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[发明专利]一种分类模型训练方法、缺陷识别方法、装置及电子设备-CN202310033452.9在审
发明人： 杨思骞;李昱希;王亚彪;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种分类模型训练方法、缺陷识别方法、装置及电子设备，方法包括以下步骤：获取正样本数据和第一无标签数据并输入至分类器模型进行分类处理，得到负样本数据和第二无标签数据，并得到分类器模型的第一模型参数；将正样本数据和负样本数据组合得到带标签训练集，与第二无标签数据输入半监督网络模型进行分类处理，得到半监督网络模型的第二模型参数；根据第二模型参数对第一模型参数进行参数优化，得到更新后的第一模型参数并构建目标分类模型；本发明方案不仅能够提升分类识别的准确率，并且加快了目标分类模型的收敛速度，可广泛应用于机器学习技术领域，并衍生应用至物联网、车联网等与机器学习相关的其他技术领域。
一种分类模型训练方法缺陷识别装置电子设备

[发明专利]一种产品分类模型的训练方法和相关装置-CN202211726536.2在审
发明人： 杨思骞;徐程明;王亚彪;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开一种产品分类模型的训练方法和相关装置，对多个无标注样本产品图像数据进行两次预测得到每个无标注样本产品图像数据分别对应的预测标签和第一预测结果，基于预测标签和第一预测结果的一致性将多个无标注样本产品图像数据划分至第一样本产品图像数据集和第二样本产品图像数据集。基于第一样本产品图像数据集构建用于消除预测标签中噪声的标签校准损失函数，并基于标签校准损失函数训练产品分类模型。基于第二样本产品图像数据集构建用于校正特征偏差的特征一致性损失函数，并基于特征一致性损失函数训练产品分类模型。对不同分类难度的样本产品图像数据集采用不同训练策略，提高产品分类模型的区分能力，进而提高其分类结果的精度。
一种产品分类模型训练方法相关装置

[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110134769.2有效
发明人： 杨思骞;付彦伟;刘宸;张力;汪铖杰;徐程明;李季檩;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请通过构建多个样本图像对，保证每个样本图像对中的两张样本图像属于不同的类别标签，再通过交换每个样本图像对中相同位置的目标区域，能够构造出经过数据增强后的新的目标图像对，能够在小样本学习场景下通过基于图像信息交换的方式对原始的样本图像进行数据增强，使得产生的每个目标图像中携带两个类别标签，从而能够显著提升基于小样本学习的图像分类模型的泛化能力，也即提升了图像分类模型的分类准确度。
图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]人脸属性识别方法及装置、存储介质-CN201911272659.1有效
发明人：贺珂珂;杨思骞;葛彦昊;汪铖杰;李季檩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸属性识别方法及装置、存储介质，属于计算机处理技术领域。该方法包括：根据第一初始识别模型和训练图像集，训练得到第一属性识别模型，根据第二初始识别模型和该训练图像集，训练得到第二属性识别模型，根据该第一属性识别模型训练该第二属性识别模型得到目标属性识别模型，将至少两种目标属性识别模型的输入单元合并为共享输入单元，使该共享输入单元与每个目标属性识别模型的识别单元连接，得到综合属性识别模型，将待识别人脸图像输入该综合属性识别模型，使该综合属性识别模型从该待识别人脸图像中识别出至少两种人脸属性。本申请有助于减小人脸属性识别过程的计算量，提高识别效率。
属性识别方法装置存储介质

[发明专利]一种交通流量预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110696394.9在审
发明人：杨润;杨思骞;蒋正锴;王亚彪;汪铖杰;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种交通流量预测方法、装置、电子设备和存储介质；可以根据待预测区域和待预测时刻，获取历史交通流量矩阵，历史交通流量矩阵中包括多个交通区域中每一交通区域与其他交通区域之间的交通流量流转信息，通过邻接矩阵基于历史交通流量矩阵提取每一交通区域和其他交通区域的交通流量之间的流转特征，得到流量流转特征向量，对流量流转特征向量进行特征提取，得到交通流量特征，基于交通流量特征进行交通流量预测，得到预测结果，基于预测结果中目标交通区域在待预测时刻下的交通流量，确定待预测时刻下待预测区域对应的交通流量；由于本发明实施例根据交通流量流转信息进行交通流量预测，提高了交通流量预测结果的准确性。
一种交通流量预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]虚拟形象生成方法、装置、设备及存储介质-CN202110203806.0在审
发明人： 杨思骞;葛彦昊;李季檩;汪铖杰;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种虚拟形象生成方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。在根据用户选中的虚拟角色生成与目标人脸长相相似的虚拟形象时，首先在被选中的目标虚拟角色和目标人脸图像的基础上，生成与目标人脸匹配度较高的初始虚拟形象，然后通过目标人脸的细粒度属性信息，对初始虚拟形象的脸部区域进行细节上的调整，以确保最终得到的目标虚拟形象与目标人脸之间的匹配度。这种基于细粒度属性信息对初始虚拟形象进行调整的方式，大大增加了目标虚拟形象与目标人脸之间的相似程度，使得根据不同的人脸图像生成的多个虚拟形象之间能够明显区分开，丰富了虚拟形象的显示效果。
虚拟形象生成方法装置设备存储介质

