本申请通过一种用于人脸数据清洗的方法及设备，首先获取原始数据集，其中，所述原始数据集的每个原始图片包含一个或多个人脸；接着将所述原始数据集的每个原始图片输入人脸检测网络模型，以获取每个原始图片中的全部人脸图片及与所述人脸图片中人脸对应的信息；然后基于与人脸图片中人脸对应的人脸得分信息，对所述每个原始图片中的全部人脸图片进行排序并标号；最后遍历基于所述原始数据集获取的全部人脸图片，获取标号符合第一预设阈值的人脸图片，并集合为第一人脸数据集。经过对原始数据集的清洗，清除原始数据集中质量不高及重复的人脸数据，标注后用于训练人脸识别模型，可获得较好的训练效果。
📄 2020114888269
📂 G06V40_16
👤 上海芯翌智能科技有限公司
📅 2020-12-16
一种人脸识别模型的训练方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：步骤一：获取样本人脸图像，所述样本人脸图像具有人脸身份标签；步骤二：从多个预测网络中选择当前预测网络，采用骨干网络计算所述样本人脸图像的人脸特征向量，将所述人脸特征向量输入至所述当前预测网络，以得到当前预测结果，并根据所述人脸身份标签和所述当前预测结果更新所述骨干网络；步骤三：判断是否遍历所述多个预测网络，如果是，则继续执行步骤四，否则返回至步骤二，直至遍历所述多个预测网络；步骤四：判断是否满足预设停止条件，如果是，则得到训练后的人脸识别模型，所述训练后的人脸识别模型包括更新后的骨干网络。本发明的方案可以提高人脸识别模型的性能。
📄 2021104021098
📂 G06V40_16
👤 上海芯翌智能科技有限公司
📅 2021-04-14
已申报项目
本申请提供了一种人脸图片档案处理方案，该方案可以将待归档的人脸图片的特征信息与已有的人员档案的特征信息进行对比，根据对比结果对所述人脸图片进行初步归档，将归档成功的人脸图片与对应的人员档案关联，然后从归档失败的人脸图片中确定优质图片和一般图片，并在满足不同的处理条件时，分别对人脸图片进行不同程度的处理，由此优化了人员档案的建立过程，即使处于连续大规模人像抓拍这类复杂场景下，也可以通过在不同处理条件下采用不同程度的处理，在确保方案性能没有明显下降的前提下，降低了整个处理过程的复杂度。
📄 2020114888733
📂 G06V40_16
👤 上海芯翌智能科技有限公司
📅 2020-12-16
已申报项目
本发明提供了一种人脸抓拍图片归档方法及装置，包括：获取抓拍的批次人脸抓拍图片集；依据图片相似度，对批次人脸抓拍图片集中的各人脸抓拍图片进行归档，得到至少一个临时档案；针对每一临时档案，计算该临时档案中的临时基准图片与预先存储的归档档案库中每一归档档案的归档基准图片之间的人脸特征相似度；若临时基准图片与第一归档档案中的归档基准图片之间的人脸特征相似度大于或等于预先设置的归档相似度阈值，将该临时档案归入所述第一归档档案中；若临时基准图片与任一归档档案中的归档基准图片之间的人脸特征相似度都小于归档相似度阈值，则在归档档案库中新建归档档案，并将该临时档案归入新建归档档案。可以提高归档效率。
📄 2020112176452
📂 G06K9_00
👤 北京澎思科技有限公司
📅 2020-11-04
本发明公开了一种基于个性化联邦学习的面部识别方法和装置，获取用户的面部图像数据，将所述面部图像数据输入最佳面部识别模型中，得到面部识别结果；个性化模型对上传的本地模型参数进行余弦相似度计算，对自身的全局模型参数进行更新，并将更新后的全局模型参数下发给相对应的客户端，实现在进行客户端分组的时候，将数据分布极端异常的客户端进行隔离，数据分布具有相似性的客户端会进行协作。该方法对恶意攻击方具有良好的防御作用，利用个性化机制进行训练，逐渐将恶意客户端与正常客户端进行分离，聚合不同的全局模型，减少彼此之间的影响，实现对面部的识别。
📄 2022106299666
📂 G06V40_16
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-06
本发明公开了一种针对单张人脸查询次数受限攻击的防御方法及防御装置，包括：首先，利用已知黑盒攻击对单张初始人脸图像进行模拟攻击，记录反问分类器次数。然后，用相同黑盒攻击再现次数受限攻击，并完成不段优化，直至攻击成功。最后通过计算比较相应的损失以及对抗人脸的攻击强弱，达到对有效攻击程度不同的特征进行针对性优化防御的效果。该防御方法及防御装置提高人脸分类器对次数受限攻击产生的对抗样本的防御能力。
📄 201910440684X
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-05-24
