增强，提高了人脸识别准确率。
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公开(公告)号：CN113420806A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110688239.2
申请日：2021-06-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸检测质量评分方法及系统，构造人脸检测网络并进行预训练，使得模型可以准确定位出人脸的位置；同时提出了一种可以在训练过程中对奖惩进行自动调节的奖励函数，并与人脸检测网络组成环境生成器；使用浅层卷积神经网络构成智能体对人脸质量进行评分。训练智能体时采用了经验回放策略和目标Q网络算法，可以有效的提升训练速度和模型的性能。本发明利用不同质量的人脸之间的差异性较大这一特性，并结合深度强化学习思想与自调节奖惩机制实现对人脸的质量评分，能够高效的从视频数据中选出质量较好的人脸，提升人脸识别系统的性能。
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公开(公告)号：CN113255788A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110603035.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段掩码指导的生成对抗网络人脸校正方法及系统，构造并训练基于侧脸五官掩码图像生成其正脸五官掩码图像的生成对抗网络，该网络包含生成器和判别器；构造并训练基于正脸五官掩码图像指导生成正脸图像的生成对抗网络，该网络包含生成器、判别器和人脸特征提取器网络；输入侧脸图像至第一阶段网络生成正面化五官掩码图像，级联侧脸图像和生成的正面化五官掩码图像输入至第二阶段网络生成正脸图像；本发明将人脸校正划分为两阶段任务，第一阶段从侧脸五官掩码图像生成正脸五官掩码图像，第二阶段使用生成的正脸五官掩码图像指导生成正脸图像，使得生成的正脸图像在五官局部区域上能够与真实的正脸图像保持较好的一致性。
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公开(公告)号：CN113239866A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110603019.5
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征融合与样本注意增强的人脸识别方法及系统，通过人脸检测得到视频中特定目标人脸序列并对其进行评分；使用时间序列处理算法ConvGRU对人脸序列进行时间特征提取；从人脸序列中选出分数最高的图像作为关键帧；送入到Resnet50网络中提取出三种不同深度的特征图，使用空间特征融合算法ASFF计算得到空间特征；最后，将上述得到的时间特征和空间特征在通道维度上拼接后送入全局平均池化层和全连接层，使用提出的ADAM‑Softmax损失函数对模型进行训练；由于ADAM‑Softmax损失函数能够自适应增强对类内差异性较大样本的注意，从而使得模型在快速收敛同时也能达到较高识别准确率。
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公开(公告)号：CN113239870B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110605400.5
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于身份约束的生成对抗网络人脸校正方法及系统，构造并训练基于身份约束的生成对抗网络。该网络包括生成器、判别器和人脸特征提取网络；生成器包括编码器、角度姿态分类模块、身份约束识别模块和解码器。设计角度姿态分类模块和身份约束识别模块，分别得到姿态编码特征和身份编码特征，并引入特征损失函数来约束侧脸的身份编码特征逼近其正脸的身份编码特征。通过给侧脸编码特征添加身份约束，并实现侧脸编码特征中身份信息和姿态信息的解耦，使得侧脸身份编码特征通过解码器能够生成保持身份一致性的正脸图像。
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