人脸识别方法和装置、处理器及电子设备.pdf
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人脸识别方法和装置、处理器及电子设备.pdf
本申请公开了一种人脸识别方法和装置、处理器及电子设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取初始人脸图像,并对所述初始人脸图像进行预处理,得到灰度人脸图像;将所述灰度人脸图像输入到图像重构模型中,得到对抗人脸图像,其中,所述图像重构模型由特征选择网络和人脸重构网络构成;通过人脸识别模型对对抗人脸图像进行人脸识别,确定所述初始人脸图像对应的目标对象。通过本申请,解决了相关技术中通过大量的人脸对抗样本对人脸识别模型进行对抗训练,导致人脸识别模型泛化能力不足,进而造成人脸识别准确度比较低的问题。
人脸识别方法和装置、处理器及电子设备.pdf
本申请公开了一种人脸识别方法和装置、处理器及电子设备,涉及人工智能技术领域,该方法包括:触发目标设备进行人脸识别,并接收目标对象为每个人脸验证动作次序设置的目标自定义参数,其中,所述目标自定义参数至少包括影像背景色和影像亮度;基于所述目标自定义参数,通过所述目标设备采集所述目标对象的人脸验证影像集;通过人脸识别算法对所述人脸验证影像集与目标数据库中所述目标对象的人脸影像信息进行对比分析,得到分析结果;若所述分析结果为成功,则所述目标对象的人脸识别验证通过。通过本申请,解决了相关技术中可以通过合成人脸验证影
人脸识别方法、装置和电子设备.pdf
本申请公开了人脸识别方法、装置和电子设备,涉及生物识别技术领域,用以解决人脸识别过程中无法精确并安全地识别到清晰的人脸视频的问题。首先,获取目标视频中视频帧的指示信息,该指示信息用于指示视频帧是否适用于人脸识别,若基于指示信息确定该视频帧适用于人脸识别,则采用该视频帧执行人脸识别操作。综上,本申请实施例能够就目前的技术条件下,对目标视频的视频帧进行标记处理,通过所标记的指示信息判断该视频帧是否可以用于人脸识别,节省了宝贵的时间和资源,提高了人脸识别过程中准确率和安全性。
人脸识别方法和装置、介质和电子设备.pdf
本公开实施例提供一种人脸识别方法和装置、介质和电子设备,其中方法包括:获取待验证人员的人脸图像;在人脸图像库中,获取与所述人脸图像相似的目标人脸图像;响应于所述人脸图像库中存在至少两张目标人脸图像,获取所述待验证人员对应的验证信息;在所述验证信息校验通过的情况下,确定所述待验证人员识别成功。本公开实施例提高了对于相似人员的识别准确性。
人脸的异常检测方法及装置、处理器和电子设备.pdf
本申请公开了一种人脸的异常检测方法及装置、处理器和电子设备,涉及人工智能领域。该方法包括:获取目标人脸的目标图像,其中,目标人脸为监控系统中待进行人脸异常检测的人脸;将目标图像输入深度学习目标检测算法进行异常检测处理,得到目标人脸的异常检测结果,其中,深度学习目标检测算法为基于深度学习的初始目标检测算法、目标注意力机制模块和特征提取模块构建的算法,特征提取模块为基于初始目标检测算法中的空间金字塔池化结构生成的。通过本申请,解决了相关技术中监控系统采用人脸检测方法难以检测出异常人脸,影响监控系统的使用效果的