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公开(公告)号：CN113361455B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110720004.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了人脸鉴伪模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可应用于人脸识别等场景。方法的一具体实施方式包括：执行如下训练操作，直至达到预设结束条件：获取相对应的真实人脸图像和合成人脸图像；通过噪声添加网络在合成人脸图像中添加噪声，得到人脸噪声图像，并通过判别网络识别真实人脸图像和人脸噪声图像中的人脸对象的真实性，以采用对抗方式训练噪声添加网络和判别网络；将训练后的判别网络确定为人脸鉴伪模型。本公开提高了人脸鉴伪模型的泛化能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114429663A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210109394.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06F16/51 , G06F16/583
Abstract: 本公开提供了一种人脸底库的更新方法、人脸识别方法、装置及系统，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别、人脸图像处理等应用场景，包括：获取原始的人脸底库中，与获取到的当前人脸图像归属于同一用户的人脸图像集合，人脸底库中包括至少一个用户的人脸图像集合，人脸图像集合中包括已存人脸图像，确定当前人脸图像与同一用户的已存人脸图像之间的相似度，同一用户的已存人脸图像具有计数值，计数值表征同一用户的已存人脸图像与同一用户的其他人脸图像之间的连续未匹配成功的次数或连续匹配成功的次数，根据相似度和计数值对原始的人脸底库进行更新处理，实现了更新的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114429581A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210097295.3
申请日：2022-01-26
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种数据处理方法及装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉技术领域，可应用人脸识别等场景。具体实现方案包括：对样本数据进行特征提取，得到样本数据特征；根据样本数据特征和预设噪声类数据特征，确定样本数据是否为噪声样本数据；以及响应于确定样本数据为非噪声样本数据，利用样本数据进行深度网络模型训练。
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公开(公告)号：CN113961899A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111270013.7
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06F21/32 , G06V40/16 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本公开提供了一种实名认证方法、装置、系统、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域。具体实现方案为：在采集到人脸图像数据后，通过读取配置信息获得针对当前应用场景配置的需调用的多个功能模块及调用顺序，检测到人脸信息后，按照调用顺序依次调用配置信息中的包含静默活体检测模块、动作活体检测模块和炫瞳活体检测模块中的一种或多种的人脸活体检测模块，进行人脸活体检测；人脸活体检测通过后，通过云端的实名认证服务器完成实名认证。应用本公开提供的实名认证方法，可针对不同应用场景，配置不同功能模块及调用顺序，因此，可适应不同业务应用场景，具有很高的通用性。
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公开(公告)号：CN113705361A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110886800.8
申请日：2021-08-03
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提出了一种活体检测模型的训练方法，涉及计算机视觉和深度学习等人工智能领域，适用于人脸识别和活体检测场景，包括获取携带人脸的训练样本图像，并将训练样本图像输入活体检测模型中，由活体检测模型获取训练样本图像的多个尺度的目标特征图；将从每个尺度的目标特征图中提取候选特征进行特征融合，获取目标融合特征；基于目标融合特征，确定活体检测模型的分类损失函数；根据分类损失函数对活体检测模型的参数进行调整，并继续使用下一个训练样本图像对调整参数后的模型进行训练，直至训练结束生成目标活体检测模型。本公开中，样本图像不同位置的特征得到了有效利用，提升了模型的运算效率以及准确性，实现了模型的有效优化。
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公开(公告)号：CN111862030A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010681942.6
申请日：2020-07-15
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种人脸合成图检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能、深度学习以及图像识别领域。具体方案为：将待检测人脸图像输入至预先训练的卷积神经网络，得到待检测人脸图像的原始图像特征；将待检测人脸图像的原始图像特征分别输入至第一全连接层和第二全连接层，得到待检测人脸图像的人脸关键点对应的第一特征向量和待检测人脸图像对应的第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量进行合并，得到合并后的特征向量；将合并后的特征向量输入至第三全连接层，得到待检测人脸图像的检测结果。本申请实施例可以缓解人脸合成图检测的过拟合情况，提高人脸合成图检测的泛化性和准确性，提升对于未知的合成样本的检测效果。
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公开(公告)号：CN111645695A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010601635.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种疲劳驾驶的检测方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及图像处理领域和深度学习领域，该方法包括：实时获取与交通工具驾驶员匹配的人脸图像帧，并获取与所述人脸图像帧对应的至少一个疲劳检测器官的器官图像；获取与所述人脸图像帧的各器官图像分别对应的状态分类结果；根据与多张连续获取的人脸图像帧分别对应各器官图像的状态分类结果，计算与各疲劳检测器官分别对应的长时分类结果；根据与各疲劳检测器官分别对应的长时分类结果，对所述驾驶员进行疲劳检测。使用本申请的技术方案，可以实现快速、准确的检测驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。
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