本发明公开一种基于树莓派和人脸识别的车载嫌疑犯锁定系统。它包括存储与管理模块，存储与管理模块包括数据库服务器、客户端电脑和树莓派，所述树莓派内置图像采集模块、人脸检测模块、人脸姿态评估模块、人脸特征提取模块、PCA降维模块以及无线网络通信模块。它通过树莓派采集乘客的人脸，对人脸进行姿态评估后进行特征提取，并将提取到的特征发送给人脸比对模块，与数据库中已保存的嫌疑犯的人脸进行匹配，识别嫌疑犯信息显示、保存并报警。本发明通过安装在出租车副驾驶前的树莓派进行嫌疑犯的识别与锁定，大大提高了人脸识别的机动性，对嫌疑犯的锁定及抓捕提供了很大帮助，本系统作为一种安防系统，对维护社会公共安全有重大意义。
📄 2019110065039
📂 G06V40_16
👤 浙江工业大学
📅 2019-10-22
基于人脸识别与行人重识别的特定目标跟踪方法，首先训练基于特征融合与三重损失函数的行人重识别神经网络，建立追踪目标人脸库，人脸识别模块提取人脸库的人脸特征向量；然后检测监控画面中的行人，人脸识别模块提取监控画面中行人人脸特征，与人脸库特征向量比对相似度，人脸识别成功则保存由行人重识别模型得到的行人特征至行人库。人脸识别失败则进行行人重识别，比对行人特征与行人特征库的相似度。行人重识别成功则保存相似度高的行人特征至行人库，行人重识别失败则利用上下帧的时空相关性确定行人的身份。最终实现在监控中对特定目标实时、有效的跟踪。
📄 2018111960633
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2018-10-15
一种联合平滑矩阵多变量椭圆分布的鲁棒人脸识别方法，以有效对光照变化、大面积遮挡、真实伪装等噪声的图像进行分类，并获得较高识别率为目的，分为以下步骤：a)随机选择图像样本进行分类，组成训练字典集，每一类有各自的样本标签，通过构建的模型对字典集进行训练；b)设置迭代次数t的值、初始化加权矩阵R＝T＝I，其中I为单位矩阵；c)迭代计算重构编码系数向量α、加权矩阵R和T的值，重复迭代直至达到收敛条件或最大迭代次数，输出最终的α值；d)通过α值得到重构误差值e，以e值最小对被测样本进行分类，得到识别结果，对被测样本进行分类。
📄 201710623041X
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2017-07-27
一种基于加权混合范数回归的鲁棒人脸识别方法，其涉及模式识别领域，目的是提高人脸图像损失时的识别精度。包括以下步骤：a)为每个目标对象选取ni个样本作为训练集，确定字典矩阵X，输入测试人脸图像Y；b)建立WMNR模型，优化模型，获得相应的特征权值矩阵W，系数向量a和非负权值向量s；c)将步骤b学习得到的W，a和s代入分类重构误差最小化模型，最终实现人脸图像识别。本发明使用权值自适应机制和一种有效的重加权快速迭代算法对模型进行优化，具有运算效率高、准确性高等优点，非常适合图像受损情况下的人脸检测和人脸分类。
📄 2018102031534
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2018-03-13
一种多角度人脸识别方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：将采集到的原始图像进行预处理；将预处理后的原始图像进行颜色空间转换，得到YUV空间的图像；从所述YUV空间的图像中提取肤色区域，形成肤色区域的二值化蒙板；将所提取的二值化蒙板中的人脸肤色区域图像旋转至正常角度；对经过角度旋转得到的正常角度的人脸肤色区域图像进行识别。上述的方案，可以在使用有限的计算资源进行人脸识别时，提高识别的准确度。
📄 2019106027138
📂 G06V40_16
👤 南京邮电大学
📅 2019-07-05
本发明公开了一种基于深度学习和空间转换网络的多角度人脸识别方法，首先，构建卷积神经网络模型，改进其损失函数，并用预先获取的图片对模型进行训练；其次，基于空间转换网络的人脸对齐：利用变换矩阵对预先获取的图片进行数据采集并生成与模板相同角度大小的对应人脸；最后，基于YOLOV2对人脸进行检测。本发明通过在海量的人脸数据上进行训练提取泛化的人脸特征表示，突出特征之间的可区分度，使人脸识别准确度显著提高，可以发展为自然非配合场景下的人脸识别；且本发明能将人脸对齐和人脸识别网络统一起来，构成一个端到端的学习系统，极大地提高了人脸对齐的灵活性。
📄 2020110955512
📂 G06K9_00
👤 南京邮电大学
📅 2020-10-14
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