基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法

    公开(公告)号:CN110929566B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN201910984034.1

    申请日:2019-10-16

    IPC分类号: G06V40/40 G06V40/16

    摘要: 本发明公开了一种基于可见光和近红外双目摄像头的人脸活体检测方法,其中该方法包括:控制可见光摄像头进行人脸检测,并控制近红外摄像头处于休眠状态;通过可见光摄像头检测到可见光人脸时,唤醒近红外摄像头,并通过近红外摄像头对当前场景进行拍摄以获得近红外图像;采用预设的校准模型对可见光人脸区域进行校准,获得近红外人脸区域;如果近红外人脸区域有人脸,则将可见光人脸区域的图像与近红外人脸区域的图像进行融合;分别对可见光人脸区域的图像、近红外人脸区域的图像和融合图像进行活体判别;由此,本发明自动校准两个摄像头的人脸区域,避免在双路视频流中的重复工作,并将图像融合以辅助活体检测,从而提高活体检测的效率和可靠性。

    恶意应用检测方法、介质、设备及装置

    公开(公告)号:CN111027070B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN201911213998.2

    申请日:2019-12-02

    IPC分类号: G06F21/56 G06F16/35

    摘要: 本发明公开了一种恶意应用检测方法、介质、设备及装置,其中方法包括:获取应用文件,并进行反编译,以获取静态信息;运行应用文件,并获取运行过程中产生的动态信息;分别提取静态信息和动态信息对应的第一文本特征,并计算对应的第一特征向量;将第一文本特征和对应的第一特征向量输入到场感知因子分解机进行分类器的训练,以得到恶意应用检测模型;获取待检测应用文件,并提取待检测应用文件的第二文本特征和对应的第二特征向量,以及将第二文本特征和对应的第二特征向量输入到恶意应用检测模型,以判断待检测应用文件中的应用软件是否为恶意应用;能够对恶意软件进行有效检测,提高恶意软件检测准确率,保证用户使用应用过程中的安全性。

    一种面向新零售的图像自动标注系统及方法

    公开(公告)号:CN111259184B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202010122977.6

    申请日:2020-02-27

    IPC分类号: G06F16/58

    摘要: 本发明涉及一种面向新零售的图像自动标注系统及方法。所述体现包括获取待标注图片和待标注图片对应的用于自动标注图片的测试单元,获取待标注图片中目标的位置信息和目标的标签的级联网络测试单元,检查标注结果是否是Ground Truth的测试单元,获取标注结果的测试单元。训练针对需要标注的目标的图像分割模型,拍摄待标注图片,以及在待标注图片的目标上放置写有数字的纸片的用于自动标注的图片,通过图像分割网络获取图片中目标的位置信息,并检查是否有误,通过深度学习网络获取目标上数字信息,检查无误后,通过数字与标签的对应关系确认目标的标签,将待标注图片的文件名,利用图片中各个目标的位置信息和标签,生成.csv格式文件,完成自动标注。

    人体姿态迁移方法及装置

    公开(公告)号:CN114638744A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202210203974.4

    申请日:2022-03-03

    摘要: 本发明公开了一种人体姿态迁移方法及装置,其中方法包括:获取目标人物图像和目标姿态;对目标人物图像进行处理得到原始姿态对应的人体骨骼关节点描述子和人体部位描述子;根据原始姿态对应的人体骨骼关节点描述子对目标姿态对应的人体骨骼关节点进行调整,以得到调整后的人体骨骼关节点描述子,以及将原始姿态对应的人体部位描述子和目标姿态输入到解析生成器以得到目标姿态对应的人体部位描述子;最后将目标人物图像、调整后的人体骨骼关节点描述子和目标姿态对应的人体部位描述子输入到姿态迁移网络以得到生成图像;由此,采用多属性对原姿态和目标姿态下的人体进行描述,并对目标姿态下的人体进行形态自适应,从而提升生成图像的视觉效果。

