公开(公告)号：CN106203333A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610538736.3

申请日：2016-07-08

Applicant: 乐视控股(北京)有限公司 ,  乐视云计算有限公司

Inventor： 公绪超

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00221 ,  G06K9/00268 ,  G06K9/6206

Abstract: 本发明实施例公开一种人脸识别方法及系统，属于图像识别技术领域，其中方法包括：将获取的待识别人脸图像输入至第一深度卷积神经网络以确定待识别人脸图像为某人的概率，第一深度卷积神经网络基于样本人脸图像进行深度学习确定；当概率大于预设阈值时，确定待识别人脸图像来源于所述某人；当所述概率小于预设阈值时，将待识别人脸图像输入至第二深度卷积神经网络以提取待识别人脸图像的特征信息；将所述待识别人脸图像的特征信息与人脸特征库中存储的参考特征信息进行比较以识别所述待识别人脸图像；本发明一方面通过第一深度卷积神经网络对人脸进行识别，另一方面通过特征比对的方式来进行人脸识别，从而保证了对人脸的有效识别。

公开(公告)号：CN106407911A

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201610795999.2

申请日：2016-08-31

Applicant: 乐视控股(北京)有限公司 ,  乐视云计算有限公司

Inventor： 公绪超

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/02

CPC classification number: G06K9/00288 ,  G06K9/00228 ,  G06K9/00281 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开一种基于图像的眼镜识别方法及装置，该方法包括：通过预置的深度卷积神经网络中先验模型，对待检测的面部图像进行分类判别，得到该面部图像的面部类别和该面部类别对应的概率值，若该面部类别为人脸类别所对应的概率值大于预置极限值，则通过该深度卷积神经网络中人脸先验模型，对该面部图像中眼睛区域图像进行分类判别，得到各类别分别对应的概率值，若概率值最大的类别为佩戴眼镜类别，则确定该面部图像中面部有佩戴眼镜，若概率值最大的类别为非佩戴眼镜类别，则确定该面部图像中面部没有佩戴眼镜，这样在复杂的成像情况下，对面部图像中眼睛区域图像进行识别，可以准确的识别是否有佩戴眼镜，增加了识别佩戴眼镜的准确性。

公开(公告)号：CN106355066A

公开(公告)日：2017-01-25

申请号：CN201610744512.8

申请日：2016-08-28

Applicant: 乐视控股(北京)有限公司 ,  乐视云计算有限公司

Inventor： 公绪超 ,  刘阳 ,  魏伟 ,  白茂生

IPC: G06F21/32 ,  G06K9/00

CPC classification number: G06F21/32 ,  G06K9/00228

Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，公开了一种人脸验证方法及人脸验证装置。本发明中，一种人脸验证方法包括：选定N个人脸姿态，对每个人脸姿态预设对应的双边深度卷积神经网络模型，所述N为自然数；分别确定所述两幅待验证图像的人脸姿态；根据所确定的人脸姿态，选取对应的双边深度卷积神经网络模型；利用所选取的双边深度卷积神经网络模型判别所述两幅待验证图像；利用判别结果确认所述两幅待验证图像中的人脸是否相同。通过本发明提供的人脸验证方法及人脸验证装置，解决了因环境复杂和验证图像存在差异时导致的判别率低，识别不够准确的问题。

公开(公告)号：CN106257490A

公开(公告)日：2016-12-28

申请号：CN201610575048.4

申请日：2016-07-20

Applicant: 乐视控股(北京)有限公司 ,  乐视云计算有限公司

Inventor： 公绪超

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00825 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6276 ,  G06K2209/23

Abstract: 本发明提供一种检测行驶车辆信息的方法，包括：至少按照车辆角度和车辆外观对车辆图片进行分类，以生成多种类别的多张车辆图片；基于多张车辆图片对深度卷积神经网络进行训练；利用训练后的深度卷积神经网络至少获取多张车辆图片中的预定区域的图像块的车辆角度特征和车辆外观特征，训练线性分类器；利用训练后的深度卷积神经网络至少获取待识别车辆图片中的预定区域的图像块的车辆角度特征和车辆外观特征，导入训练后的线性分类器进行判别，至少确定车辆的角度和车辆的外观。本发明还提供了检测行驶车辆信息的系统。本发明的方法及系统能够检测行驶车辆的信息，有效提高交通管理效率，提高识别准确度，具有较为广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN106250824A

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201610579549.X

申请日：2016-07-21

Applicant: 乐视控股(北京)有限公司 ,  乐视云计算有限公司

Inventor： 公绪超

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/00825 ,  G06K9/00832

Abstract: 本发明提供一种车窗定位方法和系统,涉及计算机视觉技术领域。其中，车窗定位方法包括：基于对车辆正向检测图像的预处理，至少获取车辆图像区域及区域中的边缘信息；至少基于车辆图像区域判别出车辆图像区域中的标志物，标志物包括车辆图像区域中独立于车窗的标志物；至少基于标志物及预设的距离模型在边缘信息中判别出车窗的各个边界以确定车窗区域，预设的距离模型包括标志物与车窗及车窗的各个边界的距离关系。本发明的车窗定位方案通过根据标志物和预设距离模型对车窗区域进行判别，可以实现更精准的车窗定位，进一步地，由于标志物具有对光线和颜色的良好的鲁棒性，因此可以更好地适用于各种不同的场合。

公开(公告)号：CN106203387A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610581045.1

申请日：2016-07-21

Applicant: 乐视控股(北京)有限公司 ,  乐视云计算有限公司

Inventor： 公绪超

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/00248 ,  G06K9/00241 ,  G06K9/00275 ,  G06K9/00281

Abstract: 本发明公开一种人脸验证方法及系统，属于图像识别技术领域，其中方法包括：获取人脸图像的整体特征；将整体特征与第一特征库中存储的参考整体特征进行比较以确定人脸图像通过验证的第一概率，参考整体特征至少基于人脸图像样本生成；基于人脸图像关键点进行局部特征提取；将提取的局部特征与第二特征库中存储的参考局部特征进行比对以确定人脸图像通过验证的第二概率，参考局部特征提取自人脸图像样本；至少基于第一概率和第二概率确定人脸图像是否通过验证。本发明实施例的方法及系统可以更加准确、有效地完成人脸验证。

公开(公告)号：CN106155327A

公开(公告)日：2016-11-23

申请号：CN201610621775.X

申请日：2016-08-01

Applicant: 乐视控股(北京)有限公司 ,  乐视云计算有限公司

Inventor： 公绪超

IPC: G06F3/01 ,  G06K9/00

CPC classification number: G06F3/017 ,  G06K9/00335

Abstract: 本发明提供一种手势识别方法和系统,涉及计算机视觉技术领域。其中，手势识别方法包括：对输入图像进行多方向梯度提取以形成多个不同的梯度图像；基于卷积神经网络金字塔对所述多个不同的梯度图像进行判别以得出初始结果集；对判别得出的所述初始结果集进行融合以得到手势的最终判别结果。进一步地，由于以描述手势图像的多方向梯度图像为基础，融入神经网络及证据理论联合判别的思想，充分提高了手势识别的精度，即使在外部环境与肤色场景相似、图片质量模糊的情况下都可以有良好的识别效果。