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公开(公告)号：CN108960020A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201710390426.6
申请日：2017-05-27
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 缪倩文
CPC classification number: G06T19/20 , G06K9/00208 , G06K9/00268 , G06K9/00302 , G06K9/00362 , G06T7/149 , G06T7/85 , G06T17/10 , G06T2207/10004 , G06T2207/30201 , G06T2219/2016 , G06T2219/2021 , G06K9/00281 , G06K9/00248 , G06T7/80 , G06T17/00
Abstract: 公开了一种信息处理方法和信息处理设备。该信息处理方法包括：根据包含人的面部的二维图像中的第一组特征点和平均面部三维模型中的第二组特征点之间的对应关系，来计算形状参数和表情参数中的至少一个；利用形状参数和表情参数中的至少一个来配置面部形变模型，以获得与二维图像中的面部对应的特定三维模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108960001A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201710348143.5
申请日：2017-05-17
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 缪倩文
CPC classification number: G06K9/00228 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及训练用于人脸识别的图像处理装置的方法和装置以及相应的图像处理装置。根据本公开的方法包括以下步骤：使用第一二维人脸图像生成多对训练图像；基于多对训练图像对中的每对训练图像，训练与该对训练图像对应的卷积神经网络模型；以及将具有标识的第二二维人脸图像输入到各个卷积神经网络模型中以获得全局特征向量，并且基于全局特征向量和标识训练联合贝叶斯模型，其中图像处理装置的人脸识别基于经训练的卷积神经网络模型和联合贝叶斯模型。根据本公开的技术，可以在不需要大量的带有标签的训练图像的情况下进行用于人脸识别的图像处理装置的训练。
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公开(公告)号：CN108960001B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201710348143.5
申请日：2017-05-17
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 缪倩文
Abstract: 本公开涉及训练用于人脸识别的图像处理装置的方法和装置以及相应的图像处理装置。根据本公开的方法包括以下步骤：使用第一二维人脸图像生成多对训练图像；基于多对训练图像对中的每对训练图像，训练与该对训练图像对应的卷积神经网络模型；以及将具有标识的第二二维人脸图像输入到各个卷积神经网络模型中以获得全局特征向量，并且基于全局特征向量和标识训练联合贝叶斯模型，其中图像处理装置的人脸识别基于经训练的卷积神经网络模型和联合贝叶斯模型。根据本公开的技术，可以在不需要大量的带有标签的训练图像的情况下进行用于人脸识别的图像处理装置的训练。
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公开(公告)号：CN108932459B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201710384934.3
申请日：2017-05-26
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及脸部识别模型训练方法和装置及脸部识别方法。该训练方法包括：使用第一种族脸部数据集来训练神经网络模型；基于第一种族脸部数据集和第二种族脸部三维模型进行变换获得类似第二种族脸部数据集；以及使用类似第二种族脸部数据集来进一步训练神经网络模型，对神经网络的权重进行微调，用训练得到的神经网络模型作为脸部识别模型。根据本发明的方法和装置无需花费大量的时间、人力和资源来收集脸部数据，而可以进行跨种族脸部识别模型的训练。
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公开(公告)号：CN110032912A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201810027146.3
申请日：2018-01-11
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及人脸验证方法和装置及计算机存储介质。一种人脸验证方法，包括：对待验证图像进行人脸检测和对齐；在得到的人脸图像上划分预定多个面部图像块；利用预先训练的预定多个人脸识别神经网络对人脸图像进行处理，得到所述人脸图像的预定多个面部图像块的预定多个特征；利用预先训练的人脸暴露区域分割神经网络对人脸图像进行分析，基于分析的结果和人脸图像的预定多个面部图像块得到人脸图像的预定多个面部图像块的遮挡区域；基于遮挡区域确定人脸图像的预定多个面部图像块各自的权重；以及根据预定多个特征和对应的权重进行人脸验证。根据本发明的人脸验证方法和装置可以降低由于遮挡引起的人脸验证性能的恶化。
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公开(公告)号：CN108932459A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201710384934.3
申请日：2017-05-26
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及脸部识别模型训练方法和装置及脸部识别方法。该训练方法包括：使用第一种族脸部数据集来训练神经网络模型；基于第一种族脸部数据集和第二种族脸部三维模型进行变换获得类似第二种族脸部数据集；以及使用类似第二种族脸部数据集来进一步训练神经网络模型，对神经网络的权重进行微调，用训练得到的神经网络模型作为脸部识别模型。根据本发明的方法和装置无需花费大量的时间、人力和资源来收集脸部数据，而可以进行跨种族脸部识别模型的训练。
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