[发明专利]年龄预估模型训练方法、面部图像识别方法及装置-CN201811532337.1有效
发明人：贺珂珂;葛彦昊;汪铖杰;李季檩;吴永坚;黄飞跃;杨思骞;姚永强;朱敏;黄小明 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种年龄预估模型训练方法、面部图像识别方法及装置，所述年龄预估模型训练方法包括：获取当前阶段对应的面部样本图像集；对于面部样本图像集中的每一面部样本图像，调整图像质量参数得到参数调整面部图像，并从相应的年龄标注范围中选取年龄标注值；根据参数调整面部图像和选取的年龄标注值，对待训练模型进行当前阶段的训练，直至满足当前阶段的训练中止条件；根据当前阶段的训练中止条件确定下一阶段的训练中止条件；以下一阶段作为当前阶段，返回获取当前阶段对应的面部样本图像集继续训练，直至下一阶段的训练中止条件满足训练完成条件，得到年龄预估模型。本申请提供的方案提高了年龄预估模型的年龄预估准确性。
年龄预估模型训练方法面部图像识别装置

[发明专利]人眼状态识别方法、装置、终端及可读存储介质-CN202010010745.1在审
发明人：贺珂珂;杨思骞;葛彦昊;汪铖杰;李季檩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种人眼状态识别方法、装置、终端及可读存储介质，其中，所述方法包括：预先通过关键点判断规则对至少一个训练图像进行人眼状态标注得到标注图像集，利用所述标注图像集对至少一个网络模型进行训练得到至少一个识别模型；预先调用所述至少一个识别模型对至少一个样本图像进行人眼状态识别后筛选具备相同人眼状态的图像得到筛选图像集，利用所述筛选图像集对初始识别模型进行训练得到人眼状态识别模型；获取目标人脸图像，所述目标人脸图像中包括人眼；调用所述人眼状态识别模型对所述目标人脸图像进行人眼状态识别，得到识别结果。通过实施本发明实施例，可以提高人眼状态识别的效率。
状态识别方法装置终端可读存储介质

[发明专利]一种行为识别方法-CN201911198730.6在审
发明人： 杨思骞;葛彦昊;贺珂珂;吴永坚;李季檩;汪铖杰;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种行为识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别图像；识别所述待识别图像，确定用户在入口时的第一行为特征，以及，确定所述用户在出口时的第二行为特征；根据所述第一行为特征，确定所述用户在入口时携带的第一装载物件特征，以及，根据所述第二行为特征，确定所述用户在出口时携带的第二装载物件特征；根据所述第一装载物件特征和所述第二装载物件特征，输出所述用户行为识别结果。本申请提供的方案可以提高了对商场的运营数据的统计效率。
一种行为识别方法

[发明专利]人脸肤色的识别方法和装置、存储介质及电子装置-CN201910872941.7在审
发明人： 杨思骞;葛彦昊;贺珂珂;吴永坚;李季檩;汪铖杰;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸肤色的识别方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取包含目标对象人脸的图像数据；将所述图像数据输入到目标神经网络模型中，其中，所述目标神经网络是使用具有标签的人脸图像数据样本训练初始神经网络模型得到的，所述标签为通过二值分类的方式得到的用于指示人脸肤色属性值的标签；所述人脸图像数据样本为基于图像数据中的人脸尺寸进行裁剪得到的，所述人脸图像数据样本的像素值被调整到预设像素值；根据所述目标神经网络模型的输出确定用于指示所述目标对象的人脸肤色属性值的标签。通过本发明，解决了相关技术人脸肤色识别的方式识别的肤色种类单调且无法适应多个应用场景的技术问题。
人脸肤色人脸图像数据目标神经标签目标对象图像数据网络模型人脸像素样本神经网络模型图像数据输入方法和装置存储介质电子装置二值分类方式识别输出确定样本训练应用场景预设裁剪肤色单调网络

[发明专利]一种人体属性识别方法、装置、设备及介质-CN201810541546.6在审
发明人： 杨思骞;李季檩;吴永坚;晏轶超;贺珂珂;葛彦昊;黄飞跃;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司;腾讯云计算（北京）有限责任公司
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体属性识别方法、装置、设备及介质，应用于图像识别技术领域，用以解决多个人体属性无法同时识别的问题。该方法为：确定监控图像中的人体区域图像；将人体区域图像输入多属性卷积神经网络模型，得到人体区域图像中的各个人体属性对应于预先定义的每一个属性值的概率；其中，多属性卷积神经网络模型是利用多属性卷积神经网络对预先获得的训练图像进行多属性识别训练得到的；基于人体区域图像中的各个人体属性对应于预先定义的每一个属性值的概率，确定人体区域图像中的各个人体属性的属性值，这样，利用多属性卷积神经网络模型来识别人体属性，不仅实现了多个人体属性的同时识别，也提高了多个人体属性的识别效率。
人体属性人体区域图像卷积神经网络预先定义图像识别技术监控图像属性识别训练图像概率应用

[发明专利]一种网络邻居发现方法及系统-CN201410852436.3在审
发明人：蒋昌俊;闫春钢;陈闳中;王成;杨思骞;李重 -专利权人：同济大学
申请日： 2014-12-26 - 公布日： 2016-07-20 - 主分类号： H04W8/00 文献下载
摘要：本发明提供一种网络邻居发现方法及系统。网络邻居发现方法包括：为网络节点设置工作模式，所述工作模式包括主动模式和被动模式两种工作模式；当网络节点处于主动模式时，所述网络节点称为主动节点，主动节点包括一个工作周期，称为主动周期；主动节点在预设的第一时间段内广播beacon信号；当网络节点处于被动模式时，所述网络节点称为被动节点，被动节点包括一个工作周期，称为被动周期；被动节点在预设的第二时间段内接收信息，当被动节点接收到所述beacon信号时，根据beacon信号进行回复所述主动节点，完成网络邻居发现过程。本方案能够在保证不明显增加网络消耗能量的前提下，提高主动节点的网络邻居发现效率。
一种网络邻居发现方法系统

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