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公开(公告)号：CN118279227A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211723652.9
申请日：2022-12-30
申请人： 北京眼神科技有限公司 , 北京眼神智能科技有限公司 , 深圳爱酷智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及生物特征识别技术领域，公开了一种指纹图像质量评价方法及装置，该方法包括：将待评价的指纹图像划分成m×m像素大小的多个区块，m为大于等于8的整数；计算每个区块的至少一个手工特征，并采用预设的深度卷积网络模型计算每个区块的至少一个深度特征；从多个区块中，根据各区块的至少一个手工特征和至少一个深度特征，筛选出满足各预定特征阈值条件的区块作为高质量区块集；在高质量区块集非空的情况下，确定加权分数；根据所述加权分数和对应的预设权重计算所述指纹图像的质量分数。本发明采用深度卷积网络模型深度特征，提取的特征速度快且有较高的准确性，再配合少量的手工特征，计算量少，能够有效且快速地评价指纹图像质量。
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公开(公告)号：CN113051955A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911256778.8
申请日：2019-12-10
申请人： 北京眼神科技有限公司 , 深圳爱酷智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种虹膜锁上的活体检测方法、装置、可读存储介质及设备，属于虹膜识别领域。该方法包括：步骤S100：获取包括上半部分人脸的图像；步骤S200：在获取的图像上确定瞳孔内光斑的大小，若光斑的大小小于设定的光斑阈值，则为非活体，否则，执行步骤S300；步骤S300：在图像上截取两眼区域，将两眼区域输入第一级CNN，得到第一置信度分数，若第一置信度分数小于设定的第一置信度阈值，则为非活体，否则，执行步骤S400；步骤400：在图像上截取上半部分人脸区域，将上半部分人脸区域输入第二级CNN，得到第二置信度分数，若第二置信度分数小于设定的第二置信度阈值，则为非活体，否则，为活体。本发明准确率高、鲁棒性好、不需要用户配合，用户体验性好。
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公开(公告)号：CN112651322B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202011525360.5
申请日：2020-12-22
申请人： 北京眼神智能科技有限公司 , 北京眼神科技有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种脸颊遮挡检测方法、装置及电子设备，属于图像处理技术领域，所述脸颊遮挡检测方法包括：获取归一化后的人脸图像及其坎尼边缘图像；判断所述坎尼边缘图像是否满足脸颊遮挡第一判定模型，若是，则认为存在脸颊遮挡，其中所述脸颊遮挡第一判定模型用于判断所述坎尼边缘图像是否存在超过预设长度阈值的直线段。本发明实施例通过在坎尼边缘图像中判断是否存在长直线段的方式，能够快速准确的判断出是否存在脸颊遮挡。
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公开(公告)号：CN112733570B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN201910971114.3
申请日：2019-10-14
申请人： 北京眼神智能科技有限公司 , 北京眼神科技有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种眼镜检测的方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理和生物识别技术领域，所述眼镜检测的方法包括：对待测图像进行人脸检测，并从中截出鼻梁区域；将鼻梁区域图像输入到训练好的深度卷积神经网络中得到输出数值；若所述输出数值大于预设阈值，则认为待测图像中的人佩戴眼镜，若所述输出数值小于等于预设阈值，则认为待测图像中的人没有佩戴眼镜。这样，通过截取鼻梁区域，并借助于深度卷积神经网络，本发明在测试集上达到了99.9％的准确率，而且检测快速，不包含人脸检测时只有2ms。
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公开(公告)号：CN112651322A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011525360.5
申请日：2020-12-22
申请人： 北京眼神智能科技有限公司 , 北京眼神科技有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种脸颊遮挡检测方法、装置及电子设备，属于图像处理技术领域，所述脸颊遮挡检测方法包括：获取归一化后的人脸图像及其坎尼边缘图像；判断所述坎尼边缘图像是否满足脸颊遮挡第一判定模型，若是，则认为存在脸颊遮挡，其中所述脸颊遮挡第一判定模型用于判断所述坎尼边缘图像是否存在超过预设长度阈值的直线段。本发明实施例通过在坎尼边缘图像中判断是否存在长直线段的方式，能够快速准确的判断出是否存在脸颊遮挡。
