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[发明专利]一种基于可见光和红外光的人脸闸机活体检测方法-CN202010456278.5在审
发明人：徐波 -专利权人：广州多益网络股份有限公司;广东利为网络科技有限公司;多益网络有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可见光和红外光的人脸闸机活体检测方法，同时截取可见光和红外图片人脸部位的图像，输入多任务卷积神经网络进行人脸检测，将带有人脸的可见光和红外图像输入人脸稠密关键点深度学习模型，输出人脸稠密关键点坐标；计算人脸稠密关键点的特征向量和人脸三维特征向量，使用SVM训练活体检测分类器；根据纹理特征用红外人脸图像轻量级神经网络训练深度学习模型；根据活体检测分类器、训练后的深度学习模型和人脸识别模型判断真人脸对应的身份信息
一种基于可见光和红外光人脸闸机活体检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的稠密样本无透镜显微成像装置与方法-CN201910737743.X有效
发明人：纪刚;周粉粉;周萌萌;安帅;商胜楠;于腾 -专利权人：青岛联合创智科技有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G02B21/00 文献下载
摘要：本发明涉及显微成像技术领域，特别涉及一种基于深度学习的稠密样本无透镜显微成像装置与方法，深度学习无透镜显微成像装置的主体结构包括有光源、散射片、小孔、被测样本、图像传感器和深度学习计算平台，具体工作方式如下：光源发出的光经过散射片和小孔后，照射到被测样本上，图像传感器采集了样本的全息图像，并发送至深度学习计算平台进行图像还原，该方法的优势在于只需要拍摄一张被测稠密样本的全息图，通过深度学习重建算法即可还原被测样本图像该装置设计构思巧妙，使用便捷，同时具备稠密样本成像能力，而且计算速度快、重建质量好。
一种基于深度学习稠密样本透镜显微成像装置方法

[发明专利]一种身份识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211281665.5在审
发明人：姚琼;陈晨;徐翔;李文生;叶立威 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请提供一种身份识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：使用神经网络模型中的稀疏化稠密连接块对待处理图像进行特征提取，获得图像特征，稀疏化稠密连接块是稀疏化稠密连接的神经网络模块；使用神经网络模型中的全连接层对图像特征进行识别通过使用神经网络模型中的稀疏化稠密连接块对待处理图像进行特征提取，由于稀疏化稠密连接块是稀疏化稠密连接的神经网络模块，因此，该稀疏化稠密连接块比残差网络的梯度反向传播效率好，且该稀疏化稠密连接块比稠密连接网络的计算效率高
一种身份识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]肺部感染CXR图像自动识别方法、系统、存储介质及终端-CN202310104254.7有效
发明人：王成弟;李为民;章毅;徐修远;熊立鹏;赵科甫;郭际香;邵俊;李经纬;梁书凡 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种肺部感染CXR图像自动识别方法、系统、存储介质及终端，涉及肺炎图像的自动识别，其目的在于解决现有技术中存在稠密连接网络因数据压缩、网络梯度减少造成肺炎图像自动识别效果较差的技术问题。其通过搭建稠密连接网络，稠密连接网络的每层稠密块与前面所有层的稠密块连接在一起，并作为下一层稠密块的输入；且稠密块与稠密块之间的连接包括并列设置的左连接分支、右连接分支，左连接分支包括两个卷积层，右连接分支包括四个卷积层本发明的网络结构改为双向致密层和过渡层，可进行无压缩操作并提取到肺炎多尺度的特征，且稠密连接网络加深也不会造成梯度消失，加深网络可以获得更好的肺炎识别效果。
肺部感染 cxr 图像自动识别方法系统存储介质终端

[发明专利]一种联合稀疏和稠密邻域一致性的图像匹配方法-CN202211382001.8在审
发明人：杜松林;姜其敏 -专利权人：东南大学;东南大学深圳研究院
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合稀疏和稠密邻域一致性的图像匹配方法，所述方法依次经过基于稀疏的注意力图神网络和基于稠密领域一致性的网络后，将稀疏和稠密匹配的初始得分转化为同维度，利用可学习参数结合稀疏和稠密的初始匹配得分本发明通过融合稠密匹配为稀疏匹配增加了全局信息，并且稠密匹配也学习稠密邻域信息，避免由于图的复杂性带来的错误匹配，使稀疏和稠密邻域一致性相互促进，最终达到准确性高的匹配效果。
一种联合稀疏稠密邻域一致性图像匹配方法

