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[发明专利]基于隐式增强数据的行人重识别方法及装置-CN202210193657.9在审
发明人：洪娉婷;吴大衍;李波;王伟平 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐式增强数据的行人重识别方法及装置，涉及人工智能领域。所述方法包括：构建行人重识别数据集；提取行人重识别数据的图像特征，计算每一摄像头类别中所述图像特征满足的高斯分布；根据所述高斯分布，获取若干随机变量，并将所述随机向量与所述图像特征在特征空间进行相结合，得到增强特征；基于所述图像特征与增强特征并结合所述行人类别标签，对一神经网络进行训练，得到行人重识别模型；将测试图像和数据库图像输入所述行人重识别模型得到图像特征，检索得到行人重识别结果。本发明缓解了行人重识别应用中存在的摄像头不平衡问题。
基于增强数据行人识别方法装置

[发明专利]一种用于行人重识别的基于样本孤立机制的身份隐私保护方法和系统-CN202211241919.0在审
发明人：章万千;汪林;吴大衍;李波;王伟平 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于行人重识别的基于样本孤立机制的身份隐私保护方法和系统。该方法包括：给定干净图像，通过生成器学习扰动以生成相应的对抗图像；将对抗图像和干净图像输入目标模型中，分别获得对抗特征和干净特征；针对目标模型，利用对抗特征和干净特征，采用身份隔离损失、错误分类损失和错误排序损失对生成器进行训练，以生成最佳扰动；将生成的最佳扰动添加到目标人物的图像中，得到目标人物的对抗图像；通过对抗图像保护目标人物以防御恶意查询。本发明提出了一种身份隔离机制，将对抗性图像明确限制在一个孤立的位置，使得目标人物既远离原始身份，也远离任何其他身份，从而保护其不会被非法查询检索到。
一种用于行人识别基于样本孤立机制身份隐私保护方法系统

[发明专利]基于多特征图注意网络模型的视频-文本跨模态检索方法和装置-CN202110256218.3有效
发明人： 吴大衍;郝孝帅;周玉灿;李波;王伟平;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多特征图注意网络模型的视频‑文本跨模态检索方法和装置。该方法的步骤包括：建立多特征图注意网络模型，用于挖掘视频不同模态特征之间的结构关系，通过不同视频特征之间的高级语义信息交换获得高效的视频特征表示；采用双重约束排序损失函数训练所述多特征图注意网络模型，所述双重约束排序损失函数包含视频‑文本对之间的排序约束函数和单类数据内部的结构约束函数，不仅可以让语义相似的文本和视频在嵌入空间相近，而且能够在嵌入空间中保持原始的结构特性；利用训练完成的所述多特征图注意网络模型进行视频‑文本的跨模态检索。本发明使视频‑文本检索的检索性能得到了显著提升。
基于特征注意网络模型视频文本跨模态检索方法装置

[发明专利]一种基于哈希编码和图注意力机制的零样本图像检索方法及装置-CN202010906456.X有效
发明人： 吴大衍;黄梅雪;李波;王伟平 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于哈希编码和图注意力机制的零样本图像检索方法及装置。该方法包括：构建哈希网络和关系网络；基于软边距的分类损失对哈希网络和关系网络进行训练；将数据库中的每一张图像输入到训练完成的哈希网络中，得到对应的图像哈希码；将待查询图像输入到训练完成的哈希网络中生成哈希码，计算其与数据库中每一张图像的哈希码之间的距离，并根据距离返回满足要求的查询结果。本发明能够同时考虑语义和视觉信息，充分挖掘类别之间的相似关系，从而更好地实现知识迁移，同时基于软边距的分类损失进行哈希学习能够在一定程度上避免对可见类别过拟合学习，提升模型对未见类别的泛化能力，进而提高零样本图像检索的效果。
一种基于编码注意力机制样本图像检索方法装置

