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[发明专利]一种人脸识别方法及装置-CN201010189304.9有效
发明人：黄磊;刘昌平;许力 -专利权人：汉王科技股份有限公司
申请日： 2010-05-24 - 公布日： 2011-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸识别方法及装置，涉及模式识别和生物特征识别技术领域，能在各种光照条件下进行有效的识别，提高了人脸识别的识别性能。其方法为：获取要识别的原始人脸测试样本，并对原始人脸测试样本进行高斯差分滤波处理，得到滤波后的人脸测试样本；将原始人脸测试样本与预先存储的正常光照条件下注册的原始人脸训练样本集进行比对，并将滤波后的人脸测试样本与预先存储的经高斯差分滤波后的人脸训练样本集进行比对，从原始人脸训练样本集中找出原始人脸测试样本对应的识别对象；计算得到识别对象的原始人脸训练样本和滤波后的人脸训练样本的总体SCI，根据该SCI判断所述原始人脸测试样本是否为注册人脸。
一种识别方法装置

[发明专利]目标追踪模型的训练方法及装置-CN202311168757.7在审
发明人：蒋召;黄泽元 -专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
申请日： 2023-09-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：该方法包括：串行连接图片处理网络、特征提取网络和分类网络，得到目标追踪模型；通过图片处理网络对目标样本、正样本和负样本进行处理，得到目标样本、正样本和负样本各自对应的遮挡样本和裁剪样本；通过特征提取网络对各个样本进行处理，得到各个样本对应的样本特征；通过分类网络分别对目标样本及其对应的遮挡样本和裁剪样本的样本特征进行处理，得到第一识别结果、第二识别结果和第三识别结果；基于第一识别结果、第二识别结果和第三识别结果，计算分类损失和散度损失，基于各个样本对应的样本特征，计算三元组损失；依据分类损失、散度损失和三元组损失，更新目标追踪模型的模型参数。
目标追踪模型训练方法装置

[发明专利]一种训练样本标注方法、装置、设备及介质-CN201910329181.5在审
发明人：陈鑫;赵明 -专利权人：杭州智趣智能信息技术有限公司
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种训练样本标注方法、装置、设备及介质，该方法的步骤包括：通过多种结构类型的识别模型分别对目标训练样本进行内容识别，获取相应的识别结果；当各识别结果的内容一致时，以识别结果标注目标训练样本。本方法通过具有不同结构类型的识别模型共同对目标训练样本进行内容识别，以此达到多种结构类型识别模型的识别效果相互迭代的效果，因此各结构类型的识别模型之间能够相互补充对目标训练样本的识别全面性以及准确性，相对降低了标注训练样本的整体人工成本，并相对保证了对训练样本的标注效率。此外，本发明还提供一种训练样本标注装置、设备及介质，有益效果同上所述。
训练样本目标训练样本结构类型标注内容识别标注装置结果标注内容一致人工成本全面性迭代补充保证

[发明专利]一种木材识别方法及系统-CN201810830841.3有效
发明人：殷亚方;何拓;焦立超;张毛毛;韩刘杨;陆杨;张永刚;李仁 -专利权人：中国林业科学研究院木材工业研究所
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种木材识别方法及系统，所述方法包括：通过图像采集模块采集样本木材的样本图像数据，所述样本图像数据包括所述样本木材的横切面解剖构造图像和弦切面解剖构造图像；对所述样本图像数据进行特征提取，得到所述样本木材的样本特征向量；利用设定算法对所述样本特征向量进行训练，得到木材识别模型；通过所述图像采集模块采集待识别木材的待识别图像数据，所述待识别图像数据包括所述待识别木材的横切面解剖构造图像和弦切面解剖构造图像；利用所述木材识别模型对所述待识别图像数据进行识别，得到所述待识别木材的分类结果。由此，可以实现准确且快速地识别出木材树种。
木材构造图像样本图像数据图像数据解剖样本图像采集模块样本特征向量和弦切面横切面采集分类结果木材树种特征提取算法

