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[发明专利]一种更新数据库中人脸特征向量的方法-CN202010435471.0有效
发明人： 余学儒;李琛;王鹏飞;段杰斌;王修翠;傅豪 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司;上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种更新数据库中人脸特征向量的方法，通过多次获取图像，并提取其中的人脸特征向量，将该人脸特征向量与数据库中对应人脸样品中的人脸特征向量进行加权，得到更新后的人脸特征向量；将更新后的人脸特征向量和最新的时间戳存储在对应的人脸样品中。本发明采用自适应算法对数据库中存储的人脸特征向量进行更新，并且每次获取的图像存在年龄、姿势、光照以及场景的差异，通过多次提取人脸特征向量，可以减少年龄、室内阶段性光照切换造成的不必要偏差；同时通过多次测量可以减少姿势、表情、模糊等随机因素引起的误差；此外本发明定期清理临时特征库，还能有效减少数据库的存储容量。
一种更新数据库中人特征向量方法

[发明专利]一种基于特征相似度的自适应聚类方法及应用-CN202010162913.9有效
发明人：孙红霞;李琛;余学儒;傅豪;田畔 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征相似度的自适应聚类方法，包括如下步骤：S01：设置初始深度学习参数，提取样品特征；S02：设置初始聚类数k以及步长x，以此确定m个聚类数；S03：对样品特征进行聚类；S04：针对每一组聚类结果，计算其对应的聚类效果函数值f(p)；S05：根据最大聚类数对应的聚类效果函数值梯度，确定新的聚类数k’；S06：重复步骤S03‑S05，直至最大聚类数对应的聚类效果函数值梯度小于梯度阈值，记录当前聚类效果函数值f(k’)；S07：调整深度学习参数，重复步骤S02‑S06n次，选择使当前聚类效果函数值f(k’)最大的深度学习参数和聚类数；并得出其对应的聚类结果。本发明能够更精细准确的对样品特征进行聚类，有利于发现更多导致白色像素的原因。
一种基于特征相似自适应方法应用

[发明专利]一种加速人脸特征相似度分析的装置及方法-CN202010435467.4有效
发明人： 余学儒;李琛;王鹏飞;段杰斌;王修翠;傅豪;周涛;燕燕;许博闻;郭令仪;李立人;孙红霞 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司;上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种加速人脸特征相似度分析的方法，针对分析对进行神经网络模型运算，获取w层中间节点特征和末端节点特征；针对每次获取的中间节点特征，判断该层中间节点特征的特征相似度是否大于对应的中间阈值，若大于等于对应的中间阈值，则输出所述分析对中两张人脸图片为同一人的结论，同时停止对分析对的神经网络模型运算；若w层中间节点特征的特征相似度均小于对应的中间阈值，判断末端节点特征的特征相似度是否大于末端阈值，并输出判断结论。本发明提供的一种加速人脸特征相似度分析的装置及方法，利用神经网络模型的中间节点特征进行人脸特征相似度分析，可以提高分析效率以及分析结果的准确性。
一种加速特征相似分析装置方法

[发明专利]一种关键尺寸误差分析方法-CN201911197188.2有效
发明人： 余学儒;孙红霞;李琛;王鹏飞;段杰斌;王修翠;傅豪;周涛;燕燕;许博闻;郭令仪;李立人 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种关键尺寸误差分析方法，包括如下步骤：S01：对晶圆进行光刻，分别测量每个场中N个测试点的关键尺寸值CD；S02：清洗关键尺寸异常值；S03：基于重建模型拟合方法对剩余的关键尺寸值进行重建，得到重建之后的关键尺寸值CD”，将剩余的关键尺寸值划分为A个场景；S04：基于参数估计的方法计算每个场景中各个测试点在校正模型对应的参考系下的分量以及相应的残差；S05：根据上述计算结果，采用校正模型修改机台参数和掩模版。本发明提供的一种关键尺寸误差分析方法，利用外限估计清洗异常值，可快速准确地分析出光刻过程中关键尺寸误差。
一种关键尺寸误差分析方法

[发明专利]信号传输电路及图像传感器-CN202111614088.2有效
发明人： 余学儒;李琛;段杰斌;郭令仪;杨何勇 -专利权人：上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司;上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04N25/76 文献下载
摘要：本发明提供了一种信号传输电路及图像传感器，所述信号传输电路，包括：比较模块比较第一模拟信号和第二模拟信号，以生成比较结果；仲裁模块根据所述比较结果确定第三模拟信号，所述第三模拟信号为所述第一模拟信号相对于所述第二模拟信号中发生变化的部分，所述仲裁模块控制所述地址模块输出所述第三模拟信号的地址信息，并控制所述传输模块将所述第三模拟信号传输至ADC模块；所述ADC模块将所述第三模拟信号转换为第一数字信号；信号编码模块对所述第一数字信号和所述地址信息进行编码，以获得编码信息，并输出所述编码信息。本发明通过根据变化的模拟信号生成图像，减少了信息传输量，以达到满足图像帧率的需求。
信号传输电路图像传感器

