人脸识别模型的生成方法和装置

    公开(公告)号:CN108509915B

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN201810289806.5

    申请日:2018-04-03

    Inventor: 张刚

    Abstract: 本申请实施例公开了人脸识别模型的生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取训练样本集合;将训练样本集合中的训练样本输入到初始人脸识别模型对初始人脸识别模型进行训练,得到训练后的人脸识别模型,训练后的人脸识别模型用于识别人脸图像所对应的人物身份。该实施方式通过在原始人脸图像中截取至少一个特征区域,并对各特征区域进行图像变换,将图像变换后的至少一个特征区域替换原始人脸图像中相对应的特征区域所生成的图像作为扩充人脸图像,并使用包括扩充人脸图像的训练样本集合对人脸识别模型进行训练,从而扩充了训练样本的数量,减少了获取训练用人脸图像的人力物力成本和时间成本。

    智能设备的控制方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN112584280A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201910927956.9

    申请日:2019-09-27

    Abstract: 本申请实施例公开了一种智能设备的控制方法、装置、设备和介质,涉及数据处理领域,尤其涉及人工智能技术。具体实现方案为:确定目标功能的所处状态;检测用户对本地屏幕的注视操作;根据注视操作信息和目标功能状态信息,控制所述目标功能的状态切换。本申请实施例提供了一种智能设备的控制方法、装置、设备和介质,实现了对目标功能状态的自动灵活控制,满足不同用户的个性化需求。

    用于生成图像的方法和装置

    公开(公告)号:CN107578017B

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN201710806070.X

    申请日:2017-09-08

    Inventor: 何涛 张刚 刘经拓

    Abstract: 本申请公开了用于生成图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取从目标视频中提取的至少两帧人脸图像;将至少两帧人脸图像输入预先训练的生成模型,生成单张人脸图像,生成模型在训练过程中利用损失函数更新模型参数,而该损失函数是基于单张人脸生成图像为真实人脸图像的概率和该单张人脸生成图像与标准人脸图像之间的相似度确定的。该实施方式可以提高生成模型所生成的单张人脸图像的真实性,进而提高了基于视频得到的人脸图像的质量。

    用于处理图像的方法和装置

    公开(公告)号:CN108491258A

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201810270168.2

    申请日:2018-03-29

    Inventor: 张刚

    Abstract: 本申请实施例公开了用于处理图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取至少一个人脸图像;基于人脸图像的数量和预设的线程数量阈值,确定对人脸图像进行处理的线程的线程数量;将至少一个人脸图像分配给线程数量个线程,其中,线程数量个线程中的线程在将处理后的人脸图像发送给图像存储服务端之后进入等待状态。该实施方式实现了采用多个线程处理人脸图像,提高了执行效率。

    用于识别人脸图像的方法和装置
    57.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108446660A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810271618.X

    申请日:2018-03-29

    Inventor: 张刚

    Abstract: 本申请实施例公开了一种用于识别人脸图像的方法和装置。方法的一个具体实施方式包括:从两张人脸图像中分别获取关键部位图像序列,得到两组关键部位图像序列;将两组关键部位图像序列分别输入卷积神经网络的卷积层,得到两组特征向量;从两组特征向量中读取相对应的一对特征向量,计算该对特征向量的相似度;基于该对特征向量的相似度,确定两张人脸图像中的人脸是否为同一张人脸。该方法能够提高识别多张人脸图像中的人脸是否为同一张人脸的效率。

    信息获取方法和装置
    60.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107563360A

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201710915703.0

    申请日:2017-09-30

    Inventor: 张刚 陆进

    Abstract: 本申请公开了信息获取方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取多个未注册用户的图像,未注册用户为人脸识别系统中不存在属于未注册用户的注册图像的用户;计算每一个未注册用户的图像对应的最大相似度,最大相似度为所述未注册用户的图像中的人脸对象与多个注册图像中的人脸对象的相似度中的最大的相似度;基于计算出的每一个未注册用户的图像对应的最大相似度,确定出对应于预设条件的相似度阈值,预设条件包括:对应的最大相似度大于相似度阈值的未注册用户的图像的数量与未注册用户的图像的数量的比例小于比例阈值。实现了确定出可以人脸识别系统被入侵的风险可控的相似度阈值,提升人脸识别系统的安全性。

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