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[发明专利]基于分组双线性卷积神经网络的双极化雷达舰船分类方法-CN202210618884.1在审
发明人：何敬鲁;常文龙;王富平;刘颖;李莹华 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：一种基于分组双线性卷积神经网络的双极化雷达舰船分类方法，由获取数据集、扩充数据集、构建分组双线性卷积神经网络、构建多极化通道融合损失函数、训练分组双线性卷积神经网络、测试分组双线性卷积神经网络步骤组成，本发明针对双线性池化进行改进，提出了分组双线性池化层结构，将特征图分为若干个子特征图，对子特征图进行双线性池化串联，形成紧凑的双线性向量。与传统的双线性池化层相比，极大减小了计算量，提高了训练的效率；本发明提出了新的损失函数，平衡自双线性池化和跨双线性池化的重要性，实现了对船舶准确地分类。
基于分组双线卷积神经网络极化雷达舰船分类方法

[发明专利]一种人脸活体检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911223875.7有效
发明人：卢毅;吴宇雳;黎子骏 -专利权人：图谱未来（南京）人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括：使用双线性卷积神经网络模型的多个卷积层对获得的人脸图像提取特征，获得多个卷积特征图，双线性卷积神经网络模型是预先对双线性卷积神经网络进行训练获得的神经网络模型；使用双线性卷积神经网络模型的至少一个双线性层对多个卷积特征图进行双线性操作，获得至少一个双线性特征图；使用双线性卷积神经网络模型的拼接层、全连接层和归一化指数函数层依次对至少一个双线性特征图进行处理，获得人脸图像的分类结果，分类结果用于确定人脸图像中的人脸是否为活体。
一种活体检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于多层次特征双线性融合网络的掌纹识别方法及系统-CN202310780417.3在审
发明人：马斌;汪凯旋 -专利权人：合肥酷芯微电子有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多层次特征双线性融合网络的掌纹识别方法及系统，包括：融合步骤：融合从多层次特征双线性融合网络提取到的掌纹深层次特征和掌纹浅层次特征，再将其进行多感受野双线性池化；轻量化步骤：对所述多感受野双线性池化后的多层次特征双线性融合网络进行轻量化处理；编码位置步骤：根据轻量化处理后的多层次特征双线性融合网络，将坐标注意力机制嵌入到其网络模型中。通过采用多层次特征双线性融合网络，深度挖掘掌纹的细节信息，提升了识别准确率。
基于多层次特征双线融合网络掌纹识别方法系统

[发明专利]嵌入式系统中加快SM9双线性对运算的实现方法及装置-CN202011609326.6有效
发明人：王亚伟;司明;张贺;吴晓彤 -专利权人：北京宏思电子技术有限责任公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本申请涉及信息安全技术领域，特别是涉及一种嵌入式系统中加快SM9双线性对运算的实现方法及装置。本申请中，实现了对SM9密码系统的双线性对的有效运算，减少了双线性对运算过程的时间，也提升了对双线性对运算的速度。
嵌入式系统加快 sm9 双线运算实现方法装置

[发明专利]用于分布式风电系统的双线性控制模型解析方法-CN201410105599.5有效
发明人：高桂革 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2014-03-20 - 公布日： 2017-09-26 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于分布式风电系统的双线性控制模型解析方法。本发明提供了一类基于小波变换的分布式风电系统的双线性控制问题的解决方案。该方法避免直接求解由偏微分方程描述的双线性分布参数系统解析解的繁琐和困难，简化了双线性分布参数系统控制设计的过程。该算法简单，计算量小，控制效果好，为双线性分布参数系统控制提出了一条新的解决方案。
用于分布式系统双线控制模型解析方法

[发明专利]嵌入式系统中加快SM9双线性对运算的实现方法及装置-CN202011616429.5有效
发明人：王亚伟;司明;张文婧;王新龙 -专利权人：北京宏思电子技术有限责任公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本申请涉及信息安全技术领域，特别是涉及一种嵌入式系统中加快SM9双线性对运算的实现方法及装置。本申请中，通过SM9密码系统中双线性对的线函数点加过程的运算，加快了双线性对运算过程的运算速度，减少了双线性对运算过程的时间。
嵌入式系统加快 sm9 双线运算实现方法装置