[发明专利]RRAM阵列求和运算电路及方法-CN202111574885.2有效
发明人： 余学儒;李琛;段杰斌;田畔;张飞翔 -专利权人：上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司;上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G05F3/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种RRAM阵列求和运算电路及方法，所述RRAM阵列求和运算电路包括：电流输入单元，用于提供多路待运算电流；第一电流镜单元，与所述电流输入单元电连接，用于将所述多路待运算电流按照第一比例缩放后输出；第二电流镜单元，与所述第一电流镜单元电连接，用于将所述第一电流镜单元输出的电流按照第二比例缩放；第三电流镜单元，分别与所述第一电流镜单元和所述第二电流镜单元电连接，用于将所述第二电流镜单元输出的电流按照第三比例缩放后并维持；输出单元，与所述第二电流镜单元电连接，用于将所述第二电流镜单元的电流按照预设比例缩放后输出，本发明能够以较低的功耗完成多路阵列电流的加权求和，而且能够有效减小误差。
rram 阵列求和运算电路方法

[发明专利]一种基于色彩分通道的人脸识别方法-CN201811415929.5有效
发明人： 余学儒;李琛;王鹏飞;段杰斌;王修翠;傅豪 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于色彩分通道的人脸识别方法，包括如下步骤：S1：人脸识别模型的训练以及不同色彩通道的频率归一化；S2：选取待识别的人脸图像和存储信息中的人脸图像，利用上述不同人脸特征的权重分别计算不同色彩通道中两幅人脸图像的相似度xB，xR，xG，将该相似度分别带入上述对应的相似度‑概率函数Nr，Ng，Nb中，得出相似度的最大概率max[Nr(xR)，Ng(xG)，Nb(xB)]，根据最大概率与阈值的关系，判断待识别的人脸图像与该存储信息中的图像是否为同一个人。本发明提供的一种基于色彩分通道的人脸识别方法，对于人脸识别中普遍存在的眼镜反光问题，提供了更为可靠和稳定的识别结果。
一种基于色彩通道识别方法

[发明专利]一种模拟电路的RC-Reduction方法-CN201911127686.X有效
发明人：王鹏飞;李琛;段杰斌;余学儒;傅豪;孙红霞 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F30/373 文献下载
摘要：本发明公开了一种模拟电路的RC‑Reduction方法，包括如下步骤：S01：电路获取模块获取模拟电路；S02：电阻电容计算模块分别计算模拟电路中各个非电阻电容器件的寄生电阻和寄生电容；S03：比例获取模块根据所述模拟电路的仿真精度要求分别获取各个子模块的阈值比例；S04：阈值获取模块根据各个子模块的阈值比例分别计算对应子模块的优化阈值；S05：优化模块根据上述获取的各个电阻阈值和电容阈值对所述模拟电路进行RC‑Reduction，并输出优化之后的模拟电路。本发明提供的一种模拟电路的RC‑Reduction方法，保证模拟电路的仿真精度，并提升模拟电路的仿真速度。
一种模拟电路 rc reduction 方法

[发明专利]一种基于自适应非局域均值的小波去噪方法-CN201811509308.3有效
发明人：周涛;李琛;王鹏飞;余学儒;段杰斌;王修翠;傅豪 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自适应非局域均值的小波去噪方法，包括：步骤S110：对含噪声图像的各颜色通道执行如下步骤：步骤S111：采用小波变换算法提取该颜色通道下含噪声图像的低频小波分量和高频小波分量：步骤S112：根据构建的边缘判别算子计算高频小波分量搜索窗口内的邻域校准噪声；步骤S113：根据领域校准噪声，在搜索窗口内，依次计算参考窗口与目标邻域窗口的相似度，并基于相似度确定目标小波系数的加权系数；步骤S114：根据目标小波系数的加权系数，更新目标小波系数，基于所更新的目标小波系数，利用小波逆变换算法得到该颜色通道下含噪声图像的去噪图像；步骤S120：合成各颜色通道下的去噪图像得到含噪声图像的去噪图像。本发明改善小波去噪。
一种基于自适应局域均值小波去噪方法

[发明专利]一种基于视频的人脸识别的方法及装置-CN201811529841.6有效
发明人： 余学儒;李琛;王鹏飞;段杰斌;王修翠;傅豪 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频的人脸识别方法，包括如下步骤：S01：获取待识别人脸视频中的一帧待测人脸图像，对该待测人脸图像进行人脸定位识别；S02：建立该待测人脸图像对应的键值对集合；S03：当该待测人脸图像对应的键值对集合不为空时，将该键值对集合加入状态链队列中，当状态链队列中键值对集合的个数等于k时，进入步骤S04；S04：根据状态链队列中k个键值对集合以及白名单中存储的m个标准人脸图像，分别计算k帧待测人脸图像与白名单中每个标准人脸图像的总相似度；S05：将上述计算出来的总相似度按照降序排列，形成B序列，并根据B序列输出识别结果。本发明提供的一种基于视频的人脸识别的方法及装置，能够进一步降低人脸辨识的错误率。
一种基于视频识别方法装置

