人脸识别攻击检测系统、方法、电子设备及存储介质.pdf
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相关资料
人脸识别攻击检测系统、方法、电子设备及存储介质.pdf
本发明提出人脸识别攻击检测系统、方法、电子设备及存储介质,属于人脸识别攻击检测技术领域。包括,物联网设备模块、边缘计算模块、深度集成学习模块和Web应用模块;所述深度集成学习模块部署在边缘计算模块上,所述边缘计算模块部署在物联网设备模块上;所述物联网设备与Web应用模块通信连接;所述深度集成学习模块包括深度学习模块1、深度学习模块2和深度学习模块3;所述深度学习模块包括Inception模块、CBAM注意力机制模块和多层感知机;将学习模块1、深度学习模块2和深度学习模块3以Stacking的方式组成集成模
人脸识别攻击的检测方法及装置、存储介质及电子设备.pdf
本发明提供了一种人脸识别攻击的检测方法及装置、存储介质及电子设备,该方法包括:当到达检测时间点时,确定当前检测时间点对应的多个客户;确定客户对应的特征信息集,特征信息集包括人脸识别图像和预留个人信息;对于每个客户,依据其对应的特征信息集,确定多个特征参数,并依据各个特征参数,确定多个符号序列;依据客户对应的各个符号序列,构建客户对应的图网络;确定每个图网络对应的异常系数;依据异常系数,判断图网络是否符合预设的异常条件,将符合条件的图网络所对应的客户确定为异常客户,将异常客户对应的人脸识别行为确定为人脸识别
人脸识别的方法、电子设备及存储介质.pdf
本发明实施例涉及图像识别领域,公开了一种人脸识别的方法、电子设备及存储介质。本发明中人脸识别的方法,包括:获取待识别的人脸图像作为目标人脸图像;将目标人脸图像输入至预设的目标人脸识别模型,获得目标人脸图像的识别结果,目标人脸识别模型包括基础人脸识别模型和局部识别网络,基础人脸识别模型用于提取目标人脸图像的特征图像,局部识别网络用于获取目标人脸图像的局部特征。采用本申请实施例,可以提高人脸识别的准确性。
人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请适用于图像处理技术领域,提供了人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取待识别人脸图像;分别计算所述待识别人脸图像与预存的各个模板图像之间的相似度,以确定目标相似度;其中,所述目标相似度为目标模板图像对应的相似度,所述目标模板图像为预存的各个模板图像中与所述待识别人脸图像之间相似度最大的模板图像;基于所述目标相似度以及所述目标模板图像对应的识别阈值,确定所述待识别人脸图像的识别结果,其中,预存的各个模板图像分别具有各自对应的识别阈值,且所述识别阈值是根据历史时间段内所述模板图像被识别成功时的
人脸识别方法、电子设备以及存储介质.pdf
本发明公开了一种人脸识别方法、电子设备以及存储介质,所述方法包括从视频流中提取出包含目标人脸的多帧人脸图像;对多帧所述人脸图像分别进行人脸特征提取,得到第一人脸特征;对所述第一人脸特征进行特征增强,并对增强后的第一人脸特征进行融合,得到第二人脸特征;将所述第二人脸特征与预先存储的第三人脸特征进行比较,确定人脸识别结果。本发明实施例提供的技术方案,基于多帧人脸图像提取出的人脸特征进行人脸识别,能克服传统方法只基于单一图像的特征进行人脸识别而使得识别结果受到噪声干扰影响大的问题。本发明实施例还对从多帧所述人脸