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公开(公告)号：CN108256479B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201810045567.9
申请日：2018-01-17
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
发明人： 何涛
IPC分类号： G06T7/246 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例公开了人脸跟踪方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取视频序列中当前图像帧的上一个图像帧中目标人脸对象的位置信息，并提取出当前图像帧的上一个图像帧中由位置信息所指示的目标人脸对象所在区域的图像信息，形成上一个图像帧对应的目标人脸图像；根据当前图像帧的上一个图像帧中目标人脸对象的位置信息，从当前图像帧中确定出目标人脸对象的搜索区域，提取出搜索区域的图像信息，形成当前图像帧对应的搜索区域图像；将上一个图像帧对应的目标人脸图像和当前图像帧对应的搜索区域图像输入人脸区域定位模型，输出搜索区域中目标人脸对象的位置信息。该实施方式实现了人脸跟踪准确度的提升。
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公开(公告)号：CN108416323B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201810257454.5
申请日：2018-03-27
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例公开了用于识别人脸的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取第一人脸图像和第二人脸图像，其中，第一人脸图像和第二人脸图像分别是采用第一相机类型的相机和第二相机类型的相机拍摄待识别人脸所得到的图像；将第一人脸图像和第二人脸图像分别输入预先训练的特征提取模型，得到第一特征向量和第二特征向量，其中，特征提取模型用于提取图像特征；融合第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量；根据融合特征向量与预设人脸特征库中各特征向量之间的距离，确定与待识别人脸对应的用户标识，其中，人脸特征库用于表征特征向量与用户标识之间的对应关系。该实施方式实现了提高了人脸识别的准确率。
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公开(公告)号：CN108491805B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810259996.6
申请日：2018-03-27
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
发明人： 何涛
摘要： 本申请实施例公开了身份认证方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：将待检测图像输入至预先训练的人脸识别模型，得到特征信息；将该特征信息与预存特征信息进行匹配；基于匹配结果生成身份认证结果；其中，该人脸识别模型通过如下步骤训练得到：提取训练样本；训练样本输入至预先建立的卷积神经网络，基于输入至该卷积神经网络中的各图像所带有的用户身份标注和预设的损失函数，利用机器学习方法对该卷积神经网络进行训练，生成人脸识别模型。该实施方式实现了在待检测图像与注册时所使用的人脸图像的类型不同时，对待检测图像中的人脸对象的有效识别。
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公开(公告)号：CN108510454A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810233912.1
申请日：2018-03-21
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
摘要： 本申请实施例公开了用于生成深度图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标深度图像；将目标深度图像输入至预先训练的卷积神经网络，生成目标深度图像的恢复图像，卷积神经网络是通过如下训练步骤得到的：获取训练样本集，每个训练样本包括第一深度相机和第二深度相机拍摄同一对象所得的第一样本深度图像和第二样本深度图像，其中，第二深度相机在至少一个预设深度相机性能参数上优于第一深度相机；将训练样本集中的训练样本中的第一样本深度图像和第二样本深度图像分别作为初始卷积神经网络的输入和期望输出，训练初始卷积神经网络；将训练得到的初始卷积神经网络确定为预先训练的卷积神经网络。该实施方式实现了生成深度图像的恢复图像。
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公开(公告)号：CN108509892A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810264231.1
申请日：2018-03-28
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
发明人： 何涛
摘要： 本申请实施例公开了用于生成近红外图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取包含目标对象的可见光图像；将可见光图像输入至预先训练的近红外图像生成模型，得到包含目标对象的近红外图像，其中，近红外图像生成模型用于表征包含目标对象的可见光图像和包含目标对象的近红外图像之间的对应关系。该实施方式实现了将可见光图像转化为近红外图像。
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公开(公告)号：CN108256479A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810045567.9
申请日：2018-01-17
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
发明人： 何涛
摘要： 本申请实施例公开了人脸跟踪方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取视频序列中当前图像帧的上一个图像帧中目标人脸对象的位置信息，并提取出当前图像帧的上一个图像帧中由位置信息所指示的目标人脸对象所在区域的图像信息，形成上一个图像帧对应的目标人脸图像；根据当前图像帧的上一个图像帧中目标人脸对象的位置信息，从当前图像帧中确定出目标人脸对象的搜索区域，提取出搜索区域的图像信息，形成当前图像帧对应的搜索区域图像；将上一个图像帧对应的目标人脸图像和当前图像帧对应的搜索区域图像输入人脸区域定位模型，输出搜索区域中目标人脸对象的位置信息。该实施方式实现了人脸跟踪准确度的提升。
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公开(公告)号：CN108171207A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810046090.6
申请日：2018-01-17
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
发明人： 何涛
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00228 , G06K9/00268 , G06K9/00288
摘要： 本申请实施例公开了基于视频序列的人脸识别方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到已获取的视频序列中的图像帧包含人脸对象，追踪人脸对象以从视频序列中提取出包含人脸对象的多个目标图像帧；提取多个目标图像帧所包含的人脸对象的特征；基于提取出的特征与预设的人脸特征库进行匹配，得到人脸对象的身份标识信息，其中，预设的人脸特征库包括已标记了身份标识信息的多个预设用户对象的人脸特征。该实施方式实现了视频中的人脸对象的识别，提升了人脸识别的准确度以及视频内容属性确定的效率。
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公开(公告)号：CN107633218A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710806066.3
申请日：2017-09-08
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
摘要： 本申请公开了用于生成图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理人脸图像，其中，所述待处理人脸图像的图像分辨率低于预先设定的第一分辨率阈值；将所述待处理人脸图像输入预先训练的生成模型，生成处理后的人脸图像，上述生成模型在训练过程中利用损失函数更新模型参数，而该损失函数是基于人脸样本图像和人脸生成图像组成的图像组为正样本数据的概率确定的。该实施方式提高了所生成的人脸图像的真实性。
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公开(公告)号：CN107578017A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710806070.X
申请日：2017-09-08
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
摘要： 本申请公开了用于生成图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取从目标视频中提取的至少两帧人脸图像；将至少两帧人脸图像输入预先训练的生成模型，生成单张人脸图像，生成模型在训练过程中利用损失函数更新模型参数，而该损失函数是基于单张人脸生成图像为真实人脸图像的概率和该单张人脸生成图像与标准人脸图像之间的相似度确定的。该实施方式可以提高生成模型所生成的单张人脸图像的真实性，进而提高了基于视频得到的人脸图像的质量。
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公开(公告)号：CN103353869B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310211202.6
申请日：2013-05-31
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明提供了一种基于用户位置的搜索结果提供方法，该方法包括：获取移动终端的位置信息和/或运动状态信息，以及所述移动终端定制的搜索因子；根据所述搜索因子进行搜索以生成初步结果；从所述初步结果中选择与所述位置信息的相关度超过预定阈值的部分以生成优质结果；将该优质结果发送给所述移动终端。相应地，本发明还提供了一种基于用户位置的提供搜索结果的服务器。实施本发明，可提升移动搜索用户的搜索效率和用户体验，并减少移动搜索用户的平均搜索时间。
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