对抗样本的生成方法、模型的训练方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN117275054A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202210675098.5

    申请日:2022-06-15

    Abstract: 本发明实施例提供了对抗样本的生成方法、模型的训练方法、装置及存储介质,涉及人工智能技术领域,特别是涉及活体检测技术领域。具体实现方案为:确定待利用的目标模板;其中,所述目标模板为具有任一形状的图像模板;对所述目标模板中的形状进行纹理生成处理,得到对抗模板;将所述对抗模板与非活体图像进行融合,得到融合图像;其中,所述非活体图像为用于表征非活体对象的图像;若指定检测模型针对所述融合图像的检测结果,表征所述融合图像中的对象被检测为活体对象,将所述融合图像确定为对抗样本;其中,所述指定检测模型为预先训练完成的一活体检测模型。可见,通过本方案,可以生成类别丰富的对抗样本。

    目标定位方法及其装置、计算机可读存储介质和电子设备

    公开(公告)号:CN110751163B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN201810821904.9

    申请日:2018-07-24

    Inventor: 张鹏

    Abstract: 本发明公开了一种目标定位方法及其装置、计算机可读存储介质和电子设备,该目标定位方法包括:对待识别图像进行特征提取得到多个通道特征;针对任意一个通道特征,确定所述通道特征对应的加权参数,所述通道特征对应的加权参数用于表征该通道特征与从所述待识别图像中定位出的目标位置的相关度;依据所述通道特征对应的加权参数对该通道特征进行修正处理;利用修正后的各个通道特征定位所述待识别图像中包含目标的目标位置。该目标定位方法可提高对目标定位的准确性。

    训练图像分类模型、图像分类方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN111382758A

    公开(公告)日:2020-07-07

    申请号:CN201811626419.2

    申请日:2018-12-28

    Inventor: 张鹏

    Abstract: 本发明实施例提供一种训练图像分类模型、图像分类方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获得至少两张样本图像各自对应的加权系数,所述样本图像被标注有用于指示样本图像中目标对象的类别的标签;将所述样本图像按对应的加权系数进行加权融合处理,获得融合图像,所述加权系数表征所述目标对象在融合图像中出现的概率;按所述样本图像的加权系数对所述样本图像的标签进行加权运算,获得所述融合图像的标签;基于融合图像和融合图像的标签进行图像分类模型的训练。本实施例可以提高图像分类模型的类别预测准确率。

    一种细粒度图像分类方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN110738229A

    公开(公告)日:2020-01-31

    申请号:CN201810806491.7

    申请日:2018-07-20

    Inventor: 朱欣瑜 张鹏

    Abstract: 本申请提供一种细粒度图像分类方法、装置及电子设备,该方法包括:提取目标图像的图像特征,并将所述图像特征处理为对应于不同方向的向量序列;确定各个向量序列的部位特征序列;确定所述图像特征的全局特征;依据所述部位特征序列和所述全局特征对所述目标图像进行分类。本申请通过隐式部位检测的方式,减少了网络规模和图像分类的计算负荷,消除了相关技术的缺陷,且通过全局特征和部位特征的融合,提高了细粒度图像分类的准确性。

    样本生成方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN111753859B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN201910233792.X

    申请日:2019-03-26

    Inventor: 张鹏

    Abstract: 本发明提供一种样本生成方法、装置及设备,样本生成方法包括:获取指定标准字的特征描述向量,特征描述向量用于指示所述指定标准字的内容;利用所述特征描述向量和指定的非标准特征向量将指定标准字转换成目标样本,所述目标样本对应的风格与非标准特征向量表示的风格相同。无需采集所需字体风格的字符图像便可生成该字体风格的样本,提升样本生成效率。

    一种图像识别方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN110751162B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201810821175.7

    申请日:2018-07-24

    Inventor: 张鹏

    Abstract: 本申请提供一种图像识别方法、装置和计算机设备。本申请提供的图像识别方法,包括:从待识别图像中提取图像特征,得到多通道特征图,确定所述多通道特征图中各个特征值对应的图像识别参数,根据所述多通道特征图中各个特征值对应的图像识别参数对所述多通道特征图进行修正处理,得到修正后的多通道特征图,利用所述修正后的多通道特征图识别出所述待识别图像中的目标对象。其中,特征值对应的图像识别参数用于表征该特征值与识别出的目标对象的相关程度。本申请提供的图像识别方法、装置和计算机设备,识别准确率较高。

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