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[发明专利]神经网络加水印-CN202080099159.7在审
发明人： J·施特恩比;B·约翰逊 -专利权人：瑞典爱立信有限公司
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F21/16 文献下载
摘要：本文公开了一种用于训练神经网络并在神经网络中嵌入水印的方法。水印用于证明神经网络的所有权。神经网络包括与多个网络节点相关的多个可训练参数。该方法包括：将多个可训练参数分成第一可训练参数集和第二可训练参数集；将第一训练样本集输入到神经网络；通过迭代第一训练样本集经过神经自学习网络以更新第一可训练参数集来训练神经网络，并在第一训练样本集的迭代期间阻止第二可训练参数集被更新；将第二训练样本集输入到神经网络；以及通过迭代第二训练样本集经过神经网络以更新第二可训练参数集来嵌入水印，并在第二训练样本集的迭代期间阻止第一可训练参数集被更新。
神经网络水印

[发明专利]用于字符识别的方法-CN200780048950.X有效
发明人： J·施特恩比 -专利权人： ZI德库玛股份公司
申请日： 2007-11-19 - 公布日： 2009-12-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明一般地描述了一种用于将手写线条的线条片段分类成参考特征集合的方法，其中所述手写线条包括表示多个符号的一个或若干个曲线。首先，接收表示所述手写线条的样本数据。接着，通过检测样本线条片段开始点(SLSSP)和样本线条片段终止点(SLSEP)，在所述接收的样本数据中识别样本线条片段。然后，确定所述识别的样本线条片段的样本特征集合。最后，将所述确定的样本特征集合与多个参考特征集合中的一个参考特征集合进行匹配。
用于字符识别方法

[发明专利]辨认图-CN200680006318.4有效
发明人： J·施特恩比 -专利权人： ZI德库玛股份公司
申请日： 2006-02-24 - 公布日： 2008-02-20 - 主分类号： G06K9/22 文献下载
摘要：用来确定手写图形的至少一个候选辨认结果的一种方法包括，在所述手写图形中选择可能的分割点用来分割并辨认所述手写图形。所述方法还包括，将手写图形片断与模板进行比较。所述比较返回候选片断，该候选片断构成了所述手写图形片断的可能的辨认结果。所述方法还包括，形成候选片断序列的表示，所述表示包括对应着分割点的数据块，其中，数据块包括对与随后分割点对应的数据块的所引。所述索引包括候选片断的信息。所述方法还包括，将所述候选片断序列的表示与字典进行比较，找到对应着所述字典中允许的符号序列的候选片断序列，以及将这些允许的符号序列中的至少一个符号序列返回，作为所述手写图形的候选辨认结果。
辨认

[发明专利]基于分割的辨认方法-CN200680006317.X无效
发明人： J·施特恩比 -专利权人： ZI德库玛股份公司
申请日： 2006-02-24 - 公布日： 2008-02-20 - 主分类号： G06K9/22 文献下载
摘要：一种用来辨认手写图形的方法，包括在手写图形的一系列探测到的点中选择核心点。所选择的核心点用于分割并识别所述手写图形。所述方法还包括在所述手写图形的点的序列中识别可能的附加符号、确定每个核心点的特性、为核心点子集中的每个核心点分配至少一个与被识别的可能的附加符号相关联的特性、以及比较所述手写图形和模板。所述比较包括通过下述步骤逐步依次分析所述核心点，即，将核心点序列的特性与所述模板进行匹配并计算距离值，其中所述核心点序列或者从所述第一个核心点开始或者从前一个序列的最后的核心点开始，以及将累积距离值分配给所述被匹配的核心点序列中的最后的核心点，由此，最小累积距离值被分配给所述最后的核心点，它对应着一个匹配模板序列，该模板序列表示所述手写图形的一个可能的辨认结果。
基于分割辨认方法

[发明专利]用于识别手写图形的方法和设备-CN200580038824.7有效
发明人： J·施特恩比;A·霍尔茨贝里 -专利权人： ZI德库玛股份公司
申请日： 2005-10-21 - 公布日： 2007-10-17 - 主分类号： G06K9/22 文献下载
摘要：一种用于识别手写图形的方法包括在手写图形的被检测点的序列之中选择核心点。所述核心点被选择用于分割和识别手写图形。该方法还包括确定每个核心点的特征，以及将手写图形与模板比较。所述比较包括通过将以第一个核心点开始或以前一序列的最后一个核心点开始的核心点序列的特征与所述模板匹配并计算距离值，以及分配累积距离值给匹配的核心点序列中的最后一个核心点，来逐步分析序列中的核心点，由此，最小累积距离值被分配给最后一个核心点并且对应于匹配模板的序列，该匹配模板代表手写图形的可能识别结果。
用于识别手写图形方法设备