“谢泽澄”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3个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种数据切分方法及相关装置-CN202210223293.4在审
发明人：卢普;谢泽澄;王彭;朱启源;杨代辉;徐武恒;朱声高;袁晶 -专利权人：华为云计算技术有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据切分方法及相关装置，用于在数据标注场景下，实现关于隐私数据的切分，减少单一数据切片中的隐私信息，降低数据隐私泄露的风险。本申请通过根据目标关联关系切分待标注数据，使得每个目标数据切片中的子数据不存在目标关联关系；当存在该目标关联关系的子数据的共同披露会导致隐私泄露的风险时，采用本申请的数据切分方法可以降低数据标注时的数据隐私泄露风险，有效保护数据隐私。
一种数据切分方法相关装置

[发明专利]一种基于集聚交叉熵损失函数的序列识别方法-CN201910517854.X在审
发明人：黄耀雄;金连文;谢泽澄;朱远志;刘禹良;谢乐乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集聚交叉损失函数的序列识别方法，包括以下步骤：下载自然场景文本识别数据作为测试集，并使用开源代码合成的自然场景文本的数据作为训练数据；采集自然场景下的图片，并对所述图片进行等比例放缩操作；统计所述图片中的标签出现的字符类别、所述字符类别出现的次数；通过监督网络预测所述自然场景文本数据的字符类别、所述字符类别出现次数，将自然场景文本数据与所述标签的差别的部分进行训练；把步骤A中的自然场景文本识别数据、步骤C中的标签数据输入到预先设计好的网络中进行训练；输入测试数据到已训练完成的网络中，最后得到图片的识别结果；本发明对弯曲排列文本具有很高的鲁棒性和有效性。
自然场景字符类别损失函数文本识别文本数据序列识别集聚标签文本输入测试数据标签数据代码合成弯曲排列网络预测训练数据预先设计图片测试集交叉熵鲁棒性下载网络采集统计监督

[发明专利]基于全卷积递归网络的手写汉字文本识别方法-CN201610895498.1有效
发明人：马景法;谢泽澄;金连文 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-10-13 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于全卷积递归网络的手写汉字文本识别方法，包括步骤路径积分层将联机的笔迹信息转化为相应的脱机特征图片；全卷积网络提取脱机特征图片的高维抽象表达，生成相应的响应图；多层双向递归网络将所述响应图的每一帧完成识别并输出一个关于字符集的概率分布；转录层使用前向计算和反向梯度传播的动态规划算法，使得整个手写汉字文本识别模型可以直接基于文本数据进行训练；和语言模型后处理。本发明对于原联机笔迹信息具有不同程度的刻画能力；在没有对手写汉字文本预分割的情况下，可以接受任意长度的输入序列，并输出一个对应的输出序列；整体性能强；采用集束搜索方法嵌入语言模型解码全卷积递归网络，进一步提高了识别率。
基于卷积递归网络手写汉字文本识别方法