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[发明专利]一种人脸识别方法和装置-CN201410003078.9有效
发明人：张莉;卢星凝;曹晋;王邦军;何书萍;李凡长;杨季文 -专利权人：苏州大学
申请日： 2014-01-03 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种人脸识别的方法，该方法基于一类支持向量机来学习人脸图像之间的相似性，包括对人脸样本进行分类得到训练样本组和测试样本组；对训练样本组中的训练样本进行分类得到至少两个类别，在每个类别中获取训练样本生成差样本对，并构造训练样本对组；依据训练样本对组对一类支持向量机进行训练，得到其决策模型参数，并得到相似性判别模型；将测试样本组中任意获取两个测试样本生成的测试差样本对输入相似性判别模型中进行相似性判断。在该方法中，输入一类支持向量机的训练样本采用分类并依据同类训练样本中生成训练样本差的方式，使得输入一类支持向量机的数据量减少，降低了计算的复杂度。
一种识别方法装置

[发明专利]对抗样本检测方法、装置、计算设备及计算机存储介质-CN201980002627.1有效
发明人：王艺;黄波;王炜 -专利权人：东莞理工学院
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种对抗样本检测方法、装置、计算设备及计算机存储介质。该方法包括：获取训练样本及其对应的训练样本标签，训练样本标签包括正常样本和对抗样本；将训练样本输入目标模型，得到训练样本的第一预测得分向量；将训练样本添加N次随机扰动，得到N组对比训练样本；将N组对比训练样本分别输入目标模型，得到每一组对比训练样本的第二预测得分向量；根据第一预测得分向量和每一组对比训练样本的第二预测得分向量构建特征数据；根据特征数据及特征数据对应的训练样本标签，训练分类模型，得到检测器；根据该检测器对输入的测试数据进行检测本发明实施例可以根据该检测器实现对抗样本的可靠检测。
对抗样本检测方法装置计算设备计算机存储介质

[发明专利]机床主轴轴承故障诊断模型建立、故障诊断方法和系统-CN202110819403.9在审
发明人：轩建平;王子胜;章明慧 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：采集机床主轴轴承工作时的信号，构建少量有标签样本数据集，生成随机噪声样本；建立生成对抗网络，其中的判别器仅在输入有标签样本时结合Actor‑Critic算法；训练过程包括：将随机噪声样本输入生成器后输出生成样本，计算与无标签样本的分布距离作为生成器的损失，将生成样本和无标签样本输入判别器计算其无监督损失，将有标签样本输入判别器后，根据Actor‑Critic算法计算其有监督损失；根据生成器的损失和判别器的无监督损失与有监督损失之和更新生成对抗网络参数本发明旨在使用半监督训练方式减少手工标记样本的成本。
机床主轴轴承故障诊断模型建立方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸验证方法-CN201810366071.1有效
发明人：袭肖明;于治楼;陈祥;吴永健 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸验证方法，其实现过程为，首先收集训练图像，挑选正类样本，生成正类模板；构造训练集，将收集的训练图像与正类模板进行比对；设计损失函数，通过优化该函数，结合训练集训练卷积神经网络模型，使该卷积神经网络模型可样本对输入；将待验证样本与产生的正类模板构造成一个样本对输入到卷积神经网络中，根据验证结果，确定样本为正类或负类，正类则验证通过，负类则验证不通过。本发明的一种基于卷积神经网络的人脸验证方法与现有技术相比，将单样本输入改为样本对输入，能够学到样本与正类模板的相似性，直接输出样本与正类模板的比对结果，不需要与其他正类样本进行一一比对，可以有效地降低验证时间
一种基于卷积神经网络验证方法

[发明专利]位姿估计网络训练及定位方法、装置、设备、存储介质-CN202011387363.7有效
发明人：李甲;韩轲鑫;赵一凡;谷大鑫;赵沁平 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：方法包括：以真实样本图像为基准，对各真实样本图像中的样本对象的目标检测结果进行随机采样，获取各真实样本图像中的样本对象的至少一个随机采样样本图像；基于各真实样本图像中的样本对象的置信度图、在标准坐标系下的坐标图、在相机坐标系下的深度图，以及，样本对象的至少一个随机采样样本图像对位姿估计网络进行训练，得到训练好的位姿估计网络；在网络训练阶段，位姿估计网络用于基于输入的图像，估计所输入的对象的置信度图、所输入的对象在标准坐标系下的坐标图，以及，所输入的对象在相机坐标系下的深度图。
估计网络训练定位方法装置设备存储介质

