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[发明专利]身体动作快速识别方法及系统-CN202110408054.1有效
发明人：刘曦泽 -专利权人：中国标准化研究院
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：所述方法包括：选择人体关节点中的身体动作判别关节点，建立人体关节精简模型；将人体关节精简模型中的关节夹角参数和关节垂直高度参数作为动作判别参数；以人体关节精简模型中的一身体动作判别关节点作为坐标原点，建立用于获取动作判别参数的人体中心投影坐标系；根据身体动作对应的动作判别参数的变化特征，建立动作识别模型；连续采集动作图像帧，根据动作图像帧从人体中心投影坐标系中获取动作判别参数，根据获取的动作判别参数使用动作识别模型实现具体动作识别。
身体动作快速识别方法系统

[发明专利]一种基于对偶式生成网络的对抗攻击防御模型及应用-CN201911031923.2在审
发明人：陈晋音;朱伟鹏;郑海斌;王雪柯 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对偶式生成网络的对抗攻击防御模型，包括训练好的生成模型Gt和判别模型Dt，其中，所述生成模型Gt用于对输入的对抗样本进行去扰动，输出良性样本，所述判别模型Dt用于对输入的良性样本进行防御判别，输出正确的判别结果。该基于对偶式生成网络的对抗攻击防御模型实现了对已知攻击和部分未知攻击进行防御。还公开了上述基于对偶式生成网络的对抗攻击防御模型在人脸识别领域和无线信号调制类型识别领域中的应用。
一种基于对偶生成网络对抗攻击防御模型应用

[发明专利]训练生成模型和判别模型-CN202010690706.0在审
发明人： A·M·慕诺兹德尔加多 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：公开了一种用于训练生成模型和判别模型的系统（100）。生成模型通过从潜在特征向量生成中间表示并从中间表示生成合成实例来从潜在特征向量生成合成实例。判别模型确定用于输入实例的多个部分的多个判别器得分，其指示部分是来自合成实例还是实际实例。通过反向传播来训练生成模型。在反向传播期间，基于用于合成实例的部分的判别器得分来更新损失相对于中间表示的条目的偏导数，其中至少部分基于中间表示的条目来生成合成实例的部分，并且其中如果判别器得分指示实际实例，则偏导数的值减小。
训练生成模型判别

[发明专利]一种基于人工干预样本集权重的深度学习图像分类模型训练方法-CN201910188285.9有效
发明人：张永军;文韩;沈涛;闫思宇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本文公开了一种基于在深度学习图像分类模型训练中引入多个因素进行样本加权方法。该方法主要包括：通过采集设备实时采集待检测产品图像；将采集图像分别通过模型判别与人工判别并将两者判别结果进行比较；根据比较器结果将错误图像增加到假正或者假负样本集中并更新其权重；根据此时计算出的准确性是否达到预值来判断是否启动更新模型本发明通过引入人工判别结果与模型判别结果进行对比以及人工干预样本集加权，可以根据是否达到预值来更新模型，分类效果明显提高。
一种基于人工干预样本集权深度学习图像分类模型训练方法

[发明专利]一种基于叶色判别工夫红茶发酵质量的方法-CN201510283598.4在审
发明人：宁井铭;张正竹;颜玲;孙京京;方骏婷 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2015-05-28 - 公布日： 2015-11-11 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于叶色判别工夫红茶发酵质量的方法，步骤包括：首先获取工夫红茶发酵过程中不同发酵程度建模样品图像及其颜色信息值，然后建立工夫红茶发酵质量判别模型，最后根据该判别模型对待测工夫红茶样品发酵质量进行判别本发明所述方法与现有技术相比，将工夫红茶发酵过程中的叶色变化的信息数字化，结合化学计量学方法建立工夫红茶发酵质量的判别模型，为工夫红茶发酵质量的科学、准确地判别提供了一种定量判断的方法。
一种基于判别工夫红茶发酵质量方法