[发明专利]图片样本集生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011510018.8有效
发明人：刘洋 -专利权人：中电金信软件有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种图片样本集生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：基于对象生成测试样本集；所述测试样本集中包括至少一个测试样本；通过所述图片识别模型对所述至少一个测试样本进行识别操作，根据识别结果确定所述对象的识别准确率；将符合预设条件的识别准确率所对应的对象，作为待强化对象；对至少一个待强化对象进行强化操作，得到强化样本集，以便使用所述强化样本集对所述图片识别模型进行训练。采用本方法能够针对待强化对象进行强化，使用强化图片样本集对图片识别模型进行训练，可以提高图片识别模型对于待强化对象的识别能力，使图片识别模型的识别准确率得到显著提升。
图片样本生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]风险识别方法、装置及服务器-CN201910266016.X有效
发明人：周绪刚 -专利权人：蚂蚁金服（杭州）网络技术有限公司
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种风险识别方法，获得待识别样本的内部信息，基于该内部信息，从公开网络中爬取获得待识别样本对应的外部信息，然后基于该样本的内部信息和所述外部信息，确定特征信息，最后，将特征信息输入目标风险识别模型，通过目标风险识别模型对所述待识别样本进行风险识别，获得风险识别结果。这样，可通过样本的内部信息去挖掘更为全面的外部信息，使得样本对应的用户画像更为全面。而目标风险识别模型也是基于训练样本的内部信息和外部信息进行训练得到，目标风险识别模型的输入考虑了样本的内部信息和外部信息。所以，能够对于外部信息中的一些潜在风险进行识别，使得风险防控能力更为全面。
风险识别方法装置服务器

[发明专利]人脸识别打卡系统-CN201811395897.7在审
发明人：王祝 -专利权人：大连智讯科技有限公司
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸识别系统及用于打卡用途的控制系统。本发明对现有技术中存在的人脸识别系统的样本图像更新时操作繁琐的问题，在人脸识别系统的运行时间满足预定条件时，采集人脸的脸部图像作为更新图像；利用更新图像更新样本数据库，其中，样本数据库用于存储样本图像，样本图像是作为人脸识别系统识别样本的脸部图像；采集人脸的脸部图像作为识别图像；以及匹配识别图像与样本数据库中的样本图像进行人脸识别，解决了现有技术中技术问题。
人脸识别系统样本数据库脸部图像样本图像更新图像人脸识别图像打卡人脸采集存储样本控制系统匹配识别预定条件更新样本

[发明专利]图像识别方法、装置和存储介质及电子设备-CN202310239686.9在审
发明人：张博深 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、装置和存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取待识别的目标图像；将目标图像输入图像识别模型，其中，图像识别模型为利用多个目标样本进行一次训练和二次训练得到的、用于识别图像的神经网络模型，目标样本为干净样本或噪声样本，噪声样本为在二次训练的训练过程中利用目标损失曲线对多个目标样本进行筛选后得到的样本，噪声样本对图像识别模型的更新权重小于干净样本对图像识别模型的更新权重；获取图像识别模型输出的图像识别结果，其中，图像识别结果用于指示目标图像的图像类型，可应用在人工智能场景中，涉及机器学习等技术。本申请解决了图像识别准确性较低的技术问题。
图像识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于自回归模型的雷达高分辨距离像目标识别方法-CN201110089912.7有效
发明人：刘宏伟;王鹏辉;戴奉周;杜兰;李彦兵;王英华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2011-04-11 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自回归模型的雷达高分辨距离像目标识别方法，主要解决现有雷达高分辨距离像目标识别技术中训练样本需求量大，识别特征总帧数不能自动确定的问题。其实现过程是：计算高分辨距离像训练样本的频谱幅度信号；对训练样本的频谱幅度信号用自回归模型建模；使用Yule-Walker方程计算自回归模型的系数向量，使用系数向量作为训练样本的识别特征；对训练样本识别特征使用高斯混合模型分帧；用贝叶斯阴阳学习方法自动确定训练样本识别特征的总帧数并估计各帧参数；提取测试样本的自回归系数向量识别特征进行识别，得到识别结果。本发明具有训练样本需求量小，训练样本识别特征总帧数自动确定的优点，可用于对雷达目标的识别。
基于回归模型雷达分辨距离目标识别方法

[发明专利]货品识别方法及装置-CN202210194649.6在审
发明人：罗中华;马佳炯;周浩;连自锋 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请提供一种货品识别方法及装置，该货品识别方法包括：获取待识别货品图像；将待识别货品图像输入目标货品特征识别模型，得到待识别货品图像的待识别特征向量，其中，目标货品特征识别模型是基于预设训练集训练得到的，预设训练集包括多个训练样本和对应的样本类别；对待识别特征向量与各个训练样本的特征向量分别计算相似度，得到多个向量相似度；将各个训练样本中向量相似度最高的训练样本对应的样本类别确定为待识别货品图像的样本类别本申请能够提高货品识别的准确性。
货品识别方法装置

