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公开(公告)号：CN107578034A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710910131.7
申请日：2017-09-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 杜康
Abstract: 本申请实施例公开了信息生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像和预先对该待检测图像进行人脸检测后所得的、用于指示该待检测图像中的人脸区域的人脸区域信息；基于该人脸区域信息，从该待检测图像中提取人脸图像；将该人脸图像输入预先训练的卷积神经网络，得到图像特征信息，其中，该卷积神经网络用于提取图像特征；对该图像特征信息进行解析，确定该人脸图像清晰的概率；基于该概率确定该人脸图像是否清晰，并生成检测结果。该实施方式提高了图像检测效率。
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公开(公告)号：CN107622240B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201710858135.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 杜康
IPC: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了人脸检测方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像；将该待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸整体特征信息和人脸局部特征信息，其中，该第一卷积神经网络用于提取人脸整体特征和人脸局部特征；将该人脸整体特征信息和该人脸局部特征信息输入至预先训练的第二卷积神经网络，得到人脸检测结果，其中，该第二卷积神经网络用于表征人脸整体特征信息、人脸局部特征信息与人脸检测结果的对应关系。该实施方式提高了在人脸被部分遮挡的情况下检测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107679490B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710908705.7
申请日：2017-09-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 杜康
CPC classification number: G06K9/00234 , G06K9/036 , G06K9/3233 , G06K9/6256 , G06K9/6274 , G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/084 , G06N7/00 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例公开了用于检测图像质量的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像和预先对该待检测图像进行人脸检测后所得的、用于指示该待检测图像中的人脸区域的人脸区域信息；基于该人脸区域信息，从该待检测图像中提取人脸图像；将该人脸图像输入预先训练的卷积神经网络，得到该人脸图像所包括的各个像素点归属于预设的类别标识集合中的每个类别标识所指示的类别的概率；将该人脸图像输入预先训练的人脸关键点定位模型，得到该人脸图像所包括的各个人脸关键点的坐标；基于该概率和该坐标，确定该人脸图像被遮挡的概率；基于该被遮挡的概率，确定该人脸图像的质量是否合格。该实施方式提高了图像质量检测效率。
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公开(公告)号：CN108509921A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810297438.9
申请日：2018-04-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标图像序列中待检测图像以及位于待检测图像之后的后帧图像；获取与待检测图像关联的第一位置信息集合；基于所获取的第一位置信息集合与预先训练的目标跟踪模型，获取与后帧图像关联的第二位置信息集合；基于预先训练的目标检测模型，获取与后帧图像关联的第三位置信息集合；根据所述第二位置信息集合与所述第三位置信息集合生成目标信息。该实施方式提供了一种基于目标检测与目标跟踪的信息生成机制，丰富了信息生成方法。
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公开(公告)号：CN108470179A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810270454.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于检测对象的方法和装置。上述方法的一具体实施方式包括：利用卷积神经网络的第一特征提取网络提取目标图像的特征，得到第一特征图；在第一特征图中确定第一候选区域以及在第一候选区域检测目标对象，得到第一特征图的第一目标对象检测结果；利用卷积神经网络的第二特征提取网络提取第一特征图的特征，得到第二特征图；在第二特征图中确定第二候选区域以及在第二候选区域中检测目标对象及目标对象的第一关联对象，生成第二特征图的第二目标对象检测结果，其中，第一关联对象为预设的、与目标对象存在位置关联的对象。该实施方式提高了目标对象检测的精确度。
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公开(公告)号：CN107679490A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710908705.7
申请日：2017-09-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 杜康
CPC classification number: G06K9/00234 , G06K9/036 , G06K9/3233 , G06K9/6256 , G06K9/6274 , G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/084 , G06N7/00 , G06N20/00 , G06K9/00228 , G06K9/00268 , G06T7/0002 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30168
Abstract: 本申请实施例公开了用于检测图像质量的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像和预先对该待检测图像进行人脸检测后所得的、用于指示该待检测图像中的人脸区域的人脸区域信息；基于该人脸区域信息，从该待检测图像中提取人脸图像；将该人脸图像输入预先训练的卷积神经网络，得到该人脸图像所包括的各个像素点归属于预设的类别标识集合中的每个类别标识所指示的类别的概率；将该人脸图像输入预先训练的人脸关键点定位模型，得到该人脸图像所包括的各个人脸关键点的坐标；基于该概率和该坐标，确定该人脸图像被遮挡的概率；基于该被遮挡的概率，确定该人脸图像的质量是否合格。该实施方式提高了图像质量检测效率。
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公开(公告)号：CN107644209A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710858134.0
申请日：2017-09-21
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Inventor： 杜康
Abstract: 本申请实施例公开了人脸检测方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像；将该待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸特征信息，其中，该第一卷积神经网络用于提取人脸特征；将该待检测图像输入至预先训练的第二卷积神经网络，得到语义特征信息，其中，该第二卷积神经网络用于提取图像的语义特征；对该人脸特征信息和该语义特征信息进行解析，生成人脸检测结果。该实施方式提高了模糊图像的检测结果的准确性。
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