公开(公告)号：CN117197904B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202310339456.X

申请日：2023-03-31

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 王珂尧 ,  张国生 ,  岳海潇

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/25 ,  G06F40/289 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455

Abstract: 本公开提供了人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像处理、计算机视觉等技术领域，具体涉及人脸活体检测模型的训练方法及装置、人脸活体检测方法及装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。具体实现方案为：基于人脸活体检测模型从各样本图像中提取出人脸特征，并确定人脸活体检测结果；从各样本图像的文本描述中提取出文本特征；该人脸特征和文本特征用于构建样本对，基于多个样本对中人脸特征和文本特征之间的对比损失，以及人脸活体检测结果和标注结果之间的分类损失，确定总损失值；基于总损失值调整人脸活体检测模型。本公开实施例能够提高人脸活体检测模型的泛化性和精度。

公开(公告)号：CN117746482A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311766835.3

申请日：2023-12-20

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 王珂尧 ,  张国生

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774

Abstract: 本公开提供的人脸检测模型的训练方法、检测方法、装置及设备，应用于人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习、人脸识别等技术领域，可应用于智慧城市、智慧金融等场景。该训练方法包括：获取训练集，训练集包括：第一图像、第二图像以及第三图像；第一图像为符合预设条件的图像；第二图像具有虚假属性，且第二图像的虚假属性可用低阶图像特征检测得到；第三图像具有虚假属性，且第三图像的虚假属性无法通过低阶图像特征检测得到；根据第一图像和第二图像，对第一模型进行训练，得到第二模型；根据第一图像和第三图像，对第二模型进行训练，得到人脸检测模型。

公开(公告)号：CN113033465B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202110393084.X

申请日：2021-04-13

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 王珂尧

IPC: G06V40/40 ,  G06V10/774 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种活体检测模型训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉和深度学习技术，可以用于智慧城市场景下。该方法的一具体实施方式包括：获取样本图像集，其中，样本图像集中的样本图像标注有活体标签或攻击标签；基于样本图像切割得到多个样本区域块；打乱多个样本区域块进行叠加，得到样本张量；将样本张量作为输入，将样本图像的标签和多个样本区域块的叠加顺序作为监督信息，对卷积神经网络进行训练，得到活体检测模型。该实施方式在基于区域块的基础上加入自监督学习，增加了监督信息，提高了活体检测算法的准确度和泛化性。

公开(公告)号：CN117034090A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311146690.7

申请日：2023-09-06

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 张国生 ,  王珂尧

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种模型参数调整、模型应用方法、装置、设备及介质，涉及数据处理领域，具体涉及人工智能、深度学习和计算机视觉领域。具体实现方案为：获取预先训练的模型；固定所述预先训练的模型的参数，并在固定的参数上累加微调参数，得到微调模型；获取模型使用场景的样本数据；将所述样本数据输入到所述微调模型中，对所述微调模型的微调参数进行调整。

公开(公告)号：CN114140852B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202111456542.6

申请日：2021-12-01

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 王珂尧

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/40 ,  G06V10/22 ,  G06V10/764

Abstract: 本公开提供了一种图像检测方法和装置，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、人脸图像处理等场景。实现方案为：获得目标图像中的包围目标对象的检测框；基于检测框，获得检测区域图像，检测区域图像至少包括目标图像中检测框包围的区域；将检测区域图像划分为多个区域图像块；以及对多个区域图像块进行检测，以获得目标图像对应的第一分类。

公开(公告)号：CN114445898B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202210112290.3

申请日：2022-01-29

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 张国生 ,  岳海潇 ,  王珂尧

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/40 ,  G06V10/56 ,  G06V10/764 ,  G06T7/90 ,  H04L9/40

Abstract: 本公开提供了人脸活体检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸识别等场景。具体方案为：获取颜色序列验证码，控制终端根据颜色序列验证码依次显示颜色，获取终端采集的在依次显示对应颜色过程中目标对象的面部视频；从面部视频中提取各颜色通道颜色强度序列的第一微分信号，根据各颜色通道对应的第一微分信号获取表征各颜色通道色差的第二微分信号；根据各颜色通道对应的第二微分信号，获取面部视频中的颜色序列；若面部视频中的颜色序列与颜色序列验证码匹配，确定未受到注入攻击，并根据面部视频进行人脸活体检测。可防止人脸活体检测过程中的注入攻击。

公开(公告)号：CN113469085B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202110775389.7

申请日：2021-07-08

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 王珂尧

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/80

Abstract: 本公开提出了一种人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于人脸识别等场景。具体实现方案为：获取人脸视频中的连续N帧图像，并将N帧图像进行人脸对齐处理，得到N帧人脸图像；其中，N为大于1的整数；将N帧人脸图像中相邻两帧之间进行差分计算，获得N‑1帧第一差分图像；将N帧图像中的第N帧图像与第一帧图像进行差分计算，得到第二差分图像；根据N‑1帧第一差分图像确定对应的第一检测结果，并根据第二差分图像确定对应的第二检测结果；根据第一检测结果和第二检测结果，确定视频中人脸的活体检测结果。本公开针对现有的人脸伪造技术，可以有效地提高人脸活体检测的准确性及泛化性。

公开(公告)号：CN113221771B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202110542298.9

申请日：2021-05-18

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 王珂尧

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种活体人脸识别方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，涉及计算机视觉和深度学习技术等人工智能领域，可应用于人脸识别场景下。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别人脸图像；通过全局检测模型对所述待识别人脸图像的面部全局进行活体检测，得到全局检测结果；通过局部检测模型对所述待识别人脸图像的面部局部进行活体检测，得到局部检测结果；基于加权后的全局检测结果和局部检测结果，生成综合检测结果；基于所述综合检测结果确定所述待识别人脸图像是否为活体人脸。通过该实施方式可提升对真人面部有遮挡的头模面具等攻击方式的检测能力。

公开(公告)号：CN115273184B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202210836978.6

申请日：2022-07-15

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 王珂尧

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/46 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本公开提供了一种人脸活体检测模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域。方法包括：获取可见光图像和近红外图像；按照相同的区域块划分规则，将可见光图像划分为至少两个第一可见光区域块，将近红外图像数据划分为至少两个第一近红外区域块；在第一可见光区域块中确定待替换的第二可见光区域块；在近红外图像数据中，选取与第二可见光区域块位置相同的第二近红外区域块，第一近红外区域块包括第二近红外区域块；将可见光图像中的第二可见光区域块替换为第二近红外区域块，得到融合图像；利用融合图像训练第一人脸活体检测模型。可以减少人脸活体检测模型的偏见。

公开(公告)号：CN115761839A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211296157.4

申请日：2022-10-21

Applicant: 北京百度网讯科技有限公司

Inventor： 张国生 ,  王珂尧 ,  岳海潇 ,  冯浩城

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09

Abstract: 本公开提供了人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及涉及深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域。具体实现方案为：根据样本人脸图像，确定第一模型输出的第一特征；根据第一特征，利用第一损失函数，确定第一损失值；根据第一特征和样本人脸图像对应的第一文本描述，确定第二模型输出的第二特征；根据第二特征，利用第二损失函数，确定第二损失值；以及根据第一损失值和第二损失值，对第一模型进行训练，以得到人脸活体检测模型。本公开实施例中，通过图像模态和文本模态监督模型训练，利用文本模态提供的细粒度语义信息的监督，提升人脸活体检测模型的泛化性。