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公开(公告)号：CN107610110A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710803358.1
申请日：2017-09-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种全局结构与局部信息相结合的跨尺度图像质量评价方法涉及图像处理技术领域。本发明基于人眼感知是由全局到局部的注意力机制，提供一种基于全局结构特征和局部信息特征相结合的算法对不同尺度的图像进行质量评价。本发明首先在不同尺度图像间建立映射关系，基于映射关系分别从全局和局部两方面进行研究，在全局算法中引入多个影响因子，分析图像在尺寸变换过程中引起的视觉差异；在局部算法中，基于像素信息分析图像的细节损失，最后融合全局和局部特征得到图像的质量评判标准。该客观质量评价方法与主观评价方法得到的结果比较一致，而且无须消耗大量的人力、物力，具有一定的应用价值及参考意义。
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公开(公告)号：CN114092994A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111192064.2
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法，从“真实+面具”、“真实+视频”等多个视角进行组级分类，训练多个不同视角的特征提取模型用于提取具有辨别力的检测特征，通过二元分类模型进行融合后用于真伪分类。本发明可以缓解现有人脸活体检测方法在扩展攻击类型后鉴别性能出现下降的问题，增强防御攻击的能力，从而提高人脸活体检测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105956572A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610320416.0
申请日：2016-05-15
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/00899 , G06K9/00906 , G06N3/08
Abstract: 一种基于卷积神经网络的活体人脸检测方法，涉及机器学习以及模式识别领域。本发明是面向人脸识别中的欺骗问题提出的。传统的人脸识别技术很容易被攻击，攻击者经常采用照片、视频以及3D模型等方法对合法用户的人脸进行复制。如果人脸识别系统不能有效地区分真实人脸和假冒人脸，入侵者就很容易以假冒身份通过识别系统。基于这个问题，本发明提出了一种针基于卷积神经网络的活体人脸检测方法。本发明所提出的方法中的卷积神经网络是基于cuda_convnet框架实现的，网络结构包括四个卷积层，两个max‑pooling层，以及一个全连接层和一个soft‑max层，soft‑max层包括两个神经元，用来预测真假人脸的概率分布。
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公开(公告)号：CN108446690B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810555735.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多视角动态特征的人脸活体检测方法，利用运动模糊图像的成像原理提取视频的运动模式映射图，并将运动模式和噪声模式相结合，用于人脸活体检测，保证用户的隐私和财产安全，抵御恶意攻击，增强人脸认证系统的安全性。包含四个主要部分，分别是：a)视频预处理，b)人脸运动模式映射，c)噪声模式提取，d)分类。当有用户请求接入人脸认证系统时，由系统摄像头获得人脸的视频，对其进行预处理，并分别提取其人脸运动模式映射图和噪声模式，其中人脸运动模式映射图将整个视频中的运动信息映射到单张图像上。然后计算灰度共生矩阵，送入支持向量机分类器进行分类，最后输出结果为活体或者假体。
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公开(公告)号：CN108446690A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810555735.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于多视角动态特征的人脸活体检测方法，利用运动模糊图像的成像原理提取视频的运动模式映射图，并将运动模式和噪声模式相结合，用于人脸活体检测，保证用户的隐私和财产安全，抵御恶意攻击，增强人脸认证系统的安全性。包含四个主要部分，分别是：a)视频预处理，b)人脸运动模式映射，c)噪声模式提取，d)分类。当有用户请求接入人脸认证系统时，由系统摄像头获得人脸的视频，对其进行预处理，并分别提取其人脸运动模式映射图和噪声模式，其中人脸运动模式映射图将整个视频中的运动信息映射到单张图像上。然后计算灰度共生矩阵，送入支持向量机分类器进行分类，最后输出结果为活体或者假体。
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公开(公告)号：CN114092994B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111192064.2
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法，从“真实+面具”、“真实+视频”等多个视角进行组级分类，训练多个不同视角的特征提取模型用于提取具有辨别力的检测特征，通过二元分类模型进行融合后用于真伪分类。本发明可以缓解现有人脸活体检测方法在扩展攻击类型后鉴别性能出现下降的问题，增强防御攻击的能力，从而提高人脸活体检测的精度。
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公开(公告)号：CN107610110B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710803358.1
申请日：2017-09-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种全局结构与局部信息相结合的跨尺度图像质量评价方法涉及图像处理技术领域。本发明基于人眼感知是由全局到局部的注意力机制，提供一种基于全局结构特征和局部信息特征相结合的算法对不同尺度的图像进行质量评价。本发明首先在不同尺度图像间建立映射关系，基于映射关系分别从全局和局部两方面进行研究，在全局算法中引入多个影响因子，分析图像在尺寸变换过程中引起的视觉差异；在局部算法中，基于像素信息分析图像的细节损失，最后融合全局和局部特征得到图像的质量评判标准。该客观质量评价方法与主观评价方法得到的结果比较一致，而且无须消耗大量的人力、物力，具有一定的应用价值及参考意义。
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