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公开(公告)号：CN113642711B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110937253.1
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Inventor： 田飞
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种网络模型的处理方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：根据网络模型中网络层输出的特征点的特征值，确定网络模型中激活分布的门限值；采用激活分布的门限值对特征点进行处理，并确定特征点的离群损失；将网络模型的误差损失和所述离群损失，作为模型总损失；根据模型总损失，更新网络模型中的网络参数。本公开实施例能够降低量化损失且减少存储空间占用。
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公开(公告)号：CN114241544B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111348015.3
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸图像识别等场景。实现方案为：对场景信息分析，得到模型标识和模型调用信息，根据模型标识，从多个候选识别模型中确定初始识别模型，根据模型调用信息配置初始识别模型的调用关系，以生成目标识别模型，根据目标识别模型和参考识别模型对初始图像进行活体识别。能够有效地简化不同识别模型之间调用关系的配置操作，使得不同识别模型之间形成的识别处理逻辑能够有效地适配于人脸图像处理和识别等场景的个性化识别需求，从而可以有效提升图像识别效果。
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公开(公告)号：CN111783607B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010592670.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种人脸识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能中深度学习、云计算以及计算机视觉领域，具体涉及戴口罩人脸识别方面。具体方案为：将人脸识别模型的第一个基本单元作为当前基本单元，将当前用户的人脸图像输入至当前基本单元；将当前基本单元输出的图像特征输入至当前特征加强模块，对当前基本单元输出的图像特征进行加强处理；将处理后的图像特征输入至后面一个基本单元；重复执行上述操作，直到将当前基本单元输出的图像特征输入至最后一个基本单元；使用最后一个基本单元输出的图像特征对人脸识别模型进行训练。本申请实施例可以有效地提高人脸识别模型对戴口罩的人脸进行识别的准确度。
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公开(公告)号：CN112149635A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011143075.7
申请日：2020-10-23
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Inventor： 田飞
Abstract: 本申请实施例公开了跨模态人脸识别模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机视觉、深度学习、大数据、人脸识别技术领域。方法的一具体实施方式包括：获取具有预定识别精度的第一模态人脸识别模型；获取人脸第一模态图像和人脸第二模态图像；获取人脸第一模态图像的特征值和人脸第二模态图像的特征值；基于人脸第一模态图像的特征值和人脸第二模态图像的特征值的差异构造损失函数，以及基于损失函数调整第一模态人脸识别模型的参数，直至损失函数收敛，得到训练完成的跨模态人脸识别模型，从而采用域迁移技术把人脸第一模态识别模型的分类能力迁移到人脸其他模态数据上，达到增强对人脸其他模态的识别能力的目的。
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公开(公告)号：CN112016523A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202011027564.6
申请日：2020-09-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Inventor： 田飞
Abstract: 本申请公开了跨模态人脸识别的方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习和计算机视觉技术。具体实现方案为：针对至少两种模态中的每一种模态，采用样本用户的该种模态的人脸图像数据对人脸识别模型进行单模态训练；采用样本用户的所述至少两种模态的人脸图像数据，对所述人脸识别模型进行跨模态训练；其中，单模态训练过程与跨模态训练过程共享模型参数；将经单模态训练和跨模态训练的人脸识别模型，作为待使用的跨模态人脸识别模型。本申请能够提高跨模态人脸识别的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111783596A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010591858.5
申请日：2020-06-24
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种人脸识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能中深度学习、云计算以及计算机视觉领域，具体涉及戴口罩人脸识别方面。具体方案为：将人脸识别模型的第一个基本单元作为当前基本单元，将当前用户的人脸图像输入至当前基本单元；将当前基本单元输出的图像特征输入至当前注意力模块，对当前基本单元输出的图像特征进行自加权处理；将处理后的图像特征输入至后面一个基本单元；重复执行上述操作，直到将当前基本单元输出的图像特征输入至最后一个基本单元；使用最后一个基本单元输出的图像特征对人脸识别模型进行训练。本申请实施例可以有效地提高人脸识别模型对戴口罩的人脸进行识别的准确度。
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公开(公告)号：CN111783601B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202010591964.3
申请日：2020-06-24
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种人脸识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能中深度学习、云计算以及计算机视觉领域，具体涉及戴口罩人脸识别方面。具体方案为：当待训练的人脸识别模型不满足第一收敛条件时，在当前用户的人脸图像中提取出与其对应的原始图像特征；其中，人脸图像包括：戴口罩和不戴口罩的人脸图像；通过口罩分类模型基于人脸图像的原始图像特征对人脸图像进行分类；通过口罩过滤模型确定出人脸图像的类型对应的掩码，并使用人脸图像的类型对应的掩码对原始图像特征进行过滤处理；根据过滤处理后的图像特征对待训练的人脸识别网络进行训练。本申请实施例可以有效地提高人脸识别模型对戴口罩的人脸进行识别的准确度。
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公开(公告)号：CN112561879B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202011481690.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Inventor： 田飞
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请公开了一种模糊度评价模型训练方法、图像模糊度评价方法及装置，涉及计算机视觉和深度学习技术领域。所述图像模糊度评价模型的训练方法，包括：对原始图像进行模糊处理，得到分别具有不同模糊度的多个模糊图像；使用特征提取模型分别对所述多个模糊图像进行特征提取，得到多个特征图；基于所述多个特征图之间的相似度来计算所述原始图像的模糊度评分；以及使用所述原始图像和所述原始图像的模糊度评分作为训练数据来训练所述图像模糊度评价模型。
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公开(公告)号：CN112241716B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011146608.7
申请日：2020-10-23
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Inventor： 田飞
IPC: G06V10/774 , G06V40/16 , G06V10/50 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了训练样本的生成方法和装置，涉及图像处理和深度学习技术领域。具体实施方式包括：获取可见光人脸图像和近红外人脸图像；确定可见光人脸图像的人脸关键点，提取人脸关键点的HOG特征；在近红外人脸图像中查找和人脸关键点之间的HOG特征相似度最大的像素点，作为目标关键点；基于人脸关键点和目标关键点，对可见光人脸图像和近红外人脸图像进行对齐，进而生成跨模态数据生成模型的训练样本中的输入和目标输出。本申请可以弥补可见光人脸图像和近红外人脸图像之间的关键点位置的偏差。并且，用弥补过偏差的可见光人脸图像和近红外人脸图像作为训练样本的输入和目标输出，可以提高训练样本的准确度。
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公开(公告)号：CN115482395A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211219250.5
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种深度学习模型的训练方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、图像处理、计算机视觉等技术领域，可应用于人脸识别场景下。具体实现方案为：根据样本图像的第一特征和第一深度学习模型的第一分类网络的权重信息，确定注意力特征，其中，第一特征是利用第一深度学习模型的第一特征提取网络处理样本图像得到的；将注意力特征输入第一分类网络，得到注意力增强后的分类结果；以及根据注意力增强后的分类结果，训练第二深度学习模型。本公开还提供了一种深度学习模型的训练方法、图像分类方法、装置、电子设备和存储介质。
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