[发明专利]基于小样本学习的数字图像传感器硬件指纹匹配方法与系统-CN202110819678.2在审
发明人：任奎;巴钟杰 -专利权人：杭州人云数字科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：在训练阶段，验证方建立图片/视频数据库并提取包含相机指纹的噪声模式，将相机指纹按照机型/设备进行分组后，基于小样本学习方法训练机型判别模型和设备判别模型；在验证阶段，验证方获取待测图片/视频以及已知机型/设备拍摄的参考图片/视频，并从上述图片/视频中提取包含相机指纹的噪声模式，将待测和参考图片/视频的噪声模式输入基于小样本学习预训练好的机型判别模型/设备判别模型，输出待测图片/视频最为匹配的机型/设备该系统包括模型训练单元和机型/设备判别单元。本发明能够提取可靠的相机指纹特征、判别和溯源任意机型/设备并降低计算和存储资源。
基于样本学习数字图像传感器硬件指纹匹配方法系统

[发明专利]基于物联网的智慧消防预警系统-CN202210094584.8在审
发明人：刘广智;刘伟;李祖琦;宋洪粮 -专利权人：山东奥深智能工程有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G08B17/06 文献下载
摘要：本发明涉及智慧消防预警的技术领域，公开了一种基于物联网的智慧消防预警系统，包括传感器，无线路由器，火灾识别装置，并公开了一种基于物联网的智慧消防预警方法，所述方法包括：构建火灾判别指标体系，并利用传感器装置采集火灾判别指标数据；对采集到火灾判别指标数据进行预处理，得到火灾判别指标向量；基于概率图模型构建火灾识别预警模型；将火灾判别指标向量输入到火灾识别预警模型中，火灾识别预警模型输出发生火灾的概率，若输出概率大于指定概率阈值本发明所述方法通过基于物联网设备采集火灾判别指标数据，并构建火灾识别预警模型实现实时地火灾预警。
基于联网智慧消防预警系统

[发明专利]文本判别模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210214818.8在审
发明人：贾伟;许春媛;夏威;杨睿昕 -专利权人：拉扎斯网络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本申请提供了一种文本判别模型的训练方法，包括：基于第一文本样本集，训练得到第一文本判别模型；对初始文本进行变异处理得到变异文本，并以所述变异文本攻击所述第一文本判别模型，得到攻击结果；根据所述攻击结果确定增补样本，并将所述增补样本加入到第一文本样本集中，得到第二文本样本集；根据第二文本样本集，训练得到第二文本判别模型。由此，可得到对于变异文本具备防控能力的第二文本判别模型，由此实现了风险前置，提高了对非法文本判别的时效性和全面性。
文本判别模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于多模型集成学习的训练方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202211067184.4在审
发明人：何悄然 -专利权人：成都知道创宇信息技术有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多模型集成学习的训练方法、装置、电子设备和可读存储介质，在获取包含多张样本图像的样本图像集后，将各张样本图像分别导入至多个不同的检测模型中，获得各个检测模型对样本图像的检测结果。再将多个检测结果导入判别器中，基于样本图像的样本标签和判别器的判别结果构建的目标函数对判别器进行训练，直至满足预设要求时，获得训练完成的判别器。本方案中，首先利用多个不同的检测模型进行检测，以从多角度进行样本图像的处理，获得样本图像多方面的信息，最终再基于多方面的信息综合实现判别器的训练，可以提高模型对图像处理的精确率及召回率。
基于模型集成学习训练方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]识别模糊图像的方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202010785500.6有效
发明人：雷晨雨;沈冬明;张国辉;宋晨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术，揭露了一种识别模糊图像的方法，包括：对训练图像生成扰动数据；将扰动数据与训练图像进行合成，得到训练模糊图像；利用训练模糊图像训练图像模糊判别模型，得到第一图像模糊判别模型和训练预测结果；计算训练预测结果与预置模糊标签的误差值；将误差值大于误差阈值的训练模糊图像汇集为错误样本训练集；利用错误样本训练集对第一图像模糊判别模型进行训练，得到第二图像模糊判别模型；将待判断图像输入至第二图像模糊判别模型，得到判别结果。
识别模糊图像方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于对抗网络的图像亮度提升方法、终端及存储介质-CN202111229916.0在审
发明人：朱家松;雷占占;李庆 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗网络的图像亮度提升方法、终端及存储介质，其中，方法包括：将待处理图像从RGB空间转换为Lab空间，得到预处理数据；将预处理数据输入至对抗网络模型中；将输出图像数据输入至判别网络模型中，得到判别结果；根据判别结果对对抗网络模型进行训练，得到训练后的对抗网络模型；基于训练后的对抗网络模型调节待处理图像的亮度。本发明通过将图像转换为Lab空间，可以避免产生色彩失真的现象；并且，通过将转换后的数据输入至对抗网络模型中，利用判别网络模型判别输出结果，从而自动地寻找亮度增强因子，提高了图像亮度提升的精度，避免了因亮度值过高或过低而产生的图像明暗边缘突出以及色彩扭曲的现象
一种基于对抗网络图像亮度提升方法终端存储介质