[发明专利]嵌入式系统中加快SM9双线性对运算的实现方法及装置-CN202011616501.4有效
发明人：王亚伟;司明;魏凯凯;田磊 -专利权人：北京宏思电子技术有限责任公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本申请涉及信息安全技术领域，特别是涉及一种嵌入式系统中加快SM9双线性对运算的实现方法及装置。本申请中，通过SM9密码系统中双线性对的线函数点倍过程的运算，加快了双线性对运算过程的运算速度，减少了双线性对运算过程的时间。
嵌入式系统加快 sm9 双线运算实现方法装置

[发明专利]一种双线性对计算加速系统及方法-CN202111132729.0在审
发明人：李丽;梁晨;傅玉祥;何书专;陈健 -专利权人：南京宁麒智能计算芯片研究院有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： H04L9/30 文献下载
摘要：本发明公开一种双线性对计算加速系统及方法，属于信息安全芯片设计技术领域。针对现有技术中存在的双线性对计算复杂度高，加密速度慢，现有加速器通用性较低等问题，本发明提供一种双线性对计算加速系统，包括专用编译器、指令译码模块，顶层控制模块，数据接口，重构控制模块，双线性对计算模块，双线性对计算模块根据重构控制模块重构内部计算单元的连接关系，然后接收顶层模块发送的数据进行计算，与现有技术相比，本发明大幅提高运算速度，支持可重构以满足不同双线性对的加速需求，在保证高性能的基础上兼具了一定的通用性
一种双线计算加速系统方法

[发明专利]基于双线性模型多层特征融合的细粒度车型识别方法-CN201910391455.3在审
发明人：龚声蓉;戴兴华;王朝晖;刘纯平;钟珊 -专利权人：常熟理工学院
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于双线性模型多层特征融合的细粒度车型识别方法，包括如下步骤：(10)第一层层内自相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层内卷积特征，提取层内自相关信息双线性特征，将参数矩阵分解为两个一阶向量；(20)第二层层内自相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层内卷积特征，提取层内自相关信息双线性特征，将参数矩阵分解为两个一阶向量；(30)层间互相关信息提取：根据双线性模型卷积层各层间卷积特征，提取不同卷积层间的层间互相关信息双线性特征
双线性模型卷积自相关信息细粒度层间多层参数矩阵车型识别特征融合双线性向量一阶互相关提取层分解内卷计算复杂度信息提取车型融合

[发明专利]一种基于双线性卷积神经网络的植物细粒度识别方法-CN202110425490.X在审
发明人：业巧林;范习健;杨紫颖;何文妍;母园 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双线性卷积神经网络的植物细粒度识别方法，该识别方法包括以下步骤：S1、利用Relu激活函数进行粗粒度的特征提取，得到粗粒度特征X1；S2、获取双线性模型的整体表示；S3、在步骤S2中，将双线性模型中A、B两个特征提取函数提取的特征进行双线性融合,得到矩阵b；S4、对矩阵b，进行求和池化得到矩阵ξ，并对ξ进行多维矢量展开，得到特征向量x；S5、对特征向量x进行矩归一化和L2归一化得到双线性特征，本发明结构科学合理，使用安全方便，本发明使用双线性模型来有效提取高通量植物表现种间甚至个体间的细微差异，充分发挥了双线性池化对细粒度图像的特征提取优势，达到了较高的植物细粒度识别精度。
一种基于双线卷积神经网络植物细粒度识别方法

[发明专利]一种基于双线性映射技术的联盟链的加密方法-CN201910796534.2有效
发明人：黄步添;罗春凤;俞之贝;周伟华;刘振广;陈建海 -专利权人：杭州云象网络技术有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双线性映射技术的联盟链加密方法，包括：(1)采用基于双线性映射技术实现联盟链加密系统的构建，包括公钥和私钥的生成和设置、加密函数的选择；(2)采用基于双线性映射技术加密密钥，采用密钥协商的方式进行密钥分发；(3)基于上述模型和密钥分发方法，基于双线性映射技术实现密钥交换、明文加密和数字签名过程。本发明的双线性映射技术是密码学中常用的加密技术，结合哈希函数，实现构造具有签字短、安全、高效等特点的签名方案进行加密、对签名进行验签，提高了加密的效率，进而具有提高系统整体工作效率的功能。
一种基于双线映射技术联盟加密方法

