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[发明专利]表达几何细节和复杂拓扑的三维模型表示方法和系统-CN201911021492.1有效
发明人：高林;杨洁;吴桐;袁宇杰 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提出一种表达几何细节和复杂拓扑的三维模型表示方法和系统，包括：输入一组部件具有语义标签的相同种类三维几何模型，为模型的每个部件计算包围盒；将包围盒注册到对应的部件上，得到相应的变形梯度，进而得到部件的变形梯度向量；通过部件变分自编码器，以该部件变形梯度向量获得该部件形变的分布向量；以支撑关系为主对模型的全局结构进行分析，构建每个部件的表示向量；将一个模型所有部件的表示向量串联在一起作为输入，通过结构化部件变分自编码器联合编码模型的全局结构和几何细节
表达几何细节复杂拓扑三维模型表示方法系统

[发明专利]一种基于模板匹配的目标定位方法、系统、装置及介质-CN202110257976.7有效
发明人：彭绍湖;朱希诚;胡晓;刘长红;杨兴鑫 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模板匹配的目标定位方法、系统、装置及介质，方法包括：构建模板图像金字塔，并构建第一网格；选取平均梯度幅度大于等于预设的第一阈值的第一网格作为第二网格；确定第二网格中所有像素点的第一梯度幅度和第一梯度方向熵值，并根据第一梯度幅度和第一梯度方向熵值确定第一局部特征点，并根据第一局部特征点建立第一LBP直方图特征向量；建立目标图像金字塔的第二LBP直方图特征向量，再根据第一LBP直方图特征向量和第二LBP直方图特征向量的相似度匹配确定待定位目标的位置和旋转角度本发明减少了对系统算力的要求，克服了现有技术受旋转影响大的缺点，提高了目标定位的准确度，可广泛应用于计算机视觉技术领域。
一种基于模板匹配目标定位方法系统装置介质

[发明专利]一种利用梯度下降和夹角余弦的联合簇标定方法-CN201810015751.9在审
发明人：侯长波;盛阳;司伟建;曲志昱;邓志安;张春杰 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明提供一种利用梯度下降和夹角余弦的联合簇标定方法，在保证聚类准确率的基础上，通过简化支持向量聚类簇标定阶段的运算结构，大大降低了运算时间。该发明所述的方法先将输入数据映射到高维空间中，求得支持向量点，然后对支持向量的簇标定过程进行改进，提出以支持向量点为初始点，通过梯度下降法寻求局部极值点，即局部聚类中心点，然后通过夹角余弦的方法计算剩余点与当前局部聚类中心的相似度本发明所述的梯度下降和夹角余弦簇标定算法不仅可以利用雷达信号分选上，还可以用在其他相邻领域的数据分类上。
夹角余弦聚类中心支持向量标定雷达信号分选标定过程高维空间局部中心数据分类相邻领域运算结构初始点极值点聚类簇下降法相似度映射准确率聚类算法运算归属联合合并改进保证

[发明专利]一种可嵌入式移植的实时人形目标自动识别算法-CN201811108391.3有效
发明人：陈波;王小兵;李江涛 -专利权人：北京晶品特装科技有限责任公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：能够在枪械击发过程中实现人形目标的快速识别及对目标进行自动击发；该算法步骤包括：S1、根据距离和光学视场角对目标的目标框尺度大小进行估算，根据估算值选定预设的人形模板；S2、根据选定的所述人形模板，遍历图像检测窗口内的所有样本目标，计算所述样本目标的特征向量；S3、将所述特征向量的方向梯度向量与预设的方向梯度特征人形模板的方向梯度向量进行匹配，判断所述样本目标是否是人形目标；S4、输出判断出的所述人形目标的位置、相对运动速度和个数。
一种嵌入式移植实时人形目标自动识别算法