[发明专利]基于稠密连接的深度神经网络结构改进方法和系统-CN201910456314.5在审
发明人：武爱斌;魏小庆 -专利权人：朗坤智慧科技股份有限公司
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稠密连接的深度神经网络结构改进方法，包括：建立全连接深度神经网络，并确定全连接深度神经网络的层数、各层神经元个数以及参数，按顺序将全连接深度神经网络划分为大小适中的若干稠密连接块，实现各稠密连接块内部的稠密连接，将稠密连接块之间按照全连接方式组合成深度稠密神经网络。本方法通过引入稠密连接思想，改进了全连接深度神经网络结构，能够有效降低梯度问题，提高特征利用率，减少训练时间，提高训练准确性。
稠密神经网络神经网络结构神经元特征利用率改进连接方式引入

[发明专利]一种基于多个固定摄像头的虚拟机器人巡检方法-CN202111230937.4在审
发明人：孙培;周逸明;卢山;刘旭 -专利权人：深圳职业技术学院
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：包括如下步骤，步骤1：完成对同一场景下，不同角度画面之间的特征点匹配；步骤2：建立在已知两帧图像之间的位姿转换关系；步骤3：设立虚拟巡检机器人依据稀疏的特征点地图；步骤4：对相机重定位；步骤5：完成区域稠密的像素匹配；步骤6：重建像素三维空间坐标：步骤7：将稠密三维模型转化为视频流形式输出供监控人员查看。本发明能提供先验的稀疏特征点地图，设置虚拟机器人巡检大规模场景，并输出实时的三维稠密建模和方便监测人员观察的摄像头任意视角下视频流，实现了虚拟机器人巡检工作，并代替了人工等检，且能实现更好的巡检效果，提高了工作效率
一种基于固定摄像头虚拟机器人巡检方法

[发明专利]一种基于图像形态学的稠密物体分割方法-CN201310023769.0在审
发明人：戴琼海;黄炜程 -专利权人：清华大学
申请日： 2013-01-22 - 公布日： 2013-05-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于图像形态学的稠密物体分割方法，其包括如下步骤：输入包含有待分割稠密物体的图像；平滑模块对图像进行平滑；HSI阈值处理模块对图像进行二值化，确定图像中待分割的稠密物体区域；孔洞填充模块对二值化过程中稠密物体区域内产生的孔洞进行填充；腐蚀模块对孔洞填充后的二值化图像进行腐蚀处理；细化模块将稠密物体彻底分离并获取每个稠密物体的中心；输出分割后的图像。本发明基于图像形态学对稠密物体进行分割，这种方法具有分割区分度高、误识别率低、性能稳定等优点，有利于通过图像对稠密物体进行统计这一方法的推广。
一种基于图像形态学稠密物体分割方法

[发明专利]一种向量生成方法及装置-CN201811636919.4在审
发明人：苗泽民;田园 -专利权人：星潮闪耀移动网络科技（中国）有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种向量生成方法及装置，该方法包括：获取身份特征数据；将所述身份特征数据作为预先建立的稠密向量相关模型的输入值，并获取所述模型的稠密向量输出结果，其中所述稠密向量输出结果的向量维度为预设值；根据模型的稠密向量输出结果生成向量维度为所述预设值的身份特征稠密向量。由于能够将所获取的身份特征数据作为稠密向量相关模型的输入值，并最终根据模型的稠密向量输出结果生成身份特征稠密向量，从而克服了现有技术中，独热编码身份特征向量通常只有一个或少数几个维度的特征值不为0，在向量维度较多的情况下
向量稠密身份特征数据身份特征向量维度输出结果生成输出结果向量生成预设预先建立和运算热编码维度存储申请

[发明专利]一种表面缺陷检测方法和装置-CN202110292168.4在审
发明人：黄罗华;杨剑波;姜涌;杜亚玲 -专利权人：惠州高视科技有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该表面缺陷检测方法包括：获取待检测物体的图像；将待检测物体的图像输入至预先训练完成的缺陷检测模型，得到待检测物体的缺陷位置，其中预先训练的缺陷检测模型的网络结构包括特征提取网络和预测网络，特征提取网络包含多个相连的稠密连接模块，稠密连接模块包含输入层、多个中间层、输出层，稠密连接模块的输出层为下一个稠密连接模块的输入层，稠密连接模块的最后一个中间层与该稠密连接模块的输入层以及前向的稠密连接模块的输入层叠加后得到该稠密连接模块的输出层
一种表面缺陷检测方法装置

