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申请/专利权人:浙江大华技术股份有限公司
摘要:本申请公开了一种部位识别方法以及相关设备、装置,其中,部位识别方法包括:获取摄像器件拍摄到的多帧原始图像;对多帧原始图像进行目标检测,得到每帧原始图像中待识别部位的目标区域;利用多帧原始图像组成为至少一组原始图像,并将每组原始图像中目标区域的图像数据作为一组待处理数据,其中,每组原始图像包括至少两帧原始图像;利用经训练的光流图生成网络对至少一组待处理数据进行处理,得到对应的部位光流图;利用部位光流图,确定待识别部位是否为活体部位。上述方案,能够准确且实时地确定待识别部位是否为活体部位。
主权项:1.一种部位识别方法,其特征在于,包括:获取摄像器件拍摄到的多帧原始图像;对所述多帧原始图像进行目标检测,得到每帧所述原始图像中待识别部位的目标区域;利用所述多帧原始图像组成为至少一组原始图像,并将每组所述原始图像中所述目标区域的图像数据作为一组待处理数据,其中,每组所述原始图像包括至少两帧原始图像;利用经训练的光流图生成网络对至少一组所述待处理数据进行处理,得到对应的部位光流图;利用所述部位光流图,确定所述待识别部位是否为活体部位;其中,每组所述原始图像包括相邻两帧所述原始图像;所述利用经训练的光流图生成网络对至少一组所述待处理数据进行处理,得到对应的部位光流图之前,所述方法还包括:获取至少一组样本数据及其对应的样本光流图,其中,每组所述样本数据及其对应的样本光流图是利用一对相邻的样本图像中目标区域的图像数据得到的;利用所述光流图生成网络对每组所述样本数据进行处理,得到每组所述样本数据对应于所述光流图生成网络的不同网络深度处的多个预测光流图;分别利用所述多个预测光流图与所述样本光流图,得到多个损失值;利用与所述多个损失值对应的预设权值对所述多个损失值进行加权处理,得到所述光流图生成网络的最终损失值;利用所述最终损失值,调整所述光流图生成网络的参数;其中,在训练初期,所述多个损失值对应的预设权值设置为与网络深度为正相关关系,在训练后期,所述多个损失值对应的预设权值设置为与网络深度为负相关关系。
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百度查询: 浙江大华技术股份有限公司 部位识别方法以及相关设备、装置
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