[发明专利]一种基于联邦学习的社交协同过滤推荐方法-CN202210412917.7有效
发明人：刘柏嵩;罗林泽;张雪垣;钦蒋承;张云冲 -专利权人：宁波大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的社交协同过滤推荐方法，包括以下步骤：步骤1、由中央服务器选择参与本地训练的用户客户端；步骤2、在用户客户端上进行E轮本地训练，每轮本地训练过程中，分别通过矩阵分解模块、用户对比模块和物品对比模块来计算模型损失函数；步骤3、完成E轮本地训练后，通过梯度保护模块，得到最终需要上传的梯度，并将其上传至中央服务器进行梯度聚合；步骤4、重复步骤1至步骤3，得到充分训练后的用户嵌入向量和物品嵌入向量；步骤5、将用户嵌入向量和物品嵌入向量作为评分预测模块的输入
一种基于联邦学习社交协同过滤推荐方法

[发明专利]防止隐私泄漏的对抗生成网络的训练方法及装置-CN201911206347.0有效
发明人：吴秉哲;陈超超;王力 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：，利用生成器生成多个模拟样本，分为N组；接着，基于第i组模拟样本和第一类别标识，N组真实样本中的第i组真实样本和第二类别标识，以及针对判别器预先设定的损失函数，确定对应于判别器中M个模型参数的M个原始梯度值，组成第i组对应的第i个原始梯度向量，其中真实样本包括隐私数据；然后，分别对所述N组对应的N个原始梯度向量进行梯度裁剪，得到N个裁剪梯度向量；再接着，对所述N个裁剪梯度向量进行平均，得到平均梯度向量；再然后，利用所述平均梯度向量，调整所述M个模型参数，其中M、N、i为正整数，并且M、N≥2，i≤N。
防止隐私泄漏对抗生成网络训练方法装置

[发明专利]一种适配图形引擎的并行视频压缩方法和装置-CN202310487507.3在审
发明人：王锐;王园园;周礼 -专利权人：光线云（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种适配图形引擎的并行视频压缩方法和装置，支持帧内预测和帧间预测模式，在GPU并行计算下，针对帧内预测通过梯度信息确定候选预测模式并筛选最优预测模式进行帧内重建，针对帧间预测利用图形引擎提供的运动信息和深度信息并行计算光流向量，将光流向量作为运动估计输入进行更快速且更精确的运动向量的计算，并根据运动向量进行运动补偿后进行帧间重建，重建后同样采用GPU进行并行压缩，大大提升了压缩效率同时降低了计算开销，非常适合图形引擎输出视频的高效低计算成本压缩
一种图形引擎并行视频压缩方法装置

[发明专利]人脸认证方法和装置-CN201510121748.1有效
发明人：郇淑雯;朱和贵;张祥德 -专利权人：北京眼神智能科技有限公司
申请日： 2015-03-19 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括获取人脸图像样本对，对获取的人脸图像样本对进行分块，对得到的分块计算局部灰度特征向量和局部方向梯度直方图HOG向量，根据计算出的局部灰度特征向量和局部HOG向量，计算判断人脸图像样本对是否属于同一个人
认证方法装置

[发明专利]利用光流的运动补偿的精度细化-CN202080045525.0在审
发明人：陈伟;贺玉文 -专利权人： VID拓展公司
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： H04N19/105 文献下载
摘要：用于所述当前块的运动向量细化和精度差值在比特流中被用信号发送。对于所述当前块中的每个样本，在该样本处计算空间梯度，并且计算该空间梯度和所述运动向量细化之间的标量积。
利用运动补偿精度细化

[发明专利]基于旋转不变性图像特征描述子的目标跟踪算法-CN201911067496.3有效
发明人：徐建华;豆毅庚;韩勇强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明提供一种基于旋转不变性图像特征描述子的目标跟踪算法，包括：对同心圆的旋转不变特征进行描述，将当前帧图像之中的跟踪目标表示为的梯度行向量S，将梯度行向量S设置为跟踪目标模板，在输入下一帧图像之后，以当前帧图像之中跟踪目标的中心点为参考点，在下一帧图像上确定待检测区域，在待检测区域内，通过滑动窗口获得多个与跟踪目标面积相同的待匹配区域，获得任一待匹配区域的梯度行向量S’，计算跟踪目标模板S与待匹配模板S’之间的相似性，在计算所有的待匹配区域的相似性之后
基于旋转不变性图像特征描述目标跟踪算法

