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公开(公告)号：CN108171103B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN201611118373.4
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供了目标检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测图像；根据级联神经网络对待检测图像的多个候选区域进行分类；其中，从第二级开始的神经网络中，至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络，上述子神经网络对前一级神经网络分类后的分类结果进行分类；根据多个候选区域的最终分类结果，确定出目标区域。本发明实施例中，从第二级开始的神经网络中，至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络，可较为全面精确地对候选区域进行分类，提升分类精度；进而更加精确地确定出目标区域。且有利于减少神经网络的级数，可减少由各级神经网络组成的分类模型占用的存储空间；可应用到硬件配置较低或计算性能较弱的设备中。
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公开(公告)号：CN108171103A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201611118373.4
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/6273 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供了目标检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测图像；根据级联神经网络对待检测图像的多个候选区域进行分类；其中，从第二级开始的神经网络中，至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络，上述子神经网络对前一级神经网络分类后的分类结果进行分类；根据多个候选区域的最终分类结果，确定出目标区域。本发明实施例中，从第二级开始的神经网络中，至少存在一级神经网络包含并列的多个该级子神经网络，可较为全面精确地对候选区域进行分类，提升分类精度；进而更加精确地确定出目标区域。且有利于减少神经网络的级数，可减少由各级神经网络组成的分类模型占用的存储空间；可应用到硬件配置较低或计算性能较弱的设备中。
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公开(公告)号：CN105844276A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201510021503.1
申请日：2015-01-15
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种人脸姿态校正方法和装置，所述方法包括：获取待校正的二维人脸图像；检测所述待校正的二维人脸图像的二维关键点，并确定三维人脸模型上与所述检测的二维关键点对应的三维关键点；根据所述确定的三维关键点，使用迭代计算的方式更新三维关键点；根据所述更新的三维关键点，确定姿态矫正后的二维人脸图像。本发明的技术方案中，在人脸姿态调整过程中，逐步调整三维人脸模型上的三维关键点，并更新三维人脸模型的几何参数，进而根据最终更新得到的三维人脸模型的几何参数进行人脸姿态校正，从而缩小校正后的二维人脸图像与实际人脸正面图像的差距，有利于提升人脸认证/识别性能。
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公开(公告)号：CN105320954A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410370117.9
申请日：2014-07-30
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种人脸认证装置和方法，所述装置包括：人脸检测模块，用于从第一图像中检测第一人脸图像并从第二图像中检测第二人脸图像；人脸图像处理模块，用于对检测出的第一人脸图像和第二人脸图像进行处理，以分别估计第一人脸图像和第二人脸图像的姿态信息，并计算第一人脸图像与第二人脸图像之间的相似度；人脸认证模块，用于基于第一人脸图像和第二人脸图像之间的相似度、第一人脸图像的姿态信息和第二人脸图像的姿态信息来认证第一人脸图像和第二人脸图像是否属于同一对象。
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公开(公告)号：CN104715227A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201310684862.6
申请日：2013-12-13
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种人脸关键点的定位方法和装置。定位方法包括：使用基于多个类型的训练集训练得到的多个人脸定位模型对输入图像中的人脸进行定位，以得到与各个人脸定位模型对应的多个定位结果；使用训练的评价模型对所述多个定位结果进行评价以选出最优的定位结果，其中，定位结果包括人脸图像的多个关键点位置，评价模型由针对所述多个关键点位置训练的分类器组成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104715227B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201310684862.6
申请日：2013-12-13
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种人脸关键点的定位方法和装置。定位方法包括：使用基于多个类型的训练集训练得到的多个人脸定位模型对输入图像中的人脸进行定位，以得到与各个人脸定位模型对应的多个定位结果；使用训练的评价模型对所述多个定位结果进行评价以选出最优的定位结果，其中，定位结果包括人脸图像的多个关键点位置，评价模型由针对所述多个关键点位置训练的分类器组成。
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公开(公告)号：CN105844582B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201510019073.X
申请日：2015-01-15
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开了一种3D图像数据的注册方法和装置，所述方法包括：将源3D图像数据基于关键点与目标3D图像数据进行刚性对齐，得到第一变换数据；将第一变换数据基于关键点与目标3D图像数据进行非刚性对齐，得到第二变换数据；迭代计算第二变换数据到目标3D图像数据的变换矩阵；根据迭代计算出的变换矩阵完成源3D图像数据到目标3D图像数据的3D注册。由于将基于关键点的刚性对齐和非刚性对齐方法结合运用，可得到一个较好的初始变换，基于该初始变换进行迭代计算求解出变换矩阵，可将源3D图像数据更为贴切、平滑、吻合度更高地对应到目标3D图像数据，从而提高了注册精度，使得注册结果更为平滑，与目标数据更为吻合。
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公开(公告)号：CN108241821A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201611204669.8
申请日：2016-12-23
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
CPC classification number: G06K9/00288 , G06N3/02
Abstract: 提供一种图像处理设备和方法，其中，所述图像处理设备包括：图像分类模块，被配置为确定输入图像是低质量图像还是高质量图像；图像评估模块，被配置为在由图像分类模块确定的多个低质量图像之中确定第一预定数量个最清晰图像。
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公开(公告)号：CN108171250A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201611118710.X
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6277 , G06K9/6256 , G06K9/628
Abstract: 本发明实施例提供了目标检测方法及装置，所述方法包括：确定出目标图像的质量类别；确定出与目标图像的质量类别相对应的质量类别的卷积神经网络；根据相对应的质量类别的卷积神经网络，确定出目标图像的真目标检测值；根据目标图像的真目标检测值，确定出目标图像中的目标是否为真目标。本发明实施例中，既不需要用户执行指定动作，又可以在多种硬件条件、和/或应用场景下为每个目标图像选择了与其质量类别更为契合的卷积神经网络，可得到更为精确的真目标检测值；更为精确地确定出目标图像中的目标是否为真目标，增强了检测目标图像中的真假目标的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105844582A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201510019073.X
申请日：2015-01-15
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开了一种3D图像数据的注册方法和装置，所述方法包括：将源3D图像数据基于关键点与目标3D图像数据进行刚性对齐，得到第一变换数据；将第一变换数据基于关键点与目标3D图像数据进行非刚性对齐，得到第二变换数据；迭代计算第二变换数据到目标3D图像数据的变换矩阵；根据迭代计算出的变换矩阵完成源3D图像数据到目标3D图像数据的3D注册。由于将基于关键点的刚性对齐和非刚性对齐方法结合运用，可得到一个较好的初始变换，基于该初始变换进行迭代计算求解出变换矩阵，可将源3D图像数据更为贴切、平滑、吻合度更高地对应到目标3D图像数据，从而提高了注册精度，使得注册结果更为平滑，与目标数据更为吻合。
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