[发明专利]建立查询改写判别模型、查询改写判别的方法和对应装置-CN201610408229.8有效
发明人：成幸毅;林荣逸;吕钦;李磊 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明提供了一种建立查询改写判别模型、查询改写判别的方法和对应装置，其中建立查询改写判别模型的方法包括：利用包含query对的第一正样本和第一负样本构成的第一样本集合，分别训练M个神经网络模型，得到M个底层模型，所述M为正整数；从包含query对的第二正样本和第二负样本构成的第二样本集合中提取特征，所述特征包括所述M个底层模型分别对所述第二样本集合中各query对的评分；利用提取的特征训练分类模型，得到查询改写判别模型本发明利用了前沿的机器学习技术，以学习文本表达的潜在关联，从而实现查询改写的准确判别。
建立查询改写判别模型别的方法对应装置

[发明专利]基于少样本度量学习的衣着样式判别方法和装置-CN202111572462.7在审
发明人：刘健欣;黎颖;易满成;彭政;刘晶;俞思帆;黄薇蓉;李卓坚;姜伟;朱明华;张连源 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明实施例涉及目标检测技术领域，公开了一种基于少样本度量学习的衣着样式判别方法和装置。该方法包括：其包括离线训练步骤和在线检测步骤，其中：离线训练步骤包括：步骤1，构建样本数据集和衣着样式判别模型；步骤2，挑选正支持集图像、负支持集图像以及训练样本图像，对衣着样式判别模型进行训练，得到训练后的衣着样式判别模型；在线检测步骤包括：步骤3，从不同角度拍摄多张标准工作服样式图像，构成参考集图像；步骤4，获取实时监控图像，并将参考集图像和监控图像分别送入训练后的衣着样式判别模型的第一输入端和第二输入端，判别衣着是否符合要求实施本发明实施例，可以对具有少量样本的新衣着进行判别是否符合要求。
基于样本度量学习衣着样式判别方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的对称感知人脸图像补全方法-CN201811344788.2有效
发明人：张加万;詹睿;孙迪;潘刚 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的对称感知人脸图像补全方法，包括下列步骤：(1)选取数据；(2)构建网络模型：采用生成对抗网络来构建补全网络模型，该网络模型包含一个生成器和三个判别器，生成器采用“U‑Net”网络结构，它的输入是一张带有缺失区域的RGB图像，输出是补全后的RGB结果图，生成器致力于为输入图像的缺失区域构建出真实自然的语义内容；三个判别器分别为全局判别器，局部判别器以及对称判别器，这三个判别器通过判别其输入内容的真假，以此来对生成器进行优化；(3)训练网络模型；(4)对人脸图像中的对称性元素的补全进行优化。
一种基于深度学习对称感知图像方法

[发明专利]人脸合成图像的检测方法及装置-CN202010078798.7有效
发明人：乔鹏;赵蕾;窦勇;姜晶菲;李荣春;牛新;苏华友;潘衡岳 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-02-03 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸合成图像的检测方法及装置，包括：将待检测图像输入已训练的网络模型，以由网络模型中的人脸检测网络基于待检测图像获得包含人脸框的图像并输出给网络模型中的真伪判别网络；真伪判别网络基于包含人脸框的图像判别待检测图像是否为人脸合成图像针对不同换脸技术篡改得到的待检测图像，可以通过本发明提出的包含人脸检测网络和真伪判别网络的网络模型实现准确检测，通用性好，由于人脸检测网络可以精确检测出待检测图像中的人脸，真伪判别网络基于包含人脸框的图像可以只基于人脸特征来判别待检测图像的真伪，避免待检测图像背景的干扰，因此本发明得到的判别结果准确度比较高。
合成图像检测方法装置

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