[发明专利]一种基于压缩感知理论的联合稀疏信号降维梯度追踪重构算法-CN202110463103.1有效
发明人：刘素娟;江书阳 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：所述方法是将原多测量向量转化为低维度的多测量向量，然后再利用梯度追踪算法从低维多测量向量中恢复出稀疏解，实现对信号的降维重构。重构时使用梯度追踪算法，利用无约束最优化方法中的梯度思想来替代逆矩阵或者广义逆矩阵的计算，不必使用QR分解。本发明降低计算复杂度和提高重构成功率，且信号宽度越大，优势更加明显。
一种基于压缩感知理论联合稀疏信号梯度追踪算法

[发明专利]一种用于无线通信系统的高并行和低复杂度均衡算法-CN202211495506.5在审
发明人：朱国亮;郭骏;陈昊;朱会柱;王荣阳;徐晓飞 -专利权人：中国航空无线电电子研究所
申请日： 2022-11-27 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种用于无线通信系统的高并行和低复杂度均衡算法，包括：步骤1，设置估计向量s的迭代初值，根据估计向量s中元素与接收向量y矩阵变化后向量中元素的象限关系，确定估计向量s的迭代初值s(0)；步骤2，通过设计估计向量s的迭代策略，计算出迭代后的估计向量，计算基本矩阵W，并设置迭代初值s(0)和迭代参数，通过多次迭代得到第T次迭代后的估计向量s(T)；步骤3，通过设计星座点搜索方案，并根据第T次迭代后的估计向量s(T)，计算估计向量s的最终估计值。本发明实施例提供的技术方案解决了现有MIMO系统均衡算法由于基于传统梯度搜索进行，从而导致该算法具有并行性低、且硬件实现代价高的问题。
一种用于无线通信系统并行复杂度均衡算法

[发明专利]基于视频的人头跟踪方法及其装置-CN201410856587.6在审
发明人：张雄;潘晖 -专利权人：深圳中兴力维技术有限公司
申请日： 2014-12-31 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：俯视采集监控区域的监控图像；提取所述监控图像的前景图像；计算所述监控图像的图像梯度值，将非前景图像的区域的图像梯度值置为0，并依据所述图像梯度值计算得到前景图像中的人头中心点概率图；依据所述人头中心点概率图调整滑动窗口，并计算该滑动窗口内的前景图像的梯度方向直方图HOG特征；采用支持向量机SVM分类器对所述HOG特征进行分类识别。
基于视频人头跟踪方法及其装置

[发明专利]图像处理方法及装置-CN201410162145.1有效
发明人：尾见康夫 -专利权人： GE医疗系统环球技术有限公司
申请日： 2014-04-22 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明为图像处理方法及装置，多次反复进行第1工序，按第1及第2图像T、R上的每个坐标p决定像素值的梯度涉及的特征向量n，若坐标p的像素值的梯度向量∇T（p）、∇R’（p）大小为阈值THNorm以上，则将以该梯度向量的大小归一化该梯度向量后的值作为坐标p的特征向量n，若梯度向量小于该阈值则将0向量作为坐标p的特征向量n；第2工序，按第1及第2图像T、R’上的互相对应的每个坐标p算出将坐标p的特征向量彼此的内积的绝对值N次方而得的相关值，求出包含这些相关值的累计值的评价值从而包含同一对象的多个图像之间的对位中，有效抑制噪声对梯度的影响。
图像处理方法装置以及程序

[发明专利]一种基于对抗训练和BiLSTM-CRF的医学领域命名实体识别方法-CN202211305761.9在审
发明人：张丽;马春澎 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗训练和BiLSTM‑CRF的医学领域命名实体识别方法，包括：将医疗文本数据集切分成文字和词组作为训练样本，并通过Word2Vec方法将训练样本转化为词向量矩阵；计算词向量矩阵中每个词向量的梯度，并使用FGM算法对词向量梯度进行标准化处理得到扰动值，将扰动值加入到原有词向量中；将原有词向量与添加了扰动值后的词向量同时送往BiLSTM模型，得到医疗领域字词信息间的关联性特征；将提取到的关联性特征输入到条件随机场
一种基于对抗训练 bilstm crf 医学领域命名实体识别方法