[发明专利]一种超深度强对抗学习的机器学习方法在审
| 申请号： | 201710122998.6 | 申请日： | 2017-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN108509965A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 顾泽苍 | 申请（专利权）人： | 顾泽苍 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N99/00;G06N3/08;G06Q30/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300010 天津市*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息处理领域中的一种超深度强对抗学习的机器学习方法，其特点是通过超深度对抗学习获得可复制标识图像的特征向量集合，再通过超深度对抗学习获得手机识别标识图像的特征向量集合，最后通过超深度强对抗学习从手机识别标识图像的特征向量集合中剔除属于可复制标识图像的特征向量；获得手机大众真伪识别的防伪验证码。本发明的实施效果是：可将可复制的标识图像与不可复制的标识图像通过超深度强对抗学习进行严格的分类，将不可复制的标识图像的特征向量作为防伪验证码进行登录，可实现通过手机进行大众商品真伪识别。 | ||
| 搜索关键词： | 标识图像 对抗 复制 特征向量集合 防伪验证 机器学习 手机识别 特征向量 学习 手机 商品真伪识别 信息处理领域 真伪识别 登录 剔除 分类 | ||
【主权项】：
1.一种超深度强对抗学习的机器学习方法，其特征在于：(1)通过超深度对抗学习获得可复制标识图像的特征向量集合；(2)通过超深度对抗学习获得手机识别标识图像的特征向量集合；(3)通过超深度强对抗学习从手机识别标识图像的特征向量集合中剔除属于可复制标识图像的特征向量；获得手机大众真伪识别的防伪验证码。
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