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公开(公告)号：CN110188615B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910363339.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种人脸表情识别方法、装置、介质及系统，该方法在包括深度神经网络和至少一个自适应权重共享单元的自适应权重共享网络上实现，包括：数据提取步骤：获取标注人脸面部动作单元标签的第一人脸图像集和标注离散表情标签的第二人脸图像集，在所述第一人脸图像集和第二人脸图像集中选取图像分别进行人脸检测、定位，裁切得到同大小的人脸区域图像；图像训练步骤：对所述人脸区域图像进行拼接，对该图像进行离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的训练；任务测试步骤：通过人脸图像表情预测分类对所述离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的性能进行测试评价。该方法与装置可以提高人脸表情识别算法的准确率。
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公开(公告)号：CN110188615A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910363339.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种人脸表情识别方法、装置、介质及系统，该方法在包括深度神经网络和至少一个自适应权重共享单元的自适应权重共享网络上实现，包括：数据提取步骤：获取标注人脸面部动作单元标签的第一人脸图像集和标注离散表情标签的第二人脸图像集，在所述第一人脸图像集和第二人脸图像集中选取图像分别进行人脸检测、定位，裁切得到同大小的人脸区域图像；图像训练步骤：对所述人脸区域图像进行拼接，对该图像进行离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的训练；任务测试步骤：通过人脸图像表情预测分类对所述离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的性能进行测试评价。该方法与装置可以提高人脸表情识别算法的准确率。
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公开(公告)号：CN103324950B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201210077833.9
申请日：2012-03-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开一种基于在线学习方法的人体重现检测系统，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，在视频帧中检测人体，得到所述视频帧中的人体检测结果集合；步骤2，对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪；步骤3，根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果，进行学习和更新人体特征模型；步骤4，存储和管理人体特征模型，得到匹配的人体特征模型，并在新的输入视频帧中进行人体重现检测。
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公开(公告)号：CN103324907B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201210078068.2
申请日：2012-03-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开一种用于人体重现检测的人体表观模型的学习方法和系统，所述方法包括如下步骤：步骤1，在视频帧的检测窗口中提取人体表观特征，建立人体表观描述子；步骤2，基于时空约束信息提取正例和反例人体表观描述子，用于训练人体表观模型。
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公开(公告)号：CN103324907A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201210078068.2
申请日：2012-03-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开一种用于人体重现检测的人体表观模型的学习方法和系统，所述方法包括如下步骤：步骤1，在视频帧的检测窗口中提取人体表观特征，建立人体表观描述子；步骤2，基于时空约束信息提取正例和反例人体表观描述子，用于训练人体表观模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101763503B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN200910244272.5
申请日：2009-12-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种姿态鲁棒的人脸识别方法，该方法包括检测输入人脸图像的人脸区域、定位其面部关键特征点并且将人脸区域进行归一化处理；估计输入人脸的姿态，获取输入人脸的姿态类别；提取归一化处理后的人脸区域的特征；根据所提取的人脸区域的特征和基于所述姿态类别耦合的人脸数据利用岭回归模型来获取线性组合系数；将线性组合系数输入分类器，获取人脸识别的结果。通过应用本发明，降低了人脸识别对姿态差异的敏感性，在保持较好识别性能的同时，增强了人脸识别对各种应用场景的适应能力。
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公开(公告)号：CN102436636A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201010296746.3
申请日：2010-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
Abstract: 本发明涉及自动分割头发的方法及系统，方法包括：步骤1，对训练集和待分割的图像进行人脸检测，提取人脸部分的扩展图像；步骤2，对于训练集中的图像，根据标记的头发像素点建立通用头发特征统计模型，依据姿态进行分类，计算各类的位置先验模型；步骤3，对待分割的图像进行划分，确定待分割的图像所属的姿态类别，依据通用头发特征统计模型和所属姿态类别的位置先验模型选择头发种子和背景种子；步骤4，对头发种子建立头发特征统计模型，对背景种子建立背景特征统计模型；步骤5，根据待分割图像的头发特征统计模型和背景特征统计模型，及所属姿态类别的位置先验模型对待分割的图像进行头发分割。本发明能够解决多种人脸姿态的头发分割问题。
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公开(公告)号：CN101609509B
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN200810115330.X
申请日：2008-06-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于预分类器的物体检测方法，包括下列步骤1)根据样本的多个局部区域内像素值的亮暗关系的组合计算特征；2)利用所述特征训练预分类器；3)应用所述预分类器对灰度图像进行检测，并进行后处理，得到物体窗口。本发明根据计算量有限，且描述能力强的特征进行预分类器的构建，并依此进行物体预检测，从而有效降低了物体检测的误检率，提高了物体检测的鲁棒性，而且还显著提高了物体检测的速度。
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公开(公告)号：CN100369047C
公开(公告)日：2008-02-13
申请号：CN200510068027.5
申请日：2005-04-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor相位模式的图像识别方法，包括：图像选取；对所要比较的图像做Gabor变换，每个图像得到各自的Gabor特征图谱；对Gabor特征图谱中的各个Gabor特征图提取全局Gabor相位模式；对Gabor特征图谱中的各个Gabor特征图提取局部Gabor相位模式；对全局Gabor相位模式和局部Gabor相位模式做统计，并将统计结果串接成高维特征向量；对图像的高维特征向量做比较，得到高维特征向量间的相似度，利用相似度识别图像。本发明的优点在于：能够保留纹理图像的结构信息，可用于对复杂图像的识别，识别精度高；能有效克服光照、姿态、老化和噪声等干扰因素的影响，识别效果好。
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