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公开(公告)号：CN112036331B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010913539.1
申请日：2020-09-03
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种活体检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能的计算机视觉技术。该方法包括：获取样本数据，样本数据包括彩色图像、辅助图像和标签，辅助图像包括深度图像和红外图像中的至少一种；将样本数据中的彩色图像输入特征提取层得到图像特征；将图像特征输入估计模型得到辅助估计图像；将图像特征输入分类器得到活体检测结果；采用估计损失函数计算辅助估计图像和辅助图像之间的辅助损失；采用分类损失函数计算活体检测结果和标签之间的分类损失；根据辅助损失和分类损失训练特征提取层、估计模型和分类器得到活体检测模型。该方法可以提高活体检测准确度和检测效率。
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公开(公告)号：CN117036377A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210931887.0
申请日：2022-08-04
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T9/00 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06V40/40 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置及计算机设备、存储介质、程序产品，该方法可以应用于人工智能技术领域的计算机视觉技术分支中，该方法包括：目标样本图像中包含至少一个可见图像块和至少一个掩码图像块；调用图像编码模型对目标样本图像中的各个可见图像块进行编码处理，得到每个可见图像块的编码；从多个解码维度对每个可见图像块的编码进行解码处理，得到目标样本图像在各个解码维度下的重建结果，重建结果由目标样本图像切分得到的多个图像块中每个图像块的重建块拼接得到；基于目标样本图像分别与各个解码维度下的重建结果之间的差异，对图像编码模型进行训练。可以提升活体检测过程中所使用的图像编码模型的训练效果。
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公开(公告)号：CN116959125A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310787686.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/094
Abstract: 本申请提供了一种数据处理方法以及相关装置。本申请实施例可应用于计算机视觉技术领域。本申请实施例提供的数据处理方法，首先，通过正样本图像及M类负样本图像对活体检测模型进行训练，使得生成的活体检测预训练模型能对图像中是否包含真实对象活体信息进行确定，接着，根据正样本图像及M类负样本图像生成样本对抗图像，赋予样本对抗图像对应的标签，然后，根据样本对抗图像及其对应的标签再次对活体检测预训练模型进行训练，从对抗攻防的角度进行数据增强，通过数据增强后的训练数据优化活体检测预训练模型，使得训练后的活体检测模型能够对真实对象活体进行准确检测，提高防御能力。
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公开(公告)号：CN116958577A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211610096.4
申请日：2022-12-14
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种对抗样本的生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中，对抗样本的生成方法可应用于人工智能等场景，该抗样本的生成方法通过获取目标样本图像以及与目标样本图像对应的攻击图像；攻击图像上设有预设图像信息；预设图像信息用于表征攻击图像与目标样本图像为同一类别的分类信息；对所述攻击图像进行语义特征提取，得到攻击语义特征，以及对所述目标样本图像进行语义特征提取，得到目标语义特征；再利用定向攻击拉近目标样本图像和对应的攻击图像在特征层面的距离，从而实现将攻击图像迁移到了目标样本图像的对抗样本上，实现隐蔽式的数据篡改，在后续模型训练过程中，用对抗样本来替换训练过程中的相应的篡改数据，从而达到隐蔽式篡改的目的。
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公开(公告)号：CN116824677A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311090087.1
申请日：2023-08-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种表情识别方法、装置、电子设备及存储介质。本申请的实施例的方法可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。该方法包括：获取待识别人脸视频；将待识别人脸视频输入表情识别模型，得到待识别人脸视频属于不同表情类别的概率；基于待识别人脸视频属于不同表情类别的概率，确定概率最高的表情类别，作为待识别人脸视频的表情识别结果。本申请中，根据一致性指标以及损失值确定的调整参数可以准确的指示了初始模型对样本人脸视频的学习趋势，可以加强初始模型对困难样本的学习，减弱初始模型对噪声样本的学习，从而可以保证训练得到的表情识别模型可以对困难样本准确的表情识别能力以及表情识别结果的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115966030A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111189978.3
申请日：2021-10-12
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出了一种图像处理方法、装置及智能终端，其中方法包括：获取待检测对象的目标图像，以及待检测对象的目标视频；调用图像处理模型的特征提取网络对目标图像进行语义特征提取处理，得到目标图像的图像特征，以及调用特征提取网络对视频帧序列进行时序特征提取处理，得到目标视频的视频特征；将图像特征和视频特征分别进行线性变换，将线性变换后的图像特征和线性变换后的视频特征叠加目标特征；调用图像处理模型的特征分类网络对目标特征进行特征分类处理，得到待检测对象的活体检测结果。本申请可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车载互联网等各种场景，可以提高活体检测效率和准确率。
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公开(公告)号：CN112052759B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010860908.5
申请日：2020-08-25
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种活体检测方法和装置；本发明实施例在获取检测样本集合后，并对检测样本集合中的图像样本进行特征提取，得到图像样本在多个通道上的图像特征，然后，将图像特征转换为图像样本的风格特征，该风格特征指示图像样本的域信息，根据风格特征的通道信息，在风格特征中筛选出用于聚类的目标风格特征，然后，基于目标风格特征，对图像样本进行聚类，得到多个域类型的图像样本集合，在图像样本集合中确定出训练样本和查询样本，并在云平台中采用训练样本和查询样本对预设活体检测模型进行训练，以对待检测对象进行活体检测；该方案可以大大提升活体检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113762249A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110431153.1
申请日：2021-04-21
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种图像攻击检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测图像，基于待检测图像进行全局分类识别，得到全局分类识别结果；基于待检测图像随机进行局部图像提取，得到目标数量的局部图像，目标数量是根据待检测图像对应的参考图像的防御率计算得到的；基于目标数量的局部图像分别进行局部分类识别，得到各个局部分类识别结果，将各个局部分类识别结果进行融合，得到目标分类识别结果；基于目标分类识别结果和全局识别结果检测识别结果的一致性，当目标分类识别结果和全局分类识别结果不一致时，判别待检测图像为攻击图像。采用本方法能够提高图像攻击检测的准确性，减少安全隐患。
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公开(公告)号：CN112801057B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110359536.2
申请日：2021-04-02
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法涉及人工智能的计算机视觉技术，所述方法包括：对将待检测图像对应的全局频域图与待检测图像融合获得的全局融合图像进行活体检测，获得第一检测结果；当第一检测结果表示待检测图像属于屏幕翻拍图像时，则确定待检测图像未通过活体检测；否则，基于待检测图像中的生物特征获得生物特征图像，对将生物特征图像对应的局部频域图与生物特征图像融合获得的局部融合图像进行活体检测，获得第二检测结果，根据第一检测结果与第二检测结果确定待检测图像对应的活体检测结果。本申请提供的方案能够防御多种不同场景的翻拍图像的攻击，具有更高的准确性及普适性。
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公开(公告)号：CN112308035A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011337405.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测图像，待检测图像包括至少两种不同类型图像；将待检测图像输入到图像检测模型中，图像检测模型通过特征提取网络提取至少两种不同类型图像分别对应的图像特征，将至少两种不同类型图像分别对应的图像特征输入对应的分支网络进行活体检测，得到至少两种不同类型图像对应的活体检测结果，并基于至少两种不同类型图像分别对应的图像特征使用对应的分支网络进行图像一致性验证，得到至少两种不同类型图像对应的图像一致性验证结果；基于活体检测结果和图像一致性验证结果确定待检测图像对应的图像检测结果。采用本方法能够提高图像检测结果的安全性和准确性。
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