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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
主分类
A 农业
B 作业；运输
C 化学；冶金
D 纺织；造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于感知压缩的步态识别方法-CN201910145289.9有效
  • 叶心汝;王勇;曹佳禾 - 浙江大学
  • 2019-02-27 - 2021-03-30 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于感知压缩的步态识别方法，包括：采集行人的步态图像后进行预处理，得到步态能量图；对步态能量图进行感知压缩，在测量矩阵上进行随机投影，得到降维后的步态能量图；将降维后的步态能量图作为步态识别网络的输入，所述步态识别网络包括输入层、隐含层与输出层，所述隐含层为感知机单元，在标签的监督下，对步态识别网络进行训练，得到训练完成后对应的步态识别模型；将待测行人的步态图像经过预处理和感知压缩后，作为步态识别模型的输入，输出行人身份的预测概率。在该方法中，步态能量图经感知压缩后的区分度不变，在保留了可供分类信息的同时降低了数据维度，在感知机模型中的效率大大高于普通卷积神经网络。
  • 一种基于感知压缩步态识别方法
  • [发明专利]一种基于观测矩阵变换维度的图像分类方法-CN201811473410.2有效
  • 叶心汝;王勇 - 浙江大学
  • 2018-12-04 - 2020-12-25 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于观测矩阵变换维度的图像分类方法，包括：使用感知压缩对图像进行稀疏编码，得到低维度图像组成的数据集，将包含标签标注的数据集划分为训练集和测试集；构建包括输入层、隐含层与输出层的图像分类网络，所述隐含层为感知机单元；所述图像分类网络至少为两个，分别包含不同节点数感知机单元；将训练集作为输入，在标签的监督下进行训练，得到训练完成后对应的神经网络图像分类模型；使用测试集验证神经网络图像分类模型对图像分类的准确率，选择准确率最高的作为最终的神经网络图像分类模型；将待测图像输入，输出图像分类结果的预测概率。本发明提供的图像分类方法可以在不降低图像分类精度的条件下大大提升模型效率。
  • 一种基于观测矩阵变换维度图像分类方法
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  • 共 3 条
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