[发明专利]基于扰动一致性自集成的半监督图像检索方法及装置-CN202110226266.8有效
发明人：周玉灿;程帅;吴大衍;李波;王伟平 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于扰动一致性自集成的半监督图像检索方法及装置，包括将图像输入训练后的半监督图像特征提取模型，得到该图像的特征，其中所述半监督图像特征提取模型包括：一卷积神经网络、一哈希层和一扰动一致性自集成模块；将图像的特征转换为图像离散的二值哈希码；依据二值哈希码进行检索，得到图像检索结果。本发明通过集成同一个样本在不同数据增强条件下的特征，能够发现每个类别的判别特征；通过设计的扰动一致性损失函数最大化无标记数据的哈希层输出与对应的集成特征的相似性，充分的利用了无标记数据提升网络的泛化能力；能够取得更好的检索效果。
基于扰动一致性集成监督图像检索方法装置

[发明专利]基于特征空间有效面积的自适应加权长尾分类方法及装置-CN202210425626.1在审
发明人：周玉灿;陈晓华;吴大衍;李波;王伟平 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征空间有效面积的自适应加权长尾分类方法及装置，所述方法包括：在原始数据的分布上训练特征提取器与分类器，得到基本分类模型；基于训练后的特征提取器，抽取所述原始数据的特征表示，并根据每一类别中所述特征表示之间的相关系数，构建该类别的相关系数矩阵；基于所述相关系数矩阵，计算每一类别在特征空间中的有效面积，并通过所述有效面积给各类别分配权重，训练所述基本分类模型，以得到分类模型；基于所述分类模型，获取待检测数据的分类结果。本发明通过估计特征空间中的有效面积从而给予不同的类别不同的权重损失，更好的划分特征空间，以对长尾数据进行更有效地分类。
基于特征空间有效面积自适应加权长尾分类方法装置

[发明专利]一种隐式语义数据增强方法-CN202111459333.7在审
发明人：周玉灿;陈晓华;吴大衍;李波;王伟平 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种隐式语义数据增强方法。本发明第一阶段利用原始数据训练特征提取器和分类器，然后利用分类器构建知识图谱，并基于提取的特征计算每个类别的类中心和协方差矩阵；第二阶段利用构建的知识图谱识别出尾部类别的相似类别，然后将相似类别的特征变换方向迁移到每个尾部样本上进行特征变化。通过挖掘类别之间的相关关系，极大地丰富了尾部类别多样性。最后，对每个样本沿着迁移的协方差矩阵进行变化方向的无限次高斯分布采样可以获得无穷样本，通过优化无限样本损失函数的上界，得到一个新的基于推理的隐式语义数据增强损失进行模型训练。
一种语义数据增强方法

[发明专利]一种多标签图像的二值向量生成方法及图像语义相似度查询方法-CN201810023335.3有效
发明人： 吴大衍;叶明臻;李波;古晓艳;王伟平;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2018-01-10 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种多标签图像的二值向量生成方法及图像语义相似度查询方法。本发明1利用训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，直至该卷积神经网络模型的损失值趋于稳定；然后利用训练后的卷积神经网络模型对图像数据库中的图片进行计算，得到每张图片的二值向量并进行存储；利用训练后的卷积神经网络模型计算待查询图片的二值向量，并将其与存储的二值向量进行相似度计算，根据相似度计算结果返回与该待查询图片最相似的若干图片。本发明大大提高了图像的存储效率和查询效率；而且可以根据与查询图片的多级语义相似度对目标图片进行排序。
一种标签图像向量生成方法语义相似查询

[发明专利]一种多标签图像的二值向量生成方法及图像语义相似度查询方法-CN201810111604.1在审
发明人： 吴大衍;叶明臻;李波;古晓艳;王伟平;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种多标签图像的二值向量生成方法及图像语义相似度查询方法。本发明利用训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，直至该卷积神经网络模型的损失值趋于稳定；然后利用训练后的卷积神经网络模型对图像数据库中的图片进行计算，得到每张图片的二值向量并进行存储；利用训练后的卷积神经网络模型计算待查询图片的二值向量，并将其与存储的二值向量进行相似度计算，根据相似度计算结果返回与该待查询图片最相似的若干图片。本发明大大提高了图像的存储效率和查询效率；而且可以根据与查询图片的多级语义相似度对目标图片进行排序。
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