[发明专利]文本识别方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210615301.X在审
发明人：王彦君 -专利权人：北京鼎事兴教育咨询有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V30/16 文献下载
摘要：本公开涉及一种文本识别方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入预先训练的文本识别模型，以获取所述文本识别模型输出的目标文本；其中，所述文本识别模型通过以下方式训练得到：获取多个样本图像；针对每个所述样本图像，对所述样本图像进行图像处理，得到目标样本图像，并根据所述目标样本图像，对目标神经网络模型进行迭代训练，得到所述文本识别模型。也就是说，本公开在获取多个样本图像后，可以先对每个样本图像进行图像处理，得到目标样本图像，该目标样本图像更逼真、样式更多样，这样，根据多个目标样本图像训练得到的文本识别模型的准确率更高。
文本识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于对抗样本防御的图像安全识别方法及系统-CN202210558857.X在审
发明人：陈雪;吕雪 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-05-21 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于对抗样本防御的图像安全识别方法及系统，涉及机器学习领域。一种基于对抗样本防御的图像安全识别方法包括：获取对抗样本防御的图像样本，并进行预处理得到预处理图像；对于预处理后的对抗样本防御的图像，并将预处理后的对抗样本防御的图像作为图像识别模型的输入进行迭代训练；将测试对抗样本防御的图像样本输入至训练好的图像识别模型中，得到识别结果。提高图像识别模型对于对抗样本的防御能力，使得安全性更高，实现图像安全识别。此外本申请还提出了一种基于对抗样本防御的图像安全识别系统，包括：获取模块、迭代训练模块及输出模块。
一种基于对抗样本防御图像安全识别方法系统

[发明专利]信息推荐方法、对象识别方法及装置-CN202111652897.2在审
发明人：金留可 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开关于一种信息推荐方法、对象识别方法及装置，所述信息推荐方法包括：获取目标对象的对象属性信息；将所述对象属性信息输入到对象识别模型进行标签识别，得到所述目标对象的识别标签；所述对象识别模型基于多个样本标签对应的目标样本进行训练得到；所述目标样本基于所述多个样本标签对应的原始样本的样本平衡数据，以目标采样方式对所述原始样本进行采样得到；所述样本平衡数据用于表征所述多个样本标签各自对应的样本数量的统计特征信息；向所述目标对象推荐与所述识别标签对应的待推荐信息本公开能够提高对象识别模型的泛化能力，以及标签识别的准确性，从而提高了信息推荐的准确性。
信息推荐方法对象识别装置

[发明专利]基于标签平滑的语音识别方法、装置、终端及介质-CN202010366735.1有效
发明人：郑诣;杨显杰;熊友军 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于标签平滑的语音识别方法，包括：获取训练数据，所述训练数据包括多个训练样本，每一个所述训练样本包括样本语音及与样本语音对应的样本识别标签；基于预设的同音字字典，对所述样本识别标签进行标签平滑处理，获取经过标签平滑处理后的样本平滑标签；根据训练样本和所述样本平滑标签对预设的语音识别模型进行训练，并基于预设的损失函数，计算与所述训练样本对应的损失值；根据损失值进行反向传播，以完成对所述预设的语音识别模型的训练此外，本申请还公开了一种语音识别模型的训练装置、智能终端及计算机可读存储介质。采用本申请，可以提高语音识别模型的语音识别准确性。
基于标签平滑语音识别方法装置终端介质

[发明专利]意图推理模型训练方法、意图识别方法及其装置、设备-CN202310143180.8在审
发明人：孙雅琳;杜新凯;吕超;韩权杰 -专利权人：阳光保险集团股份有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本申请提供一种意图推理模型训练方法、意图识别方法及其装置、设备，涉及数据处理领域。该意图推理模型训练方法包括：获取预设业务场景的多个样本查询文本，采用预设的意图识别模型，对每个样本查询文本，得到每个样本查询文本的意图识别结果，根据多个意图类别的样本识别概率和多个意图类别对应的概率阈值，确定每个样本查询文本对应的样本识别意图，根据多个样本查询文本对应的样本识别意图，以及意图类别标签，对意图识别模型的模型参数和领域知识图谱中的各意图类别的概率阈值进行更新，得到意图推理模型。本申请的方法，通过将意图识别模型和业务知识图谱进行结合可以提高样本识别意图的准确率。
意图推理模型训练方法识别及其装置设备