[实用新型]多腔室样本保持器-CN201821785581.4有效
发明人：郭毅军;张新云;李洪远 -专利权人：重庆西山科技股份有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： A61B10/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多腔室样本保持器，包括：样本保持器本体，其具有第一端部和第二端部，在样本保持器本体上设置有多个样本腔室以及分别与多个样本腔室连通的多个进口；输入导管，其一端为首端，另一端为尾端；输入导管可绕旋转轴线转动；所述样本保持器本体的所述第一端部的端面上沿以所述旋转轴线为中心的圆周方向上设置有环形的滑槽，多个所述样本腔室的进口设置在所述滑槽的底面上，所述输入导管的尾端可滑动地设置在所述滑槽内，所述输入导管的尾端沿所述滑槽转动时选择性与其中一个所述样本腔室的进口连通本实用新型的多腔室样本保持器，由于样本保持器本体不转动，结构简单，成本低，而且避免了破坏软组织形态。
样本保持器输入导管样本腔室滑槽多腔室尾端转动本实用新型第一端部旋转轴线连通进口软组织第二端部可滑动地

[发明专利]信贷数据样本均衡方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011448174.6有效
发明人：熊娇;刘雨桐;石强;张兴;王国勋 -专利权人：润联软件系统（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了信贷数据样本均衡方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：对不均衡的信贷数据样本集进行切分组合，得到n个包含大样本和小样本的原始样本集；对n个原始样本集分别进行自适应综合过采样处理，得到n个过采样样本集；且过采样样本集与所述原始样本集一一对应；将每一过采样样本集输入至第一卷积神经网络中进行模型训练，并将对应的所述原始样本集输入至第二卷积神经网络中进行模型训练，构建得到对应的样本均衡模型；将n个目标样本集分别输入到n个样本均衡模型中并输出n个欠采样均衡样本集，对n个欠采样均衡样本集进行堆叠汇总得到最终的信贷数据均衡样本集。本发明可以提高最终的信贷数据均衡样本集的稳定性与有效性。
信贷数据样本均衡方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种信息的预测方法、系统以及电子设备-CN201910669544.X有效
发明人：陈永环;邹泊滔;孙清清;王鑫云;王淑钰;赵云;梅树起 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息的预测方法，包括：根据已有样本中带标签的标记样本和不带标签的未标记样本建立第一样本集合，所述第一样本集合中的样本为带有标签的样本；根据所述标记样本建立第二样本集合；将所述第一样本集合和第二样本集合合并，得到第三样本集合；根据所述第一样本集合中样本的特征和标签之间的关系、所述第二样本集合中样本的特征和标签之间的关系、所述第三样本集合中样本的特征和标签之间的关系，分别生成第一映射函数、第二映射函数和第三映射函数；根据业务需求，通过所述第一映射函数对输入信息进行预测，或通过所述第一映射函数和第二映射函数对输入信息进行预测，或通过所述第三映射函数对输入信息进行预测。
一种信息预测方法系统以及电子设备

[发明专利]非线性音频效果的数字建模方法、计算机设备及存储介质-CN202310624871.X在审
发明人：张宏鑫;毛怡帆;吴泓嘉 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G10L19/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种非线性音频效果的数字建模方法、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取音频源输入信号的采样样本；将输入信号的采样样本发送至目标系统的输入，并获取目标系统输出信号的采样样本；基于W‑H非线性模型，以输入信号的采样样本作为W‑H非线性模型的输入，以目标系统输出信号的采样样本作为W‑H非线性模型的期望输出，使用自适应矩估计计算W‑H非线性模型的参数；获取W‑H非线性模型的期望输出信号的采样样本和真实输出信号的采样样本，对每个采样样本进行短时傅里叶变换，得到两个信号的幅度谱，计算两个幅度谱之间的差异，并采用级联的滤波器拟合该差异，得到最终的W‑H非线性模型；基于最终的W‑H非线性模型输出处理后的信号。
非线性音频效果数字建模方法计算机设备存储介质

[发明专利]用于生成模型的方法、装置和用于识别图像的方法、装置-CN201910573598.6有效
发明人：潘滢炜;姚霆;梅涛 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取目标数量个训练样本集和神经网络；从目标数量个训练样本集中选取训练样本集，执行以下训练步骤：对于训练样本集中的训练样本子集，执行以下步骤：将该训练样本子集中的样本图像输入特征提取层，获得特征向量；将特征向量输入类别生成层，获得类别信息；将样本类别信息和类别信息输入第一损失层，获得损失值；将特征向量输入第二损失层，获得密度正则化值；训练步骤还包括：将所获得的损失值和密度正则化值输入第三损失层
用于生成模型方法装置识别图像

