特許
J-GLOBAL ID：202003009129714400
顔活動検出方法および装置、ならびに電子デバイス
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (2件)：
飯田 雅人
, ▲高▼橋 史生
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2019-524077
特許番号：特許第6732317号
出願日： 2018年06月07日
請求項（抜粋）：
【請求項1】 顔を含む画像が生体画像かまたは非生体画像かを判定するための顔認識方法であって、
複数の全体的な顔画像上での教師ありトレーニングによって第1の深層学習モデルをトレーニングするステップ(S301)であって、前記全体的な顔画像が、生体顔を撮影することによって収集され、かつ正のサンプルとしてラベリングされた生体顔画像と、顔ピクチャまたは顔モデルである非生体顔を撮影することによって収集され、かつ負のサンプルとしてラベリングされた非生体顔画像とを備える、ステップと、
前記全体的な顔画像からクロップされた複数の抽出された顔画像上での教師ありトレーニングによって複数の第2の深層学習モデルをトレーニングするステップ(S302)であって、前記第2の深層学習モデルが、それぞれ顔領域の眼タイプおよび鼻タイプに対応する眼深層学習モデルおよび鼻深層学習モデルを備え、前記抽出された顔画像が、正のサンプルとしてラベリングされた生体顔画像と負のサンプルとしてラベリングされた非生体顔画像とを備え、前記第1の深層学習モデルと前記第2の深層学習モデルの各々とが分類モデルであり、トレーニングの後に、前記モデルが、顔画像を生体顔画像カテゴリーまたは非生体顔画像カテゴリーに分類する、ステップと、
第1の予測スコアを取得するために前記トレーニングされた第1の深層学習モデルを使用し、かつ第2の予測スコアを取得するために前記複数のトレーニングされた第2の深層学習モデルを使用して、第1の全体的な顔画像上で顔活動検出を実施するステップ(S303)であって、
前記顔活動検出のために収集された前記第1の全体的な顔画像を取得するステップと、
前記第1の予測スコアを取得するために、処理のために前記第1の全体的な顔画像を前記トレーニングされた第1の深層学習モデルに入力するステップと、
前記第1の全体的な顔画像からクロップされた複数の抽出された顔画像を取得するステップであって、前記抽出された顔画像が眼画像領域画像と鼻画像領域画像とを備える、ステップ、および前記第2の予測スコアを取得するために、処理のために前記抽出された顔画像をそれぞれのトレーニングされた第2の深層学習モデルに入力するステップであって、前記第2の深層学習モデルが、前記眼深層学習モデルと前記鼻深層学習モデルとを備える、ステップと、
前記第1の予測スコアと前記第2の予測スコアとに基づいて予測スコア結果を生成するステップと、
前記第1の全体的な顔画像が生体画像かまたは非生体画像かを判定するために、前記予測スコア結果をしきい値と比較するステップと
を含む、ステップと
を含む、方法。
IPC (1件)：
FI (2件)：
G06T 7/00 350 C
, G06T 7/00 510 F
