本发明实施例提供一种基于生成对抗网络的图像上色方法及装置，所述方法包括：将待上色图像输入至基于生成对抗网络的图像上色模型中，获取所述基于生成对抗网络的图像上色模型输出的彩色图像；其中，所述基于生成对抗网络的图像上色模型是基于待上色图像样...

本发明实施例提供一种活体检测方法及系统。其中，方法包括：将待检测对象的人脸图像输入至训练好的活体检测模型，获取所述训练好的活体检测模型的输出结果；根据所述输出结果，判定所述待检测对象是否为活体；其中，所述训练好的活体检测模型通过以下步骤...

本发明实施例提供一种基于深度特征的多目标追踪方法及系统，所述方法包括：获取在当前帧图像中检测到的各目标对应的检测框位置和各目标的深度特征；基于上一帧图像中各目标对应的检测框位置，使用Kalman滤波器获取各目标在当前帧的预测位置；根据各...

本发明实施例提供一种活体检测方法和装置。其中，活体检测方法包括：将待检测人脸图片输入至翻拍噪声提取模型，输出待检测人脸图片的翻拍噪声预测值；根据待检测人脸图片的翻拍噪声预测值，获取待检测人脸图片的活体检测结果；其中，翻拍噪声提取模型是根...

本发明实施例提供一种人脸识别反欺诈方法、装置与电子设备，其中所述方法包括：截取待识别人脸的人脸图像，并将所述人脸图像输入递归神经网络预测模型，获取所述待识别人脸的预测远程光电体积描述术信号；通过判断所述预测远程光电体积描述术信号的波动程...

本发明实施例提供一种目标物体的细粒度分类方法、装置与电子设备，其中所述方法包括：基于目标物体的图像，利用卷积神经网络模型，提取表征目标物体特征的特征向量；基于所述特征向量，通过检索标准图像库对应的标准特征向量集，获取所述目标物体的细粒度...

本发明实施例提供一种行人重识别方法和装置。其中，行人重识别方法包括：将待识别图像输入至训练好的孪生网络模型，输出待识别图像的特征向量；根据待识别图像的特征向量和行人图像库中各样本行人图像的特征向量，获取识别结果；其中，孪生网络模型是基于...

本发明实施例提供一种行人重识别的方法及装置，其中方法包括：将获取的若干个行人图像输入至预先训练的神经网络模型，输出各行人图像的特征向量，作为第一全局特征向量；将目标行人图像输入至预先训练的神经网络模型，输出目标行人图像的特征向量，作为第...

本发明实施例提供一种人体骨骼关键点的检测方法及系统。其中，方法包括：将待测人体图像输入至训练后的人体骨骼关键点检测模型，根据输出结果，确定待测人体图像的人体骨骼关键点；其中，训练后的人体骨骼关键点检测模型由多级非对称神经网络所组成，多级...

本发明实施例提供一种活体检测方法及装置，所述方法包括：基于第一卷积神经网络从目标人脸图像中提取噪声，基于第二卷积神经网络根据所述噪声和所述目标人脸图像确定所述目标人脸图像的第一分类概率；基于第三卷积神经网络提取所述目标人脸图像的输入面深...

本发明实施例提供一种图像检索方法及装置，所述方法包括：使用卷积神经网络提取目标图像的特征，根据卷积神经网络中最后一个卷积层输出的目标图像特征图，将同一位置的特征图中像素的总得分作为目标图像的类激活映射表；将各特征图与类激活映射表进行相乘...

本发明实施例提供一种人脸检测方法及装置，该方法包括：将处理后的待检测图片输入至训练后的改进型多任务级联卷积神经网络，所述改进型多任务级联卷积神经网络是在多任务级联卷积神经网络网络结构的基础上加入特征融合结构构建的；获取所述改进型多任务级...

本发明实施例提供一种图像超分辨率重建方法及装置。该方法包括：将第一分辨率图像输入图像重建模型，输出第二分辨率图像；图像重建模型是基于第一分辨率样本图像及其对应的第二分辨率样本图像进行训练后得到的；其中，第一分辨率小于第二分辨率，所述图像...

本发明实施例提供一种基于孪生匹配网络的物体追踪方法及装置，该方法包括：获取目标的特征数据，所述特征数据包括所述目标的标注位置和目标截取框；将所述特征数据输入到已训练好的孪生卷积神经网络模型，获取目标预测数据。本发明实施例提供的一种基于孪...

本发明实施例提供了一种基于SSD框架的人脸检测方法及系统，该方法包括：对目标人脸图像标注锚点；基于训练后的SSD框架卷积神经网络，对标注有锚点的目标人脸图像进行检测，获取到目标人脸框，所述SSD框架卷积神经网络通过标注有锚点的样本人脸图...

本发明实施例提供一种基于深度学习的人脸检测方法，装置和设备，包括构建改进型人脸检测器MF

本发明实施例提供一种基于人体姿态的年龄识别方法和装置，该方法包括：基于人体图像的关键点分布获取所述人体图像的姿态类型；将所述人体图像及关键点输入到相应姿态类型对应的已训练的年龄识别模型，得到所述人体图像对应的年龄识别值通过人体姿态特征对...

本发明实施例提供了一种实时行为识别方法及系统，通过对待识别视频中的视频帧进行采样，并将采样结果输入至学习后的预设卷积神经网络，由学习后的预设卷积神经网络输出待识别视频产生的实时光流，可以大大降低获取实时光流的时间，再基于实时光流，确定待...

本发明提供一种基于分类CNN的目标追踪方法、装置及电子设备，该方法包括：对于目标追踪的任一帧图像，采用目标标注框框选该帧图像中待追踪目标的子图像，并采用候选框，框选目标标注框周围给定范围内的多个候选区域子图像；基于多个候选区域子图像的方...

本发明实施例提供了一种多尺寸融合人脸检测方法，包括：将初始人脸图片输入VGG16的主干网络，获取常规人脸特征图集及待归一化人脸特征图集；归一化所述待归一化人脸特征图集中的每张特征图，得到归一化人脸特征图集；将所述常规人脸特征图集及归一化...