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公开(公告)号：CN109919097A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910175223.4
申请日：2019-03-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像处理与模式识别技术领域，具体涉及一种基于多任务学习的人脸和关键点联合检测系统、方法，旨在为了解决人脸和关键点联合检测的问题。本发明系统包括人脸检测模块、特征融合模块、多任务检测模块；所述人脸检测模块基于单步法检测模型构建的轻型网络结构，用于对输入待检测图像进行人脸检测；所述特征融合模块，用于对所述人脸检测模块中三个网络分支的人脸检测输出进行特征融合；所述多任务检测模块用于将所述特征融合模块输出的融合后的特征图映射到三个不同的特征子空间，分别进行分类、人脸框回归、关键点回归。本发明能同步进行人脸和关键点检测两个任务，提升了检测速度的同时，保证了较高的精度。
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公开(公告)号：CN109902641A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910168643.X
申请日：2019-03-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人脸识别领域，具体涉及一种基于语义对齐的人脸关键点检测方法、系统、装置，旨在为了提高人脸关键点检测的准确度，本发明方法在传统方法获取基本收敛的人脸关键点检测网络后，采用所构建的包含包括标注有关键点的人脸图像样本、各关键点位置为中心的标准高斯的响应图的训练样本，使用含有隐变量的概率模型作为极大似然估计的目标再进行人脸关键点检测网络的优化；通过最终优化的人脸关键点检测网络进行人脸关键点坐标的预测。本发明在网络训练过程中有效地克服了标注随机性带来的训练震荡问题，提高人脸关键点检测的准确度。
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公开(公告)号：CN108875559A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810391451.0
申请日：2018-04-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及生物特征识别技术领域，具体提供了一种基于证件照与现场照的人脸识别方法及系统，旨在解决如何提高基于证件照与现场照的人脸识别准确性的技术问题。为此目的，本发明中的人脸识别方法可以根据证件照图像与现场照图像的图像特征，计算二者相似度，进而根据相似度值判断证件照图像与现场照图像是否相似。基于此，在对大规模的证件照与现场照进行比对时，基于相似度判断，可以快速完成图像比对工作。同时，本发明中的人脸识别系统可以执行并实现上述人脸识别方法。
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