[发明专利]结构化稀疏参数的处理方法、装置、设备及存储介质-CN202011455260.X在审
发明人：石恒;王凤明;余辉 -专利权人：上海燧原科技有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种结构化稀疏参数的处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取稠密参数；在神经网络模型的任意一个训练周期中：根据稠密参数确定掩码；根据掩码和稠密参数，计算稀疏参数；根据稀疏参数进行神经网络模型的前向计算以及反向梯度计算，反向梯度计算得到反向梯度；根据反向梯度更新稠密参数，以便在下一个训练周期中，根据更新的稠密参数确定掩码；以此类推，持续更新稠密参数，直至神经网络模型训练结束。能够随着神经网络模型的训练过程中稠密参数的更新，基于更新的稠密参数确定合适的掩码，进而确定更加合适的稀疏参数参与本周期的训练，提高神经网络模型的训练精度，优化神经网络模型训练效果。
结构稀疏参数处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种人脸重建方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011337942.0在审
发明人：林纯泽;陈祖凯;王权;徐胜伟;钱晨 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种人脸重建方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括获取目标图像中包括的原始人脸的稠密点信息；利用多张参考图像分别对应的第一参考人脸的稠密点信息拟合原始人脸的稠密点信息，得到多组第一参考人脸的稠密点信息分别对应的目标系数；基于具有预设风格的第二参考人脸的稠密点信息、及多组第一参考人脸的稠密点信息分别对应的目标系数，确定目标人脸模型的稠密点信息；第二参考人脸是基于参考图像中的第一参考人脸生成的；基于目标人脸模型的稠密点信息
一种重建方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]商品的归并方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202310588590.3在审
发明人：王永合 -专利权人：平安付科技服务有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：其中方法包括：获取互联网电商平台处的多个商品的描述语句，并确定每个描述语句的词语序列；计算每个词语序列的稠密向量，并将稠密向量划分到多个稠密向量组中，其中，每个稠密向量组中包含相似向量，相似向量为在全部稠密向量中，任意两个稠密向量间的余弦相似度满足预设的相似度阈值的稠密向量；将稠密向量组中每个相似向量对应的商品确定为相似商品。
商品归并方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]一种基于联邦学习的并行空洞新结构的超分辨率重构网络-CN202110009979.9有效
发明人：贾智焱;马丽红;韦岗 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-01-05 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的并行空洞新结构的超分辨率重构网络感包括若干个局部稠密连接残差组(LDCRG)，通过将若干个局部稠密连接残差组串联，所有的LDCRG的输出进行融合为上采样重构提供信息；每个局部稠密连接残差组由感受野匹配的残差稠密块(PRDB)组成；所述感受野匹配的残差稠密块包括感受野匹配模块(PDM)和残差稠密块(RDB)，感受野匹配模块添加在残差稠密块RDB的跳跃连接的两端信号之间；本发明通过PDM匹配残差跳跃连接两端的感受野和LDCRG有选择的对残差稠密块的输出进行融合学习，提升SR网络的性能。
一种基于联邦学习并行空洞结构分辨率网络

[发明专利]用于优化深度信息的方法和装置-CN201911251104.9有效
发明人：宋希彬;杨睿刚 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取稀疏深度信息采集设备采集的稀疏深度信息和稠密深度信息采集设备采集的稠密深度信息，其中，稀疏深度信息采集设备与稠密深度信息采集设备安装在同一无人自主设备上，且存在视野共享区域；利用稀疏深度信息采集设备与稠密深度信息采集设备之间的标定参数将稀疏深度信息投影到稠密深度信息采集设备的坐标系中，得到投影深度信息；计算稠密深度信息的视野共享区域中的点与投影深度信息的视野共享区域中的点的深度误差；基于深度误差拟合误差模型函数；利用误差模型函数优化稠密深度信息。该实施方式提高了稠密深度信息的深度精度。
用于优化深度信息方法装置

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