“王聿铭”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果7个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种用于未配对图像文本匹配的多模态概念知识对齐方法-CN202310770444.2在审
发明人：王亮;黄岩;郭奕君;王聿铭 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明提供一种用于未配对图像文本匹配的多模态概念知识对齐方法，包括：从公开数据集中收集图像文本组，并基于图像文本组中单词相关图像区域对应的原型区域表示，获取预训练的常识；基于双向区域单词循环一致学习，以及未配对的图像和文本，对预训练的常识通过自监督学习方式进行细化，获取微调的领域知识；基于微调的领域知识，将未配对的图像和文本进行匹配，并通过原型区域表示来表示文本中已解析的单词，确定各单词与各图像区域表示对应的区域单词相似性分数；基于双向相似性池化模块，将图像文本组中各单词与各图像区域表示对应的区域单词相似性分数聚合为各图像文本全局相似性分数，显著提高在零样本和跨数据集图像文本匹配方面的性能。
一种用于配对图像文本匹配多模态概念知识对齐方法

[发明专利]基于正交相似度蒸馏的图文匹配模型压缩与加速方法及系统-CN202110261563.6有效
发明人：王亮;黄岩;王聿铭;袁辉;纪文峰;李凯 -专利权人：中科人工智能创新技术研究院（青岛）有限公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于正交相似度蒸馏的图文匹配模型压缩与加速方法及系统，该方法包括：S1：获取图文匹配数据集，并构建学生网络模型和老师网络模型；S2：对所述图文匹配数据集进行预处理和数据加载；S3：基于学生网络模型的相似度矩阵和老师网络模型的相似度矩阵，计算差分相似度矩阵；基于差分相似度矩阵，计算奇异值；基于奇异值，构建正交相似度软蒸馏损失函数和正交相似度硬蒸馏损失函数；计算联合损失函数；基于联合损失函数对学生网络模型进行训练；S4：对训练完成后的学生网络模型进行性能测试，得到图文匹配数据集的性能评测结果和训练好的学生网络模型；S5：将待测图像或文本输入训练好的学生网络模型，输出文本或图像。
基于正交相似蒸馏图文匹配模型压缩加速方法系统

[发明专利]一种基于二值化深度神经网络的手写数字图像识别分类方法-CN201910288642.9有效
发明人：杨新武;王聿铭;孙芃;李彤 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二值化深度神经网络的手写数字图像识别分类方法，基于BinaryConnect二值化深度神经网络，并通过公式推导得出最优权重缩放因子α，将该因子α在前向传播过程中与权重W相乘，以达到增强网络表达能力、提高训练精度的目的。与现有技术相比，本发明人提出的权重缩放因子和XNOR‑Net中提出的权重缩放因子均能够在MLP‑MNIST问题上使得二值化深度神经网络达到较高的精度，但是本专利的方法在四层二值化MLP和MNIST数据集上的实验效果要优于XNOR‑Net的方法。具体表现为：在验证集精度上，本方法高出XNOR‑Net方法0.05％，在测试集精度上，本方法高出XNOR‑Net方法0.01％。
一种基于二值化深度神经网络手写数字图像识别分类方法

[发明专利]基于CSJOGA算法的选择性集成人脸识别方法-CN201710432432.3有效
发明人：杨新武;王聿铭;牛文杰 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于CSJOGA算法的选择性集成人脸识别方法，属于人脸识别技术领域，特别是一种基于联合稀疏投影改进混合正交遗传算法(CSJOGA)、bagging方法、选择性集成技术、多分类SVM方法的人脸识别新方法。本方法结合最小生成树聚类、联合稀疏投影和正交实验设计，提出了一种基于联合稀疏投影的正交交叉算子。然后利用正交实验方法设计交叉，并引入了聚类局部搜索策略，提出了基于联合稀疏投影的混合正交遗传算法。本方法能在大幅减少集成的分类器数量、减少存储和计算开销、有效提高人脸识别速度的前提下，保证人脸识别的正确率能够进一步提升至更高水平，确保实际应用时的分类精度达到理想要求。
基于 csjoga 算法选择性集成识别方法

[发明专利]基于SAMME.RCW算法的人脸识别优化方法-CN201610219331.3有效
发明人：杨新武;袁顺;马壮;王聿铭 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-04-09 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于SAMME.RCW算法的人脸识别优化方法，首先对人脸图像进行特征提取，用图像特征向量，使用SAMME.RCW算法进行识别分类。针对SAMME.R算法的权值调整过程进行修改，在重采样发生时，保证每一类样本的权值不能过小，其也使重采样后的权值调整更加偏向于少数类样本，保证了这些样本的分类效果。SAMME.R算法对弱分类器性能的要求，在各类中分类正确的样本权值大于任一其他类样本的权值，其针对各个类别单独进行正确率的要求。通过对于在重采样时权值分配的修改，保证了每一类样本被选中的概率基本相同，同时保证了少数类和多数类样本在弱分类器中的分类效果。得到最终的强分类器有效提高了人脸识别的准确率。
基于 samme rcw 算法识别优化方法

[发明专利]一种基于3D稠密卷积神经网络的步态识别方法-CN201810113101.8在审
发明人：杨新武;冯凯;侯海娥;王聿铭;张翱翔 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于3D稠密卷积神经网络的步态识别方法，该方法中的网络利用3D卷积提取步态在时间维度上的变换特征，同时拥有DenseNet结构的特征保留能力。本发明在网络深度较浅，训练样本较少的情况下训练出性能优越的可根据视频中的步态识别其身份的分类识别模型。通过在CASIA步态数据库的Dataset A上进行测试,证明该方法能在训练样本不充足的情况下训练出实用的步态识别模型，且具有训练速度快，模型参数少，识别率高的优点,并在单一视角或跨视角情况下都具有可观的识别能力。
步态识别卷积神经网络训练样本稠密步态数据库视角分类识别模型参数时间维度特征保留网络利用识别率步态卷积视频测试身份网络

[实用新型]一种电动自行车LED照射灯-CN201520276866.5有效
发明人： 王聿铭 -专利权人： 王聿铭
申请日： 2015-04-30 - 公布日： 2015-08-26 - 主分类号： F21S8/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种电动自行车LED照射灯，包括：灯头；连接所述灯头的散热器；连接所述散热器的导热柱；连接所述导热柱的导热板；连接所述散热器的灯罩；安装在所述导热板上的多个LED组合环；安装在所述灯头中的用于亮度调整的电路板；安装在所述灯罩或电动自行车外表面上的用于控制所述电路板进行调光的光传感器；连接所述电路板与所述多个LED组合环的多根电源母线和至少一根地线。本实用新型可以根据环境亮度的变化调整电动自行车的照明亮度，不仅保证了黑天行车安全，还可以节省电源消耗。
一种电动自行车 led 照射

1
共 7 条