“周恩慈”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果8个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种网络结构搜索方法、装置、存储介质和电子设备-CN202310961004.5在审
发明人： 周恩慈;张骞;黄畅 -专利权人：北京地平线信息技术有限公司
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：公开了一种网络结构搜索方法、装置、存储介质和电子设备。该方法包括：对目标网络的网络结构进行扩展，得到第一网络，网络结构包括神经网络中的网络层的数量、类型和/或连接方式；基于处理器的硬件资源，利用对应多个任务的多个训练集样本，对第一网络进行网络结构搜索，得到第二网络，第二网络为第一网络的子网络；基于第一网络的网络参数和第二网络的网络结构，确定第三网络；利用多个训练集样本对第三网络进行重训练，得到第四网络。本公开提供的技术方案中，网络结构搜索与重训练均在多任务场景下进行，网络结构搜索与重训练的一致性更高，因此，搜索到的神经网络在多任务场景下表现更佳。
一种网络结构搜索方法装置存储介质电子设备

[发明专利]活体检测方法、装置、设备及存储介质-CN201911208944.7有效
发明人：杨静;刘世策;周恩慈;丁守鸿;李季檩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-30 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种活体检测方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请实施例通过检测模型中级联的两个分支分别对目标的彩色图像和红外图像中人脸区域进行检测，综合两种图像的检测结果来确定目标是否为活体，一方面，通过对彩色图像中人脸区域进行检测，能够有效防御黑白打印和红外打印的图像进行防御，又结合红外图像中人脸区域的检测，还能够有效防御屏幕图像类和彩色打印图像的攻击，从而达到了全面防御的效果，防御效果好，实用性好，检测结果的准确性好。另一方面，综合过程中考虑到两种图像对环境信息的要求不同，根据目标所处的环境信息来确定两种图像结合时的权重，这样加权得到的检测结果的准确性更好，防御效果更好。
活体检测方法装置设备存储介质

[发明专利]多任务模型训练方法、装置及计算机可读存储介质-CN202210568388.X在审
发明人： 周恩慈;张骞;黄畅 -专利权人：北京地平线信息技术有限公司
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：公开了一种多任务模型训练方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：确定多个数据源对应的多组样本图像，其中，每一数据源对应一组样本图像；确定待训练的多任务模型的目标BN参数、目标权重参数和目标偏置参数；通过多组样本图像，对目标BN参数、目标权重参数和目标偏置参数进行第一阶段训练；将目标BN参数置于推理状态；在目标BN参数的推理状态下，通过多组样本图像对目标权重参数和目标偏置参数进行第二阶段训练。本公开实施例可以提升训练得到的多任务模型的性能。
任务模型训练方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于方向和尺度自适应卷积神经网络的光场深度估计方法-CN201810317425.3有效
发明人：周文晖;梁麟开;魏兴明;周恩慈 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于方向和尺度自适应卷积神经网络的光场深度估计方法。本发明包括如下步骤：步骤1.准备光场数据集，制作训练集和测试集；步骤2.搭建方向和尺度自适应的卷积神经网络SOA‑EPN；步骤3.使用训练集训练搭建好的SOA‑EPN网络；步骤4.使用练好的SOA‑EPN网络在测试集上进行测试；本发明借助于尺度和方向感知卷积神经网络来预测光场深度，不仅利用了多方向，而且很好的处理了遮挡等问题，得到准确的深度估计结果。
基于方向尺度自适应卷积神经网络深度估计方法

[发明专利]一种活体检测方法、装置以及计算机可读存储介质-CN201910996307.4在审
发明人：杨静;郭慧;周恩慈;丁守鸿;李季檩 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种活体检测方法、装置以及计算机可读存储介质，其中，活体检测方法包括：获取待检测对象的人脸图像，所述人脸图像包括人脸区域；对所述人脸图像进行关键特征点检测，得到人脸图像对应的特征点集合；根据所述特征点集合分别在所述人脸图像上构建第一检测区域和第二检测区域，所述第二检测区域位于所述人脸区域中，且所述第二检测区域包含于所述第一检测区域中；提取所述第一检测区域的图像轮廓特征，以及提取所述第二检测区域的图像纹理特征；基于所述图像轮廓特征以及图像纹理特征对所述人脸图像进行活体检测，得到待检测对象的活体检测结果。通过所述活体检测方式可以提高身份验证的准确性和安全性。
人脸图像活体检测第二检测检测区域图像纹理特征待检测对象人脸区域图像轮廓特征点集合计算机可读存储介质关键特征点身份验证构建检测

[发明专利]活体检测方法、装置及计算机设备-CN201910859300.8在审
发明人：姚太平;吴双;周恩慈;孟嘉;丁守鸿;李季檩 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供的一种活体检测方法、装置及计算机设备，在获取待检测对象的待检测图像后，将按照多种尺度对其进行裁剪，得到不同尺度的裁剪图像，此时，由于裁剪尺度不同，这样，不同尺度的裁剪图像除了人脸区域外，所包含的特征信息将会有所差异，将这多个不同尺度的裁剪图像输入神经网络，能够对不同尺度的裁剪图像各自的特征信息进行有针对性的处理，融合不同尺度的裁剪图像各自的处理结果进行活体检测，提高了检测的准确性及效率，能够有效识别出人脸纸片、翻拍、人脸视频合成、面具等攻击样本。并且，整个检测过程中，不需要待检测对象按照指令配合交互动作，更为简单高效，且降低了交互成本，提高了用户体验。
裁剪尺度图像待检测对象活体检测特征信息待检测图像计算机设备交互动作人脸区域人脸视频神经网络图像输入用户体验有效识别检测翻拍人脸面具纸片样本合成指令攻击融合申请配合

[发明专利]基于3D全卷积神经网络的脊柱分割方法-CN201711236700.0在审
发明人：周文晖;李贤;张桦;戴国骏;周恩慈;魏兴明 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2018-05-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于3D全卷积神经网络的脊柱分割方法。本发明包括如下步骤：步骤1.建一个用于脊柱分割的3D全卷积神经网络；步骤2.准备数据集，数据集包括训练集+测试集；步骤3.利用训练集训练神经网络，得到网络模型；步骤4.使用得到的网络模型分割测试集中脊柱CT数据，得到分割结果。本发明借助于3D全卷积神经网络来分割脊柱，不仅是全自动的，而且分割精度很准确。
基于卷积神经网络脊柱分割方法

[实用新型]组合餐具-CN201320375327.8有效
发明人： 周恩慈 -专利权人： 周恩慈
申请日： 2013-06-27 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： A45F3/46 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种组合餐具，包括头部和餐具把，所述头部为刀头、叉头、勺头、筷子头中的一种或几种；其特征在于：所述餐具把前端设有与头部后端配合的插槽，插槽端部为3片带有外螺纹的夹紧片，所述夹紧片外周直径从根部至端部由大到小变化，与所述夹紧片配合设有螺帽，所述螺帽内径小于所述夹紧片根部外周直径。本实用新型将多种餐具组合成为一套，使用时可以根据就餐的需要，随意调换餐具头，方便了外出的携带和保管；同时餐具头部与餐具把之间的结合牢固，不会发生脱落等现象。
组合餐具

1
共 8 条