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公开(公告)号：CN111680536B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201911044979.1
申请日：2019-10-30
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明属于人脸识别技术领域，具体涉及一种基于案管场景下的轻量化人脸识别方法，其通过对轻量化网络MobilenetV2、Mobilefacenet的网络结构进行分析，在Mobilefacenet的主干结构基础上对其网络结构进行部分调整，并增加网络深度及宽度；采用softmax及其变体损失函数对调整后的网络加以监督，提取出人脸特征向量。本发明可实现算法轻量化，识别速度更快，用户体验更佳。
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公开(公告)号：CN110781770A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910947729.2
申请日：2019-10-08
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于人脸识别的活体检测方法，包括：获取待检测用户的原始图片；利用金字塔场景解析网络对所述原始图片进行分割，得到与所述原始图片对应的初步特征图；利用预设的人脸检测框对所述初步特征图进行裁剪，以裁剪出包含人脸特征的区域特征图；计算融合所述初步特征图和所述区域特征图后得到的置信度；根据所述置信度与预设置信度阈值之间的大小关系确定活体检测的结果。本发明还公开了一种基于人脸识别的活体检测装置和一种基于人脸识别的活体检测设备。采用本发明实施例，能充分利用的时空信息，减少了单张图片的噪声影响，对实际情况拟合能力高且识别准确率高。
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公开(公告)号：CN110458078B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910717662.3
申请日：2019-08-05
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种人脸图像数据聚类方法，包括：将人脸图像输入到预设的特征提取模型中，以提取出特征数据；采用余弦相似性函数计算任意两张人脸图像的特征数据之间相似分数；获取相似分数大于预设第一相似阈值的两张人脸图像作为图像对集合中的候选图像对；计算候选图像对的特征向量，并将特征向量输入到预设的分类器中，以使分类器进行识别；当分类器判定候选图像对不属于同一个人时，将候选图像对从图像对集合中移除；将图像对集合中属于同一个人的所有候选图像对合并并归为一类。本发明还公开一种人脸图像数据聚类系统和一种人脸图像数据聚类设备。采用本发明实施例，针对现实场景采集到的人脸样本分布特点，能有效减少聚类偏差。
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公开(公告)号：CN111680536A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201911044979.1
申请日：2019-10-30
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明属于人脸识别技术领域，具体涉及一种基于案管场景下的轻量化人脸识别方法，其通过对轻量化网络MobilenetV2、Mobilefacenet的网络结构进行分析，在Mobilefacenet的主干结构基础上对其网络结构进行部分调整，并增加网络深度及宽度；采用softmax及其变体损失函数对调整后的网络加以监督，提取出人脸特征向量。本发明可实现算法轻量化，识别速度更快，用户体验更佳。
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公开(公告)号：CN110659596A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910860218.7
申请日：2019-09-11
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明提供一种案管场景下人脸关键点定位方法、计算机存储介质及电子设备，所述方法包括以下步骤：S1、获取案管场景下人脸关键点的数据集；S2、将所述公开数据集的人脸图片裁剪出单个人脸并保存人脸框；S3、将输入图片转化为BGR格式；S4、将步骤S3预处理的数据输入关键点模型进行训练；S5、建立包含多个案管场景下多种姿态的人脸样本的测试库；S6、将数据输入所述关键点检测器进行关键点预测；S7、得到实际预测的关键点在原始图片上的相应坐标；S8、根据关键点在原始图片上的相应坐标得到第一网络模型；S9、根据第一网络模型，对人脸姿态进行估计和对人脸关键点进行定位。
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公开(公告)号：CN110458078A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910717662.3
申请日：2019-08-05
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种人脸图像数据聚类方法，包括：将人脸图像输入到预设的特征提取模型中，以提取出特征数据；采用余弦相似性函数计算任意两张人脸图像的特征数据之间相似分数；获取相似分数大于预设第一相似阈值的两张人脸图像作为图像对集合中的候选图像对；计算候选图像对的特征向量，并将特征向量输入到预设的分类器中，以使分类器进行识别；当分类器判定候选图像对不属于同一个人时，将候选图像对从图像对集合中移除；将图像对集合中属于同一个人的所有候选图像对合并并归为一类。本发明还公开一种人脸图像数据聚类系统和一种人脸图像数据聚类设备。采用本发明实施例，针对现实场景采集到的人脸样本分布特点，能有效减少聚类偏差。
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公开(公告)号：CN110781770B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910947729.2
申请日：2019-10-08
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于人脸识别的活体检测方法，包括：获取待检测用户的原始图片；利用金字塔场景解析网络对所述原始图片进行分割，得到与所述原始图片对应的初步特征图；利用预设的人脸检测框对所述初步特征图进行裁剪，以裁剪出包含人脸特征的区域特征图；计算融合所述初步特征图和所述区域特征图后得到的置信度；根据所述置信度与预设置信度阈值之间的大小关系确定活体检测的结果。本发明还公开了一种基于人脸识别的活体检测装置和一种基于人脸识别的活体检测设备。采用本发明实施例，能充分利用的时空信息，减少了单张图片的噪声影响，对实际情况拟合能力高且识别准确率高。
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公开(公告)号：CN110781784A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910992938.9
申请日：2019-10-18
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于双路注意力机制的人脸识别方法，包括：获取若干张待检测人脸图像，并对待检测人脸图像进行预处理；将进行完预处理后的待检测人脸图像分为测试集和训练集；利用训练集训练基于双路注意力机制的卷积神经网络，以得到人脸识别模型；其中，人脸识别模型包括特征层和分类层；去除分类层的参数，并从特征层中提取输入到人脸识别模型中的测试集的特征向量；根据所述特征向量计算测试集中待检测人脸图像的相似值，并根据所述相似值输出人脸识别的结果。本发明还公开了一种基于双路注意力机制的人脸识别装置和设备。采用本发明实施例，通过双路注意力机制模块来挖掘更加重要的深层特征信息，提升了网络的特征提取能力和识别准确率。
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