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发明专利:1359实用新型: 175外观设计: 205
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申请号:201210495625.0 公开号:CN102938065A 主分类号:G06K9/46(2006.01)I
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2012.11.28 公开日:2013.02.20
摘要:本发明公开了一种基于大规模图像数据的人脸特征提取方法及人脸识别方法,本方法为:1)建立一人脸图像数据库A,其中每人具有多种表情、姿态、光照的人脸图像;和一人脸图像数据库B;2)对数据库A和B中的每一图像进行人脸检测,并输出一包容人脸的矩形框和两眼像素坐标;3)将每一人脸图像进行矫正和缩放,生成一设定标准格式图像,并提取底层纹理特征向量;4)对于数据库A中的每一人a,利用支持向量机算法训练一可识别该人a的分类器;5)将新人脸图像生成设定标准格式图像,然后利用每一分类器对该新人脸的底层纹理特征向量进行判别,并据判别分数建立一向量,作为该新人脸图像的特征向量。本发明大大提升了所提取人脸特征的鲁棒性。
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申请号:201410053321.8 公开号:CN103824049A 主分类号:
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.28
摘要:本发明涉及一种基于级联神经网络的人脸关键点检测方法,其步骤包括:a)建立训练用人脸图像集,标注需要检测的关键点位置;b)构建第一层深度神经网络并训练人脸区域估计模型;c)构建第二层深度神经网络,做人脸关键点初步检测;d)对内脸区域继续做局部区域划分;e)对每个局部区域分别构建第三层深度神经网络;f)对每个局部区域估计其旋转角度;g)按照估计的旋转角度做矫正;h)对每个局部区域的矫正数据集构建第四层深度神经网络;i)任给一张新的人脸图像,采用上述四层深度神经网络模型进行关键点检测,得到最终的人脸关键点检测结果。本发明有效地提高了人脸关键点检测,尤其是密集人脸关键点检测的准确性和实时性。
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申请号:201410053323.7 公开号:CN103824050A 主分类号:
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.28
摘要:本发明涉及一种基于级联回归的人脸关键点定位方法,其步骤包括:1)采集大量人脸图片数据,并标记初始关键点位置;2)通过对人脸图片数据进行训练,学习得到粗回归器,然后以粗回归器的输出作为输入,学习得到精回归器;3)给定待识别的人脸图片数据,通过粗回归器将人脸的初始形状回归到真实形状附近,然后以粗回归器的输出作为输入,通过精回归器得到人脸关键点的精确坐标。本发明提出的由粗到精的级联回归方法,通过对大量样本进行学习,以及多特征融合、多回归器融合的方式,极大地提高了算法的速度和鲁棒性,在遮挡、光线差和侧脸等姿态下进行人脸关键点定位都取得了非常好的效果,能够有效提高了人脸关键点定位的精度和速度。
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申请号:201410053325.6 公开号:CN103824089A 主分类号:
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.28
摘要:本发明涉及一种基于级联回归的人脸3D姿态识别方法,其步骤包括:1)采集大量人脸图片数据,并标记出初始的关键点和3D姿态;2)通过对人脸图片数据进行训练,学习得到粗回归器,然后以粗回归器的输出作为输入,学习得到精回归器;3)给定待识别的人脸图片和对应的人脸位置,通过所述粗回归器将人脸3D姿态调整到真实姿态附近,并将人脸关键点调整到真实位置附近,通过所述精回归器得到精确的人脸3D姿态参数。本发明提出的由粗到精的级联回归算法,通过对大量样本进行学习,以及多特征融合、多回归器融合的方式,极大地提高了算法的速度和鲁棒性,能够有效提高了人脸3D姿态识别的精度和速度。
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申请号:201410053332.6 公开号:CN103824090A 主分类号:
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.28
摘要:本发明公开了一种自适应的人脸低层特征选择方法及人脸属性识别方法。本方法为:1)根据待检测的属性,选取一属性标注的人脸图像样本数据库;2)对每一样本进行底层特征提取,即根据待检测属性对人脸图像进行关键点检测,确定目标窗口;用多个矩形区域覆盖该目标窗口;用多种低层的描述子分别对每一矩形区域内进行特征提取,得到该样本的基础特征库;用自适应的提升方法选择基础特征,将所选基础特征组合成长特征作为该样本的底层特征;3)对所有样本的底层特征进行训练,生成一支持向量机的人脸属性识别模型;4)对任一待属性识别的人脸图像,提取其底层特征,利用该人脸属性识别模型得到其人脸属性信息。本发明大大提高了属性识别的准确性。
