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- [发明专利]人脸识别的分类器获取方法和装置-CN201611000464.8有效
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毕微;陈祖家;袁晓;田阳;曹轩铭
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北京爱知之星科技股份有限公司
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2016-11-14
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2019-09-03
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G06K9/62
- 本发明实施例提供一种人脸识别的分类器获取方法和装置，该方法包括：获取多个训练样本图像以及多个预设弱分类器组合，多个训练样本图像中包括干净样本图像和污染样本图像；采用蚁群算法，根据每个预设弱分类器组合对应的信息素，使每个训练样本图像选取所使用的预设弱分类器组合；其中，每个预设弱分类器组合对应的信息素与该预设弱分类器组合的分类精度和分类抗干扰能力相关；从多个预设弱分类器中选出具有最优分类精度和分类抗干扰能力的，和/或多个训练样本图像收敛于的预设弱分类器组合。通过采用蚁群算法选取分类器，且每条路径对应的信息素由对应弱分类器组合的分类性能决定，从而保证选择出的弱分类器组合具有最优分类性能。
- 识别分类获取方法装置
- [发明专利]用于学习高效级联检测器的多实例修剪-CN200880024082.6有效
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C·张;P·沃拉
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微软公司
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2008-07-01
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2010-06-16
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G06F15/18
- “分类器训练器”训练用于检测信号中的特定对象(例如，图像中的脸、语音中的词语、信号中的模式等)的组合分类器。在一个实施例中，引入“多实例修剪”(MIP)来训练组合分类器的弱分类器或“特征”。具体地，将已训练的组合分类器和用于设置虚假肯定/否定操作点的相关联的最终阈值与所学习的中间拒绝阈值相组合以构造组合分类器。拒绝阈值是使用确保原始组合分类器检测到的对象也被该组合分类器检测到的修剪过程来学习的，从而保证在修剪之后对训练集合相同的检测率。贯穿训练所需的唯一参数是最终级联系统的目标检测率。在附加实施例中，组合分类器使用权重修整、自引导和被称为“肥树桩”分类器的弱分类器的各种组合来训练。
- 用于学习高效级联检测器实例修剪
- [发明专利]一种反欺诈模型的训练方法及装置-CN201911302469.X在审
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刘正夫
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第四范式（北京）技术有限公司
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2019-12-17
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2020-05-05
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G06K9/62
- 本发明公开了一种反欺诈模型的训练方法及装置，主要方案包括：执行模型迭代训练过程：将训练样本数据集中留存的训练样本数据拆分为训练集和验证集；用训练集分别训练多个弱分类器后，获取多个弱分类器分别在验证集上的预测分值；对于每个弱分类器，根据其在验证集上的预测分值确定该弱分类器的数据分布适应度值；根据各弱分类器的数据分布适应度值选取目标弱分类器；利用目标弱分类器对训练集进行预测，根据预测分值对训练样本数据集进行训练样本数据剔除处理；当训练样本数据集中留存的训练样本数据的数据量小于数据量阈值时结束迭代训练过程，否则进行下一轮训练；在结束迭代训练过程后组合各轮训练中得到的目标弱分类器形成反欺诈模型。
- 一种欺诈模型训练方法装置
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