[发明专利]一种像素级阈值自适应的泊松去噪方法-CN201811508716.7有效
发明人：周涛;李琛;王鹏飞;余学儒;段杰斌;王修翠;方宇;傅豪 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种像素级阈值自适应的泊松去噪方法，包括：步骤S110：对含噪声图像的各颜色通道执行如下步骤：步骤S111：采用小波变换算法提取该颜色通道下所述含噪声图像的低频小波分量和高频小波分量：步骤S112：根据所提取的低频小波分量计算所述含噪声图像的低频系数的单像素真值；步骤S113：根据所计算的低频系数的单像素真值计算高频系数的单像素阈值；步骤S114：根据所计算的高频系数的单像素阈值更新所述高频系数下的单像素值，并基于所更新的高频系数下的单像素值，利用小波逆变换算法得到该颜色通道下所述含噪声图像的去噪图像；步骤S120：合成各颜色通道下的去噪图像得到所述含噪声图像的去噪图像。本发明改善泊松去噪。
一种像素阈值自适应泊松去噪方法

[发明专利]一种高效的CMOS图像传感器片上去噪算法-CN201811508721.8有效
发明人：周涛;余学儒;李琛;王鹏飞;王修翠;段杰斌;方宇;傅豪;郭奥 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效的CMOS图像传感器片上去噪算法，包括：对含噪图像分别沿行和列方向进行图像平移，然后分别沿行和列方向进行分解、预测和更新，对得到的图像进行阈值处理，对得到的图像分别沿列和行方向进行更新，预测和合成，得到合成后的去噪图像，最后对合成后的去噪图像分别沿行和列方向进行图像反平移，得到更新后的合成去噪图像，对不同平移尺度下更新后的合成去噪图像进行求平均计算，得到最终的去噪图像。本发明可兼顾算法复杂度和去噪效果，易于在CMOS图像传感器片上实现。
一种高效 cmos 图像传感器上去算法

[发明专利]一种基于高斯过程回归的器件参数提取方法及装置-CN202211122351.0在审
发明人：张飞翔;李琛;余学儒;陈保安;杨何勇 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司;上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/373 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯过程回归的器件参数提取方法及装置，通过计算当前次迭代的参数控制范围和之前各次迭代的参数控制范围在选值范围坐标上投影形成的空间重叠区间，以及各空间重叠区间在选值范围坐标上的空间重叠次数，按空间重叠次数由少到多，对各空间重叠区间分别赋予由小到大的采样概率，得到下一次迭代所需的采样率，因而在决定下一次迭代所需的训练样本时，不仅考虑了当前训练样本所训练出的高斯过程回归模型所得到的参数信息，还将所有次迭代返回的参数信息进行了融合，进而决定下次迭代所需的训练样本范围，从而可以避免陷入局部最优解。
一种基于过程回归器件参数提取方法装置

[发明专利]电路生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210737292.1在审
发明人： 余学儒;李琛;张飞翔;郑宇 -专利权人：上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司;上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提供一种电路生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取电路设计参数，电路设计参数包括期望的电路特性、器件数量上限值以及器件端口数量；根据期望的电路特性，建立数据集；基于神经网络模型构建多个候选电路；针对每个候选电路，基于固定的器件设计参数和数据集，通过可行分析训练获得候选电路的器件端口参数；根据数据集和候选电路的实际输出，对候选电路进行增减性分析，直至候选电路的实际输出匹配数据集；根据数据集和候选电路的仿真输出，通过定量分析训练获得候选电路的器件设计参数；获得最终电路。以上方案，通过神经网络模型构建电路，通过分析筛选获取最终电路，从而自动生成电路，减少人工操作，提高效率。
电路生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]MOS管参数估计模型的训练方法和装置-CN202210752778.2在审
发明人：张飞翔;李琛;余学儒;陈保安;杨何勇 -专利权人：上海集成电路装备材料产业创新中心有限公司;上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F30/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种MOS管参数估计模型的训练方法和装置，能够改善因样本空间过大训练集不充分的问题。该方法包括：S1生成包括N组仿真参数和MOS管的L组采样电压的训练数据集；S2根据N组仿真参数和L组采样电压，得到N组仿真电流；S3向待训练的MOS管参数估计模型输入N组仿真电流和N组仿真参数；S4获取L个仿真电流值的重要度；S5当存在q个仿真电流值的重要度远小于均值时，确定q个仿真电流值的重要度所对应的q个仿真电流和对应的q组采样电压；删除训练数据集中的q组采样电压；S6重新选取q组采样电压并添加至训练数据集，得到新的训练数据集；S7重复训练直至输出的仿真电流值的重要度不存在远小于均值情况时，输出训练后的MOS管参数估计模型。
mos 参数估计模型训练方法装置

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