[发明专利]一种文本识别模型训练方法及装置-CN202210223227.7在审
发明人：张鹏远;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本申请提供一种文本识别模型训练方法及装置，其中所述文本识别模型训练方法包括：确定样本训练集，所述样本训练集包括目标样本图片、及其对应的样本标签；将所述目标样本图片输入至所述卷积层中进行卷积处理，获得所述目标样本图片的卷积向量；将所述卷积向量输入至所述自注意力机制编码层中进行编码处理，获得编码向量；将所述编码向量和所述样本标签输入至所述全连接层计算目标损失值，且根据所述目标损失值调整所述文本识别模型的参数，直至达到训练停止条件
一种文本识别模型训练方法装置

[发明专利]一种基于3D点云鲁棒一致性的后门黑盒检测方法和系统-CN202310930297.0在审
发明人：胡胜山;刘威;李明慧;万伟 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于3D点云鲁棒一致性的后门黑盒检测方法，包括：防御方从用户端获取待测输入样本X和待保护模型fθ(·)，防御方构建点云腐蚀集#imgabs0#防御方使用点云腐蚀集#imgabs1#对得到的待测输入样本X进行腐蚀鲁棒性评估测试，以得到待测输入样本X的腐蚀鲁棒性分数CRS(X)，防御方将待测输入样本X的腐蚀鲁棒性分数CRS(X)输入预先训练好的二分类器进行分类，以得到分类结果，防御方根据分类结果判断待测输入样本X是否为带有后门触发器的后门样本，如果是则防御方直接删除该待测输入样本X，然后过程结束，否则过程结束。
一种基于点云鲁棒一致性后门黑盒检测方法系统

[发明专利]循环快速傅里叶变换-CN200680047246.8有效
发明人：利夫·威廉松;吉姆·斯文森;安德斯·贝尔克曼 -专利权人： LM爱立信电话有限公司
申请日： 2006-12-12 - 公布日： 2008-12-24 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：该DIF FFT级包括交换逻辑，该交换逻辑接收第一输入样本x(v)和第二输入样本x(v+N/2)，并选择性地在相应的第一交换逻辑输出端口和第二交换逻辑输出端口供应第一输入样本和第二输入样本，或者另选地在相应的第一交换逻辑输出端口和第二交换逻辑输出端口供应第二输入样本和第一输入样本用于对第一交换逻辑输出端口和第二交换逻辑输出端口所供应的值进行相减；以及旋转因子逻辑，其将该求差单元所供应的值乘以旋转因子W_N^{(v+s)mod(N/2)}，其中s是表示N个输入样本的循环移位量的整数
循环快速傅里叶变换

[发明专利]一种模型所有权验证方法、装置、存储介质及设备-CN202211145984.3在审
发明人：李一鸣;刘焱;钟昊翔;翁海琴;江勇;夏树涛 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F21/10 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型所有权验证方法、装置、存储介质及设备，通过将原始样本输入目标跟踪模型，得到模型的特征提取子网输出的第一特征，将第一特征输入模型的目标跟踪子网，得到跟踪结果。在原始样本中添加指定特征，得到调整样本，并输入目标跟踪模型，得到特征提取子网输出的第二特征。以该跟踪结果与原始样本的标注差异最小，以及该第一特征与第二特征差异最大为优化目标，训练目标跟踪模型。可在当接收到针对待验证模型的验证请求时，将原始样本输入待验证模型，得到第一跟踪结果，以及将原始样本的调整样本输入待验证模型，得到第二跟踪结果，根据第一跟踪结果与第二跟踪结果间的差异，判断待验证模型是否基于目标跟踪模型得到
一种模型所有权验证方法装置存储介质设备

[发明专利]由全局向局部传递的图像特征提取方法及装置-CN201610118048.1有效
发明人：王耀农 -专利权人：浙江宇视科技有限公司
申请日： 2016-03-02 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开的由全局向局部传递的图像特征提取方法及装置，应用网络结构的每一层网络中，该方法包括：将所有输入样本的所有像素特征值排列成一个特征矩阵，对该特征矩阵进行PCA计算，获得预设数量个PCA卷积核；根据每一层网络的预设局部卷积核尺寸，在输入样本和每个PCA卷积核的对应位置分别选取预设局部卷积核尺寸的区域，将对应的两个区域进行卷积计算，直至遍历所有的输入样本和所有PCA卷积核，生成新的特征样本；将新的特征样本作为输入样本输入下一网络层本发明的方法及装置提取的图像特征兼顾了全局与局部特性，同时，降低了对样本数量和计算模块性能的要求。
全局局部传递图像特征提取方法装置