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公开(公告)号：CN115424347B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202211072684.7
申请日：2022-09-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种理发店员工工作内容智能识别方法，属于机器视觉技术领域，包括以下步骤：S1：采集设备安装位置和安装条件的设置；S2：建立理发员工人脸、顾客人脸标签库，并训练人脸识别模型；S3：建立与物品、工具和人相关的动作标签库，并进行理发店动作行为识别模型训练；S4：利用训练好的人脸识别模型、理发店动作行为识别模型，用于实际理发服务场景进行动作行为识别。构建顾客、员工、动作几个要素的“动作对”行为时序；S5：建立工作内容识别标签，构建工作内容识别的深度神经网络模型，用以确定理发店员工对顾客的服务工作内容。本发明通过理发店员工工作内容智能识别方法，辅助实现理发店有效地智能化管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114519897B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111663546.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06T7/194 , G06T7/11 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06V10/56 , G06V10/80
Abstract: 本发明请求保护一种基于颜色空间融合及循环神经网络的人脸活体检测方法，涉及生物活体检测技术领域。本发明包括融合新的颜色空间；构建人脸活体检测LSTM网络；将公开数据集的伪造人脸攻击视频的颜色特征输入到构建的LSTM中进行训练；利用新融合的颜色空间与训练好的网络模型用于人脸活体检测。本发明提出的人脸活体检测算法，能够直接对摄像头捕捉到的内容进行人脸活体检测，且能够在二维伪造人脸攻击及做工精细的三维伪造人脸攻击下实现准确检测，解决了实际在多维度、跨数据集伪造人脸攻击下人脸活体检测稳定性低的问题。
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公开(公告)号：CN114678030B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210304443.4
申请日：2022-03-17
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆市住房公积金管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于深度残差网络和注意力机制的声纹识别方法、装置及计算机可读存储介质，属于语音识别技术领域，包括步骤：S1：对采集到的音频数据进行预处理，得到能够模拟人耳某些特性的MFCC特征；S2：构建FAM，将S1得到的特征经过帧级注意力模块对每帧的重要性进行加权运算，得到加权后的MFCC特征；S3：构建声纹识别网络并进行声纹识别；引入MobileNet的设计思想，将普通卷积替换为深度可分离卷积以降低网络参数量；在ResNet50的每一个layer后加入通道域注意力模块建模各个特征通道的重要程度，针对不同的说话人增强或抑制不同的通道，最后将特征输入网络中的分类器进行分类，实现声纹识别。
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公开(公告)号：CN114678030A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210304443.4
申请日：2022-03-17
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆市住房公积金管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于深度残差网络和注意力机制的声纹识别方法、装置及计算机可读存储介质，属于语音识别技术领域，包括步骤：S1：对采集到的音频数据进行预处理，得到能够模拟人耳某些特性的MFCC特征；S2：构建FAM，将S1得到的特征经过帧级注意力模块对每帧的重要性进行加权运算，得到加权后的MFCC特征；S3：构建声纹识别网络并进行声纹识别；引入MobileNet的设计思想，将普通卷积替换为深度可分离卷积以降低网络参数量；在ResNet50的每一个layer后加入通道域注意力模块建模各个特征通道的重要程度，针对不同的说话人增强或抑制不同的通道，最后将特征输入网络中的分类器进行分类，实现声纹识别。
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公开(公告)号：CN115424347A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211072684.7
申请日：2022-09-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种理发店员工工作内容智能识别方法，属于机器视觉技术领域，包括以下步骤：S1：采集设备安装位置和安装条件的设置；S2：建立理发员工人脸、顾客人脸标签库，并训练人脸识别模型；S3：建立与物品、工具和人相关的动作标签库，并进行理发店动作行为识别模型训练；S4：利用训练好的人脸识别模型、理发店动作行为识别模型，用于实际理发服务场景进行动作行为识别。构建顾客、员工、动作几个要素的“动作对”行为时序；S5：建立工作内容识别标签，构建工作内容识别的深度神经网络模型，用以确定理发店员工对顾客的服务工作内容。本发明通过理发店员工工作内容智能识别方法，辅助实现理发店有效地智能化管理。
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公开(公告)号：CN114519897A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202111663546.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06T7/194 , G06T7/11 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/56 , G06V10/80
Abstract: 本发明请求保护一种基于颜色空间融合及循环神经网络的人脸活体检测方法，涉及生物活体检测技术领域。本发明包括融合新的颜色空间；构建人脸活体检测LSTM网络；将公开数据集的伪造人脸攻击视频的颜色特征输入到构建的LSTM中进行训练；利用新融合的颜色空间与训练好的网络模型用于人脸活体检测。本发明提出的人脸活体检测算法，能够直接对摄像头捕捉到的内容进行人脸活体检测，且能够在二维伪造人脸攻击及做工精细的三维伪造人脸攻击下实现准确检测，解决了实际在多维度、跨数据集伪造人脸攻击下人脸活体检测稳定性低的问题。
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