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公开(公告)号：CN110443102A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201810439986.0
申请日：2018-05-04
申请人： 北京眼神科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种活体人脸检测方法及装置，属于图像识别领域。所述活体人脸检测方法包括获取待检测的近红外人脸图像；将所述近红外人脸图像输入至多级联分类器进行检测所述近红外人脸图像是否为活体人脸图像；其中，所述多级联分类器中的每一级卷积神经网络能够根据所述近红外人脸图像存在的载体和方式的不同进行分工检测。本发明检测速度快、准确率高、鲁棒性好，能够同时且实时检测所有非活体人脸图像。
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公开(公告)号：CN112651268A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910965059.7
申请日：2019-10-11
申请人： 北京眼神智能科技有限公司 , 北京眼神科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种活体检测中排除黑白照片的方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理和生物识别技术领域，所述方法包括：对待识别的人脸图像进行预处理，所述预处理包括：人脸检测、眼睛定位和人脸对齐；从预处理后的人脸图像中提取出多维特征，并输入到训练好的AdaBoost分类器中得到一个分数；若所述分数大于零，则认为是真人图像，若所述分数小于等于零，则认为是假体攻击。本发明准确率高，在测试集上达到99.4％的准确率，即能在几乎没有拒真的情况下排除几乎所有的黑白图像，而且检测快速，如果不包括人脸检测和人脸对齐过程，只有2ms。
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公开(公告)号：CN112651268B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN201910965059.7
申请日：2019-10-11
申请人： 北京眼神智能科技有限公司 , 北京眼神科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种活体检测中排除黑白照片的方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理和生物识别技术领域，所述方法包括：对待识别的人脸图像进行预处理，所述预处理包括：人脸检测、眼睛定位和人脸对齐；从预处理后的人脸图像中提取出多维特征，并输入到训练好的AdaBoost分类器中得到一个分数；若所述分数大于零，则认为是真人图像，若所述分数小于等于零，则认为是假体攻击。本发明准确率高，在测试集上达到99.4％的准确率，即能在几乎没有拒真的情况下排除几乎所有的黑白图像，而且检测快速，如果不包括人脸检测和人脸对齐过程，只有2ms。
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公开(公告)号：CN116363703A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111612355.2
申请日：2021-12-27
申请人： 北京眼神智能科技有限公司 , 北京眼神科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种指纹比对方法、装置、存储介质及设备，属于指纹识别领域。其包括：获取第一张指纹图像的第一组细节点和第二张指纹图像的第二组细节点，并得到匹配细节点对；选取一个匹配细节点对作为基准细节点对，并对第二组细节点中的所有细节点均做使得基准细节点对的两个细节点重合的刚性变换；根据所述匹配细节点对以及对应的邻域细节点对计算所述匹配细节点对的贡献数值；其中，所述邻域细节点对为所述匹配细节点对设定邻域范围内的所有匹配细节点对；根据所有匹配细节点对的贡献数值计算匹配分数。本发明根据匹配细节点对以及匹配细节点对的邻域内的邻域细节点对计算贡献数值，提高了指纹比对的精度，降低了等误率等评价指标。
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公开(公告)号：CN112733570A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910971114.3
申请日：2019-10-14
申请人： 北京眼神智能科技有限公司 , 北京眼神科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种眼镜检测的方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理和生物识别技术领域，所述眼镜检测的方法包括：对待测图像进行人脸检测，并从中截出鼻梁区域；将鼻梁区域图像输入到训练好的深度卷积神经网络中得到输出数值；若所述输出数值大于预设阈值，则认为待测图像中的人佩戴眼镜，若所述输出数值小于等于预设阈值，则认为待测图像中的人没有佩戴眼镜。这样，通过截取鼻梁区域，并借助于深度卷积神经网络，本发明在测试集上达到了99.9％的准确率，而且检测快速，不包含人脸检测时只有2ms。
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