    一种Android恶意应用在线检测方法

    公开(公告)号:CN109344614B

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN201810810463.2

    申请日:2018-07-23

    申请人: 厦门大学

    IPC分类号: G06F21/56

    摘要: 本发明提供一种Android恶意应用在线检测方法,在检测Android恶意软件的过程中,使用API函数字符串,提取8组特征信息,并映射为特征向量,而特征向量采用稀疏表示的形式;并且进一步分析API之间的不同关系并创建更高层次的关联分析;以图的方式来表示相关API作为结构化程序之间的关系;将API字符特征与关系图构成特征矩阵;采用多核学习方法训练出分类模型;部署在通用的Web架构中,实现Android应用软件的在线检测。本发明具有良好的分类效果,并且使用方便,快捷。

    基于虚拟试衣系统的网络试衣方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN118313901A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410492575.3

    申请日:2024-04-23

    摘要: 本申请的实施例提供了一种基于虚拟试衣系统的网络试衣方法、装置、介质及设备。该方法包括:获取由买家客户端上传的客户人体图像以及目标衣物图像,目标衣物图像为买家客户端从由卖家客户端上传的若干衣物图像中确定;将客户人体图像以及目标衣物图像输入至预先训练完成的试衣成像模型中,以使试衣成像模型输出对应的虚拟试衣图像;将虚拟试衣图像发送至买家客户端进行显示;接收在交易完成后由买家客户端发送的针对虚拟试衣图像的评价结果;确定该评价结果是否为有效评价结果以根据有效评价结果对试衣成像模型进行优化。本申请实施例的技术方案可以有效获取虚拟试衣数据以对试衣成像模型进行优化,进而保证试衣图像的成像效果。

    跨摄像头的人脸活体检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112633113A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011493977.3

    申请日:2020-12-17

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种跨摄像头的人脸活体检测方法、介质及系统,其中方法包括:采集第一训练数据集,并训练得到人脸活体检测模型;通过源摄像头和目标摄像头进行活体样本对的采集,以根据活体样本对生成第二训练数据集,并根据第二训练数据集进行生成对抗网络的训练,以得到风格转移函数模型;通过目标摄像头获取待检测人脸图像,并将待检测人脸图像输入到风格转移函数模型,以及将风格转移后的待检测人脸图像输入到人脸活体检测模型,以得到待检测人脸图像对应的活体检测结果;能够在不对活体检测模型进行重新训练的情况下,保证跨摄像头活体检测结果的准确性。

    一种改进LBP和轻量卷积神经网络级联的人脸识别方法

    公开(公告)号:CN109583357A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201811413568.0

    申请日:2018-11-23

    申请人: 厦门大学

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种改进LBP和轻量卷积神经网络级联的人脸识别方法,提供:对齐分区局部二值模式初次识别测试单元,APLBP与轻量化卷积神经网络级联的二次识别测试单元,APLBP识别测试单元,轻量化卷积神经网络并行流水线模块加速单元,计算平均识别率单元。将采集的人脸图像划分为主要区域和次要区域,对于人脸图像的主要区域与次要区域,提取中心点LBP像素特征值;通过级联的关系对APLBP识别并提取出的相似图像再加入轻量级卷积神经网络进行二次识别。充分融入了APLBP算法的速度优势和轻量化卷积神经网络的精度优势,通过对轻量化卷积神经网络的卷积层中耗时大的矩阵乘加运算使用并行模块进行加速,从而达到速度和准确率的双向提升。

    一种Android恶意应用在线检测方法

    公开(公告)号:CN109344614A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201810810463.2

    申请日:2018-07-23

    申请人: 厦门大学

    IPC分类号: G06F21/56

    摘要: 本发明提供一种Android恶意应用在线检测方法,在检测Android恶意软件的过程中,使用API函数字符串,提取8组特征信息,并映射为特征向量,而特征向量采用稀疏表示的形式;并且进一步分析API之间的不同关系并创建更高层次的关联分析;以图的方式来表示相关API作为结构化程序之间的关系;将API字符特征与关系图构成特征矩阵;采用多核学习方法训练出分类模型;部署在通用的Web架构中,实现Android应用软件的在线检测。本发明具有良好的分类效果,并且使用方便,快捷。