人脸活体检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115050064B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202110250942.5

    申请日:2021-03-08

    Abstract: 本申请公开了一种人脸活体检测方法、装置、设备及介质,涉及图像处理领域。该方法包括:根据人脸图像生成图像序列,图像序列包括人脸图像和n个图像局部块,图像局部块是对人脸图像进行分割得到的,n为正整数;基于图像序列,生成目标活体特征向量,目标活体特征向量是基于人脸图像与图像局部块之间的活体特征信息交互和图像局部块之间的活体特征信息交互生成的;对目标活体特征向量进行分类,获得预测分数;响应于预测分数高于判断阈值,确定人脸图像中的人脸为活体。本申请会提取人脸图像中整体和局部之间的活体特征信息以及局部与局部之间的活体特征信息,使得人脸活体检测结果更贴近实际情况,提高检测精度与正确率。

    人脸图像质量判定方法、装置及计算机设备

    公开(公告)号:CN110175990B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN201910412004.3

    申请日:2019-05-17

    Abstract: 本申请提供了一种人脸图像质量判定方法、装置及计算机设备,在利用质量判定图像与同一用户的待定人脸图像的特征比对结果,得到各待定人脸图像的初始排序后,将据此从第一数量个待定人脸图像中,筛选出第二数量个人脸图像样本对,融合第三数量个用户对人脸图像样本对的质量标注结果,得到各待定人脸图像更准确的目标质量分。由此可见,本申请针对各种落地场景,结合具有不同喜好的用户对待定人脸图像的质量标注,即考虑到图像采集场景中出现的各种影响图像质量的因素,提高了据此得到的各待定人脸图像的质量分的准确性,进而提高了由此训练得到的人脸图像质量预测模型的输出准确率。

    一种眼部行为检测方法、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN111046742B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN201911142921.0

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本发明实施例公开了一种眼部行为检测方法、装置以及存储介质;在目标视频的视频帧上滑动时间窗口,得到目标对象的图像序列,图像序列包括多张具有时序关系的图像,对每张图像的眼部区域进行特征提取,得到多个具有时序关系的眼部区域的初始特征信息,根据眼部区域的时序关系,将眼部区域的初始特征信息和差值特征信息融合,得到多个具有时序关系的融合深度特征信息,根据多个具有时序关系的融合深度特征信息,得到每一张图像的眼部行为为预设眼部行为的概率值,多个概率值具有时序关系,根据所述多个具有时序关系的概率值,生成概率曲线坐标系,根据概率曲线坐标系,确定目标对象是否存在预设眼部行为。本申请可以提高眼部行为检测的准确性。

    人体属性识别方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN110991380B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN201911268088.4

    申请日:2019-12-11

    Abstract: 本发明实施例公开了一种人体属性识别方法、装置、电子设备以及存储介质,其中,该文本识别方法包括:获取包含多个检测区域的人体图像样本,检测区域标注有人体属性真实值,通过识别模型生成人体图像样本的热度图像以及待检测区域的热度图像,得到人体图像样本对应的全局热度图像和局部热度图像,融合全局热度图像和局部热度图像,并对融合后图像进行人体属性识别,得到人体图像样本的人体属性预测值,根据全局热度图像和局部热度图像确定每类人体属性的关注区域,利用关注区域、人体属性真实值和人体属性预测值对识别模型进行修正,基于修正后识别模型对待识别图像进行人体属性识别,该方案可以有效地提高提高人体属性识别的准确率。

    一种人脸活体检测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110765923B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN201910996055.5

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 本申请提供了一种人脸活体检测方法,包括:获取目标检测对象在第一光照条件下的第一人脸图像和所述目标检测对象在第二光照条件下的第二人脸图像,根据所述第一人脸图像和所述第二人脸图像确定差值图像,从所述差值图像中提取特征图,从所述特征图中解耦出目标检测对象对应的物体反射率和物体法向量,然后根据物体反射率和物体法向量确定目标检测对象是否为活体。该方法通过对面部纹理和深度信息解耦合,通过解耦后的信息进行活体检测,增加了对3D攻击的防御能力,可以有效防御平面攻击和3D攻击,而且该方法无需任何形式的用户交互,操作方便,且适于主流的电子设备,成本较低,易于推广。本申请还公开了对应的装置、设备及介质。

    人脸图像检测方法、模型训练方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN114913565B

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202110116762.8

    申请日:2021-01-28

    Abstract: 本申请关于一种人脸图像检测方法、模型训练方法、装置及存储介质,涉及人脸图像检测技术领域。所述方法包括:获取目标人脸图像;对目标人脸图像进行频域变换,获得目标人脸图像的频域图像;获取目标人脸图像对应的空域特征以及频域特征;对空域特征和频域特征进行融合,获得目标人脸图像的融合特征;基于目标人脸图像的融合特征,获取用于指示目标人脸图像是否为伪造人脸图像的检测结果。通过上述方法,使得在人脸图像检测过程中,综合考虑图像在空域和频域上的特征,同时将两者的特征信息进行融合来获取人脸图像的融合特征,使得获取到的目标人脸图像的融合特征更为准确,进而使得利用该融合特征获取的目标人脸图像检测结果更加准确。

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