跨摄像头的人脸活体检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112633113A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011493977.3

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明公开了一种跨摄像头的人脸活体检测方法、介质及系统,其中方法包括:采集第一训练数据集,并训练得到人脸活体检测模型;通过源摄像头和目标摄像头进行活体样本对的采集,以根据活体样本对生成第二训练数据集,并根据第二训练数据集进行生成对抗网络的训练,以得到风格转移函数模型;通过目标摄像头获取待检测人脸图像,并将待检测人脸图像输入到风格转移函数模型,以及将风格转移后的待检测人脸图像输入到人脸活体检测模型,以得到待检测人脸图像对应的活体检测结果;能够在不对活体检测模型进行重新训练的情况下,保证跨摄像头活体检测结果的准确性。

    基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法

    公开(公告)号:CN110929566A

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201910984034.1

    申请日:2019-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法,其中该方法包括:控制可见光摄像头进行人脸检测,并控制近红外摄像头处于休眠状态;通过可见光摄像头检测到可见光人脸时,唤醒近红外摄像头,并通过近红外摄像头对当前场景进行拍摄以获得近红外图像;采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准,获得近红外人脸区域;如果近红外人脸区域有人脸,则将可见光人脸区域的图像与近红外人脸区域的图像进行融合;分别对可见光人脸区域的图像、近红外人脸区域的图像和融合图像进行活体判别;由此,本发明自动校准两个摄像头的人脸区域,避免在双路视频流中的重复工作,并将图像融合以辅助活体检测,从而提高活体检测的效率和可靠性。

    基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法

    公开(公告)号:CN110929566B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN201910984034.1

    申请日:2019-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法,其中该方法包括:控制可见光摄像头进行人脸检测,并控制近红外摄像头处于休眠状态;通过可见光摄像头检测到可见光人脸时,唤醒近红外摄像头,并通过近红外摄像头对当前场景进行拍摄以获得近红外图像;采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准,获得近红外人脸区域;如果近红外人脸区域有人脸,则将可见光人脸区域的图像与近红外人脸区域的图像进行融合;分别对可见光人脸区域的图像、近红外人脸区域的图像和融合图像进行活体判别;由此,本发明自动校准两个摄像头的人脸区域,避免在双路视频流中的重复工作,并将图像融合以辅助活体检测,从而提高活体检测的效率和可靠性。

    一种提取一维条码信息的方法及终端

    公开(公告)号:CN107908996B

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN201711007296.X

    申请日:2017-10-25

    Abstract: 本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种提取一维条码信息的方法及终端。本发明通过获取图像;获取与所述图像对应的灰度直方图和梯度直方图;根据所述灰度直方图和所述梯度直方图定位一维条码所在区域,得到一维条码区域;从所述一维条码区域中提取一维条码信息。提高了从二维图像中提取一维条码信息的效率。

    一种图像算法仿真自动化测试方法和系统

    公开(公告)号:CN106445813B

    公开(公告)日:2019-02-12

    申请号:CN201610788237.X

    申请日:2016-08-31

    Abstract: 本发明一种图像算法仿真自动化测试方法和系统,属于图像算法测试技术领域。一种图像算法仿真自动化测试方法,包括步骤:通过摄像头自动采集不同测试样本数据,所述摄像头发送所述不同测试样本数据给算法仿真系统软件;所述算法仿真系统软件接收不同测试样本数据,所述算法仿真系统软件包括算法插件;通过传入不同测试样本数据到算法插件,获得不同算法的测试结果数据。该方法中,算法被封装在动态库中以插件的形式提供给算法仿真系统软件调用,自动获取测试样本数据,并且测试过程能够以脚本的方式描述,整个过程灵活简单,无需人工参与,提高效率。

    一种地址纠错方法及终端

    公开(公告)号:CN108369582B

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN201880000142.4

    申请日:2018-03-02

    Abstract: 本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种地址纠错方法及终端。本发明通过获取待纠错地址;根据第一字典树识别与所述待纠错地址对应的省份名称,得到一级名称;所述第一字典树用于存储省份名称和市名称;获取与所述一级名称对应的第二字典树;所述第二字典树用于存储与所述当前省份名称对应的市名称、县名称和区名称;根据所述第二字典树识别与所述待纠错地址对应的县名称或区名称,得到二级名称;获取与所述二级名称对应的第三字典树;所述第三字典树用于存储与所述二级名称对应的乡镇名称、村名称和街道名称;根据所述第三字典树获取与所述待纠错地址对应的一个以上候选地址,得到候选地址集合。实现减少地址纠错过程中所占用的空间。

    一种提取一维条码信息的方法及终端

    公开(公告)号:CN107908996A

    公开(公告)日:2018-04-13

    申请号:CN201711007296.X

    申请日:2017-10-25

    Abstract: 本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种提取一维条码信息的方法及终端。本发明通过获取图像;获取与所述图像对应的灰度直方图和梯度直方图;根据所述灰度直方图和所述梯度直方图定位一维条码所在区域,得到一维条码区域;从所述一维条码区域中提取一维条码信息。提高了从二维图像中提取一维条码信息的效率。

    一种图像算法仿真自动化测试方法和系统

    公开(公告)号:CN106445813A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610788237.X

    申请日:2016-08-31

    CPC classification number: G06F11/3692

    Abstract: 本发明一种图像算法仿真自动化测试方法和系统,属于图像算法测试技术领域。一种图像算法仿真自动化测试方法,包括步骤:通过摄像头自动采集不同测试样本数据,所述摄像头发送所述不同测试样本数据给算法仿真系统软件;所述算法仿真系统软件接收不同测试样本数据,所述算法仿真系统软件包括算法插件;通过传入不同测试样本数据到算法插件,获得不同算法的测试结果数据。该方法中,算法被封装在动态库中以插件的形式提供给算法仿真系统软件调用,自动获取测试样本数据,并且测试过程能够以脚本的方式描述,整个过程灵活简单,无需人工参与,提高效率。

    一种地址纠错方法及终端
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108369582A

    公开(公告)日:2018-08-03

    申请号:CN201880000142.4

    申请日:2018-03-02

    Abstract: 本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种地址纠错方法及终端。本发明通过获取待纠错地址;根据第一字典树识别与所述待纠错地址对应的省份名称,得到一级名称;所述第一字典树用于存储省份名称和市名称;获取与所述一级名称对应的第二字典树;所述第二字典树用于存储与所述当前省份名称对应的市名称、县名称和区名称;根据所述第二字典树识别与所述待纠错地址对应的县名称或区名称,得到二级名称;获取与所述二级名称对应的第三字典树;所述第三字典树用于存储与所述二级名称对应的乡镇名称、村名称和街道名称;根据所述第三字典树获取与所述待纠错地址对应的一个以上候选地址,得到候选地址集合。实现减少地址纠错过程中所占用的空间。

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