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公开(公告)号：CN110490171A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910795129.9
申请日：2019-08-26
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种危险姿态识别方法，包括获取终端设备捕获到的任意一帧目标图像；通过语义转换，赋予语义抽象标签概念以及具体标签概念；使用深度神经网络模型检测出获取的目标图像的抽象标签概念区域以及具体标签概念区域；对抽象标签概念区域以及具体标签概念区域进行联合判断，并输出姿态识别结果。本发明还提供一种危险姿态识别系统、计算机设备以及存储介质。本发明优点在于：可大大增加检测的准确度，减少错误判别的概率；同时还可以免除多模型预测带来的额外预测耗时。
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公开(公告)号：CN110490171B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910795129.9
申请日：2019-08-26
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种危险姿态识别方法，包括获取终端设备捕获到的任意一帧目标图像；通过语义转换，赋予语义抽象标签概念以及具体标签概念；使用深度神经网络模型检测出获取的目标图像的抽象标签概念区域以及具体标签概念区域；对抽象标签概念区域以及具体标签概念区域进行联合判断，并输出姿态识别结果。本发明还提供一种危险姿态识别系统、计算机设备以及存储介质。本发明优点在于：可大大增加检测的准确度，减少错误判别的概率；同时还可以免除多模型预测带来的额外预测耗时。
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公开(公告)号：CN113033406A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110323631.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开基于深度可分离圆心差分卷积的人脸活体检测方法及系统，方法部分包括如下步骤：S1，获取原始待处理图像，并进行预处理操作；S2，将经过预处理的图像进行深度卷积操作；S3，将经过深度卷积操作后输出的特征图进行圆心差分卷积操作；S4，将经过圆心差分卷积后输出的特征图进行逐点卷积操作；S5，对经过逐点卷积操作后输出的特征图进行结果判别；S6，输出判别结果。本发明使用一种新的卷积方式提取特征能更有效地捕捉到非活体的本质特征，提高了网络对细节信息的表征能力及对外部环境变化的鲁棒性。此方案对设备镜头的要求为仅需要单个摄像镜头。
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公开(公告)号：CN111741168B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010787703.9
申请日：2020-08-07
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种通讯设备测试方法、装置、计算机可读介质及其设备，其中测试方法包括：S1,控制第一辅助设备向待测设备发送第一音频并采集待测设备的回音结果；S2：导出回音结果得到第二音频；S3：计算第二音频音量高于第一阈值的回音音频长度，计算回音音频长度与第一音频长度的比值得出第一比值，通过第一评分公式对应输出回音评分结果。本发明一种通讯设备测试方法、装置、计算机可读介质及其设备可有效实现自动化测试通讯终端声音性能且可应用于全系列通讯产品的有益效果。
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公开(公告)号：CN111666884A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010510940.0
申请日：2020-06-08
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本申请的实施例提供了一种活体检测方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该活体检测方法包括：根据包含检测对象的待处理图像，获取待处理图像的像素特征，对待处理图像进行边缘检测以提取检测对象的边缘作为第一图像，对待处理图像进行归一化处理，得到第二图像；将待处理图像、第一图像和第二图像输入至深度神经网络模型中，以使深度神经网络模型输出检测对象是否活体的第一判断结果；将第一判断结果和像素特征输入至第一分类器中，使第一分类器输出检测对象是否活体的第二判断结果，以根据第二判断结果确定所述检测对象是否活体。本申请实施例的技术方案提高活体检测的准确率，进而保证人脸识别系统的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116994343B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311256897.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于标签平滑的扩散标签深度学习模型训练方法，包括如：步骤1、获取原始训练数据和对应的原始标签；步骤2、将所述原始训练数据和对应的原始标签输入到深度学习模型中；步骤3、对原始训练数据进行混合扩充，得到处理后的混合训练数据；步骤4、根据所述混合训练数据中参与扩充的原始训练数据所对应的原始标签，计算出所述混合训练数据对应的混合标签；步骤5、所述深度学习模型按照扩散的标签平滑方式对原始训练数据、原始标签、混合训练数据和混合标签进行训练，输出预测结果。本发明还提供一种计算机可读存储介质，可以解决泛化性差、过拟合、抗噪能力弱、样本分布和类别不平衡问题。
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公开(公告)号：CN113610042B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110951138.X
申请日：2021-08-18
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于预训练图片残差的人脸识别活体检测方法，具体包括如下步骤：对数据集做平均脸处理；将输入判断的图片与平均脸做残差获得残差图像；将处理后的图像输入神经网络中获取判断结果。本发明通过对比平均脸模型的图片残差，根据神经网络模型判断得出结果，基于常用的神经网络模型ShuffleNet，耗时低，速度快，使用单镜头的准确度与多模镜头的识别率相当。使用对比平均脸模型的图片残差的方式可以显著增强模型泛化性，使用单镜头的方案，适用范围广，成本低，兼容当前主流设备。
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公开(公告)号：CN114333026A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111671592.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提高遮挡对象识别精度的图像处理方法，包括：S1、获取用于注册的第一图像，第一图像包含注册对象及注册对象的关键特征点，且关键特征点所在区域没有遮挡；S2、对第一图像进行特征增强处理，获得关键特征点所在区域在无遮挡状态下的第一增强特征值和模拟遮挡状态下的第二增强特征值并储存于特征数据库的对应位置中。相比现有技术，本发明对对象的注册图片进行数据和增强操作，并在注册图像的基础上模拟遮挡，以获取增强特征，从而提升识别遮挡对象的准确度。
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公开(公告)号：CN113610042A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110951138.X
申请日：2021-08-18
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于预训练图片残差的人脸识别活体检测方法，具体包括如下步骤：对数据集做平均脸处理；将输入判断的图片与平均脸做残差获得残差图像；将处理后的图像输入神经网络中获取判断结果。本发明通过对比平均脸模型的图片残差，根据神经网络模型判断得出结果，基于常用的神经网络模型ShuffleNet，耗时低，速度快，使用单镜头的准确度与多模镜头的识别率相当。使用对比平均脸模型的图片残差的方式可以显著增强模型泛化性，使用单镜头的方案，适用范围广，成本低，兼容当前主流设备。
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公开(公告)号：CN112132000A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010987208.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请的实施例提供了一种活体检测方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该活体检测方法包括：获取待处理图像，所述待处理图像包含检测对象；基于所述待处理图像以及预定的采样范围，从所述待处理图像上获取与所述采样范围相对应的像素数据；根据所述像素数据进行统计，确定所述采样范围对应的像素特征；将所述像素特征输入至分类器中，以使所述分类器输出所述检测对象是否活体的判断结果。本申请实施例的技术方案简化活体检测的识别过程，进而提高了活体检测的效率。
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