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公开(公告)号：CN113642415B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110813933.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 北京易达图灵科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种人脸特征表达方法及人脸识别方法，引入了深层结构特征图，并将深层结构特征图中各节点表征的局部特征与全局特征向量相结合，可以使对待表达人脸图像的特征表达更加全面准确，为将特征表达应用于人脸识别时得到的识别结果提供显式的依据和理由，使识别结果的可解释性、可信度大为提升。
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公开(公告)号：CN113642415A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110813933.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 北京易达图灵科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种人脸特征表达方法及人脸识别方法，引入了深层结构特征图，并将深层结构特征图中各节点表征的局部特征与全局特征向量相结合，可以使对待表达人脸图像的特征表达更加全面准确，为将特征表达应用于人脸识别时得到的识别结果提供显式的依据和理由，使识别结果的可解释性、可信度大为提升。
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公开(公告)号：CN118135629A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410215342.9
申请日：2024-02-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/16 , G06N3/094 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供一种基于免疫系统的防对抗攻击人脸识别模型训练方法及装置，该方法包括：获取初始人脸识别模型以及对抗样本图像；基于对抗样本图像的当前噪声特征，确定从历史噪声特征中进行特征采样的克隆概率以及突变概率，并基于当前噪声特征、克隆概率以及突变概率，对历史噪声特征进行特征采样，得到对抗样本图像的抗体特征；基于抗体特征，对对抗样本图像进行图像重构，得到重构图像，并基于重构图像与对抗样本图像对应的原始样本图像之间的重构损失，对初始人脸识别模型进行参数迭代，得到最终的人脸识别模型。本发明提供的方法、装置，提升了对高复杂、不可预见、特异性攻击的防御的有效性，进而提升进行人脸识别的准确性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990384B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110522613.1
申请日：2021-05-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供通用的一种基于噪声灭活的生物特征识别对抗防御方法，包括：采用主成分分析算法在输入图像训练集上计算所述输入图像训练集的M个特征向量组成的特征向量库F；子空间估计器训练，所述子空间估计器的输出为m个概率向量，所述m个概率向量p的每一分量均对应所述特征向量库F中的一个特征向量；根据所述子空间估计器输出的m个概率向量p中每个分量提供的选择概率在所述特征向量库F中进行采样，选出特征向量构成所述子空间；将输入图像x’投影至选出的特征向量张成的所述子空间进行图像重建。
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公开(公告)号：CN114283246B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210217354.6
申请日：2022-03-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开涉及一种基于单目图像生成三维对象模型的方法，该方法包括：对单目图像进行对象检测和对象边界框的识别，得到至少一个目标对象的对象图块；对每个对象图块进行特征提取，得到第一特征图和第二特征图，二者具有相同的通道数且第一特征图的像素规模小于第二特征图的像素规模；根据第一特征图，对参数化对象模型的相机、姿态和形状参数进行初始化，得到初始对象模型；根据初始化的相机、姿态和形状参数以及第二特征图，生成图结构对应的图节点特征；根据初始对象模型的顶点坐标关系，生成图结构对应的邻接矩阵；将图节点特征和邻接矩阵输入至参数预先训练好的图神经网络模型中，输出回归预测参数；根据回归预测参数渲染得到三维对象模型。
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公开(公告)号：CN112990384A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110522613.1
申请日：2021-05-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供通用的一种基于噪声灭活的生物特征识别对抗防御方法，包括：采用主成分分析算法在输入图像训练集上计算所述输入图像训练集的M个特征向量组成的特征向量库F；子空间估计器训练，所述子空间估计器的输出为m个概率向量，所述m个概率向量p的每一分量均对应所述特征向量库F中的一个特征向量；根据所述子空间估计器输出的m个概率向量p中每个分量提供的选择概率在所述特征向量库F中进行采样，选出特征向量构成所述子空间；将输入图像x’投影至选出的特征向量张成的所述子空间进行图像重建。
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公开(公告)号：CN114283246A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210217354.6
申请日：2022-03-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开涉及一种基于单目图像生成三维对象模型的方法，该方法包括：对单目图像进行对象检测和对象边界框的识别，得到至少一个目标对象的对象图块；对每个对象图块进行特征提取，得到第一特征图和第二特征图，二者具有相同的通道数且第一特征图的像素规模小于第二特征图的像素规模；根据第一特征图，对参数化对象模型的相机、姿态和形状参数进行初始化，得到初始对象模型；根据初始化的相机、姿态和形状参数以及第二特征图，生成图结构对应的图节点特征；根据初始对象模型的顶点坐标关系，生成图结构对应的邻接矩阵；将图节点特征和邻接矩阵输入至参数预先训练好的图神经网络模型中，输出回归预测参数；根据回归预测参数渲染得到三维对象模型。
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公开(公告)号：CN114170690A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202210131625.6
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/40 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本公开涉及一种活体识别和构建活体识别模型的方法、装置，也应用于基于模型的计算机系统或者电子设备对生物特征进行真假体的识别检测场景。上述活体识别的方法包括：获取待识别对象由同一观测点位拍摄得到的一组聚焦于不同深度的图像焦栈序列；基于特征提取模型，对上述图像焦栈序列中的各个图像进行特征提取，以得到上述各个图像在同一个特征空间下的特征向量；分析上述各个图像的特征向量之间的差异性，得到关于上述图像焦栈序列的各个图像的特征差异性分布序列；以及将上述特征差异性分布序列输入至预先训练好的活体识别模型，识别出上述待识别对象为活体生物特征还是非活体生物特征。具有辨识准确度高、操作简单以及应用方便的优点。
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