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申请号:201410053334.5 公开号:CN103824051A 主分类号:
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.28
摘要:本发明公开了一种基于局部区域匹配的人脸搜索方法。本方法为:1)对人脸图集A中每一图像的人脸对齐到一标准格式脸上并划分出各个器官的区域;2)提取每一器官的底层特征向量并聚类;3)从每一器官聚类结果中任取两类作为正负样本,训练一个支持向量机分类器;如此两两组合训练得到该器官的分类器集合,将该集合中每一分类器对底层特征向量的判别结果联合成新的特征向量,即该器官中层特征向量;4)计算脸轮廓上每个关键点到左右眼的距离与两眼间距的比值作为人脸轮廓的中层特征向量;组合上述中层特征向量得到Vr;5)对一待查人脸图像q,生成其中层特征向量Vq;将Vq与A中Vr进行匹配返回查询结果。本发明提升了相似人脸搜索效果。
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申请号:201410053341.5 公开号:CN103824052A 主分类号:
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.28
摘要:本发明公开了一种基于多层次语义特征的人脸特征提取方法及识别方法。本方法为:1)划分人脸图集A中每一图像的各器官区域;2)提取每一器官的底层特征并聚类;从聚类结果中任取两类作为正负样本,两两组合训练得到一分类器集合,将该集合对底层特征的判别结果联合得到该器官中层特征;4)将A中图像按标签进行分类;从每一标签的分类结果中任取两类作为正负样本,两两组合训练得到一分类器集合,将该集合对A中所有中层特征分类判别结果联合,即该标签的高层特征;将底层、中层、高层特征构建该图像的人脸表征。对任一待查找的图像q,生成其人脸表征Vq;将Vq与A中的人脸表征进行匹配返回查询结果。本发明大幅提升了识别精度和稳定性。
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申请号:201410053395.1 公开号:CN103824053A 主分类号:
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.28
摘要:本发明公开了一种人脸图像的性别标注方法及人脸性别检测方法。本检测方法为:1)获取人脸图片及其上下文信息;2)对获取的每一待标注人脸图片的性别进行标注:从该图片的上下文信息中提取候选的人名关键词,在网络中搜索返回结果网页;根据该结果网页中性别相关词语的词频确定该图片的性别;分别采用人脸技术平台和人脸属性分析算法检测该图片的性别;综合上述识别结果标注该图片的性别;3)提取每一性别标注图片的特征向量,利用机器学习算法对性别标注后的人脸图片进行训练,生成一人脸性别识别模型;4)对于待检测人脸图像,提取其特征向量利用所述人脸性别识别模型对其性别进行检测。本发明大大提高了人脸图像标注的效率和性别检测效率。
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申请号:201410053852.7 公开号:CN103824054A 主分类号:
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.28
摘要:本发明涉及一种基于级联深度神经网络的人脸属性识别方法,其步骤包括:1)建立由多个独立的卷积深度神经网络构成的级联的深度神经网络;2)采用大量人脸图像数据逐级训练所述级联的深度神经网络中的各级网络,将前一级网络的输出作为后一级网络的输入,得到由粗到细的神经网络结构;3)采用所述由粗到细的神经网络结构对输入的人脸图像进行属性识别,并输出最终的识别结果。本发明在深度学习的基础上引入了级联算法体系,加快训练时间,并且通过级联的由粗到细的处理过程,每层利用上层网络的信息提高了最终网络的性能,能够有效提高人脸属性识别的速度和准确率。
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申请号:201410053879.6 公开号:CN103793697A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:北京旷视科技有限公司 申请日:2014.02.17 公开日:2014.05.14
摘要:本发明公开了一种人脸图像的身份标注方法及人脸身份识别方法。本识别方法为:1)对每一待标注人脸图片的身份进行标注:搜索与该图片相似的人脸图像及对应的网页;根据返回网页中所出现人名的频率确定该图片的身份;分别采用人脸技术平台和人脸身份识别模型检测该图片的身份;综合上述识别结果确定该图片的最终身份并标注;2)将属于同一人名的一组图片与1)中标注结果为该人名的图片进行匹配过滤;3)提取过滤后的每一身份标注图片的特征向量,利用机器学习算法对标注后的人脸图片进行训练,生成人脸身份识别模型;4)对于待检测的两人脸图像,提取其特征向量利用人脸身份识别模型判断其是否属于同一人。本发明大大提升标注效率和识别效果。
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