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- [实用新型]一种人脸识别装置-CN201922442933.7有效
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李欣;陈哲辉;张磊;黄镕;简治平;陈林凯;龙宇翔
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广东石油化工学院
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2019-12-30
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2020-07-17
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G06K9/20
- 本实用新型公开了一种人脸识别装置，属于人工智能技术领域，一种人脸识别装置，包括立柱，立柱的下端固定连接有底座，立柱内部开设有工作槽，工作槽的后内壁固定连接有一对转轮，一对转轮之间套设有齿链，齿链的左端固定连接有支板，立柱的前端开设有前孔，支板通过前孔延伸至立柱外侧，支板的上端固定连接有摄像头，立柱的后内壁开设有滑槽，滑槽内滑动连接有滑块，滑块远离滑槽的一端固定连接有齿板，且齿板与齿链的右端相匹配，可以实现在人脸识别装置使用时，能够通过调节拍摄成像装置，来拍摄识别一定范围内不同身高的使用者，提高人脸检测和识别的图片效果。
- 一种识别装置
- [发明专利]一种基于元学习的变分随机特征的核方法-CN201911404255.3在审
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甄先通;张磊;李欣;左利云;简治平;蔡泽涛
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广东石油化工学院
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2019-12-30
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2020-05-19
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G06N3/08
- 本发明公开了一种基于元学习的变分随机特征的核方法，属于元学习算法领域，可以实现利用LSTM和支持数据集S，根据前序任务的状态，可以学习得到参数的ω均值和方差；根据重新参数化原理，可以通过ω均值和方差所描述的分布，重新采样生成参数ω，这样，每一个任务t，可得一组参数ω，并利用这组参数可以构造分类器，对新任务数据集Q进行分类，整体优化的目的是使系统可以通过少量数据，快速学习到一个合适的分类器参数，本发明同目前现有的其他元学习方法区别在于，一方面首次将变分思想结合到LSTM框架中，利用LSTM融合多次任务中的知识信息，另一方面首次将核近似方法和元学习相结合，利用元学习得到核近似的参数ω，并利用核近似方法构建分类器。
- 一种基于学习随机特征方法
- [发明专利]一种基于条件变分自编码网络的除雨方法-CN201911008011.3在审
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甄先通;简治平;张磊;李欣;左利云
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广东石油化工学院
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2019-10-22
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2020-04-07
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G06T5/00
- 本发明公开了一种基于条件变分自编码网络的除雨方法，属于图像除雨技术领域，一种基于条件变分自编码网络的除雨方法，在条件变分自编码器基础上，引入基于通道的空间分布估计SDE部分，该部分基于通道的空间密度估计，即对于{r,g,b}三个通道，其输出不同，将SDE和条件变分自编码器混合在一起进行参数估计，其有助于进一步提高系统估计精度，利用条件变分自编码器进行除雨时，将纯净图像作为标签引入到条件变分自编码器，利用简单的网络构建空间分布估计模块，分别针对不同的{r,g,b}通道产生不同的像素级别的不同空间分布，并将其参数和条件变分自编码器联合优化，保证除雨后图像中像素点的亮度保持和之前图像一致。
- 一种基于条件编码网络方法
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