[发明专利]一种动态可配置的纹理双线性滤波系统-CN201610542841.4有效
发明人：王攀;周钰致;查道路 -专利权人：合肥速显微电子科技有限公司
申请日： 2016-07-11 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态可配置的纹理双线性滤波系统，包括相互连接的纹理坐标运算模块、双线性滤波仲裁模块、Cache地址计算模块、纹理Cache模块、双线性滤波器模块以及输出模块，提出了一种低开销的纹理双线性滤波系统的流水线架构采用了流水线的运算架构代替了并行架构，乘法器能在流水线过程中复用，节省了硬件上的乘法器开销；同时流水线的引入能使并行取四个纹素点的过程并行化为一个周期取一个纹素点，节省带宽消耗；同时，本发明加入了动态可配置的双线性滤波仲裁模块，每个像素点都可以动态地判断是否开启双线性滤波，节省运算开销；另外，取纹素点的纹理Cache模块的引入能减少临近点带来的访存开销。
一种动态配置纹理双线滤波系统

[发明专利]一种基于双线性联合CNN的人脸验证方法-CN201610399704.X有效
发明人：胡海峰;李昊曦;顾建权;胡伟鹏 -专利权人：广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学
申请日： 2016-06-07 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双线性卷积神经网络的人脸验证方法。包括下述步骤：1)使用预先准备的人脸图像进行卷积神经网络（下简称CNN）的训练；2）使用训练集中的人脸图片，进行双线性CNN的微调；3)输入待验证的人脸图片，将两张图片进行切分，提取双线性CNN输出的联合特征本发明基于双线性的CNN的方法，并且通过将原始的双线性神经网络的两个重复输入替换成不同的人脸验证输入图像，提出了一种新的人脸验证描述子，它对光照，遮挡和姿态变化具有鲁棒性，且双线性CNN提取的特征比一般
一种基于双线联合 cnn 验证方法

[发明专利]基于双线性插值的重映射方法、装置和可编程逻辑器件-CN201810024181.X有效
发明人：梅林海;欧昌东;汪舟;董文忠;徐墨潇;李波;邓标华 -专利权人：武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2018-01-10 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T1/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双线性插值的重映射方法，将目标图像划分为多个图像子块，对各个图像子块进行重映射，根据重映射坐标进行双线性插值，通过寄存器组和并行插值单元进行流水线的并行双线性插值，寄存器组在每个时钟周期从缓存模块读取一个图像子块，同时并行插值单元从寄存器组中读取N个值进行双线性插值，双线性插值得到的结果在下一个时钟周期输出至数据写回模块。本发明还公开了一种基于双线性插值的重映射装置，以及一种可编程逻辑器件。本发明内部各个模块全部通过总线进行控制，调度灵活。插值部分采用了邻域的线性近似算法，降低了逻辑资源占用，并行插值提高了数据处理的速度。
基于双线性插值映射方法装置可编程逻辑器件

[发明专利]基于双线性卷积神经网络的金相组织识别方法-CN202111111864.7在审
发明人：李秀峰;谢国山;康晓鹏;韩志远;甄宏展;胡海军;张钰;龚雪茹;李涌泉;胡振龙;肖尧钱;黄子仪;申志远 -专利权人：中国特种设备检测研究院;西安交通大学
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于双线性卷积神经网络的金相组织识别方法，包括如下步骤：(1)采集金相图片构成数据集；(2)将数据集划分训练集和测试集，使用训练集数据训练两个不同的卷积神经分类网络，并使用测试集数据测试网络；(3)在两个训练好的卷积神经分类网络基础上建立双线性卷积神经网络；(4)使用训练集数据训练双线性卷积神经网络；(5)使用双线性卷积神经网络识别金相组织；本发明首次将双线性模型运用到金相组织识别任务中，该模型能够提取到更加丰富的特征信息，与单一的卷积神经网络模型相比，
基于双线卷积神经网络金相组织识别方法

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