公开(公告)号：CN106651886A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201710000627.0

申请日：2017-01-03

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 毋立芳 ,  张加楠 ,  贺娇瑜 ,  简萌 ,  闫春灿 ,  刘思远

IPC: G06T7/11 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06K9/6223 ,  G06N3/084 ,  G06T2207/30192

Abstract: 本发明提供一种基于超像素聚类优化CNN的云图分割方法。该方法首先利用均值漂移算法把一幅原本是像素级的图，划分成一个又一个区域级的超像素组成的图，而这些超像素中提取出有效的信息是相同的。再将这些足以代表该区域总体特征的核心点为中心的区域的图像输入到我们已经通过CNN训练好的网络中，得到该核心点的标签，进而表征该超像素对应的标签，最后将不同的区域的结果进行组合，就可以得到最优的分割结果。本发明引入超像素，保证了像素的一致性，将云图的分割准确度达到了99.55％，在保证分割精度的前提下极大地提升了分割的速度。

公开(公告)号：CN105956572A

公开(公告)日：2016-09-21

申请号：CN201610320416.0

申请日：2016-05-15

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 毋立芳 ,  许晓 ,  漆薇 ,  贺娇瑜 ,  徐姚文 ,  张洪嘉

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06K9/00228 ,  G06K9/00899 ,  G06K9/00906 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于卷积神经网络的活体人脸检测方法，涉及机器学习以及模式识别领域。本发明是面向人脸识别中的欺骗问题提出的。传统的人脸识别技术很容易被攻击，攻击者经常采用照片、视频以及3D模型等方法对合法用户的人脸进行复制。如果人脸识别系统不能有效地区分真实人脸和假冒人脸，入侵者就很容易以假冒身份通过识别系统。基于这个问题，本发明提出了一种针基于卷积神经网络的活体人脸检测方法。本发明所提出的方法中的卷积神经网络是基于cuda_convnet框架实现的，网络结构包括四个卷积层，两个max‑pooling层，以及一个全连接层和一个soft‑max层，soft‑max层包括两个神经元，用来预测真假人脸的概率分布。