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[发明专利]一种基于特征解耦的微表情识别方法-CN202210522618.9在审
发明人：卢官明;束永丽;卢峻禾 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征解耦的微表情识别方法，该方法包括以下步骤：构建并训练普通表情‑身份特征解耦网络，将训练好的普通表情‑身份特征解耦网络作为微表情‑身份特征解耦网络的初始模型，使用人脸微表情图像样本微调该模型，得到微表情‑身份特征解耦网络；构建包含普通表情‑身份特征解耦网络、微表情‑身份特征解耦网络的对抗网络模型，通过对抗学习方法，使用相同表情类别的人脸普通表情图像样本和人脸微表情图像样本训练对抗网络模型；将训练好的对抗网络模型中的微表情‑身份特征解耦网络作为最终的微表情识别模型。本发明可以使模型排除人脸身份特征干扰，更加关注微表情特征，从而提高微表情识别的准确率。
一种基于特征表情识别方法

[发明专利]多粒度特征解析的服务识别方法及装置-CN202011451484.3有效
发明人：魏志强;贾东宁;桂琳;许佳立 -专利权人：青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H04L43/0817 文献下载
摘要：本申请公开了一种多粒度特征解析的服务识别方法及装置。所述多粒度特征解析的服务识别方法包括主机存活探测，从而获取存活主机；对存活主机进行开放端口扫描；使用多粒度特征解析方法对开放端口进行服务识别。本申请的多粒度特征解析的服务识别方法通过复合策略对端口返回信息进行特征解析，并进行高效率指纹库匹配，相对于现有技术更为准确，结果也更为详细。
粒度特征解析服务识别方法装置

[发明专利]一种匹配信息的方法、装置和智能门锁-CN201710708597.9有效
发明人：刘志亮 -专利权人：美智光电科技股份有限公司
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G07C9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种匹配信息的方法、装置和智能门锁，该方法包括：S1，获取生物特征解锁信息，并将生物特征解锁信息的获取次数加一；S2，将获取到的生物特征解锁信息与当前获取次数对应的预设生物特征解锁信息进行匹配；S3，在获取到的生物特征解锁信息与预设生物特征解锁信息匹配的情况下，执行S1，直到预设获取次数对应的所有生物特征解锁信息均进行匹配。
一种匹配信息方法装置智能门锁

[发明专利]基于人体解析的仓储作业人员的检测方法、装置及介质-CN202211118464.3有效
发明人：王玉石;尹旭;马兵;张烁;王玉增;续敏;刘建斌;朱运恒 -专利权人：山东能源数智云科技有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，提供了基于人体解析的仓储作业人员的检测方法、装置及介质，包括：获取仓储作业场景包括多个作业人员的待处理图像后，将待处理图像输入第一人体特征解析网络，得到全局特征图；采用FastR‑CNN网络对待处理图像进行处理后输入第二人体特征解析网络，得到各作业人员的实例掩码局部特征图；采用Mask R‑CNN网络对待处理图像进行处理后输入第三人体特征解析网络，得到各作业人员的实例真值掩码特征图；基于全局特征图、各作业人员的实例掩码局部特征图和各作业人员的实例真值掩码特征图中的各特征，得到各作业人员的初始人体特征解析图和相应人体特征解析图。
基于人体解析仓储作业人员检测方法装置介质

[发明专利]一种基于解耦自编码器的SAR可解释特征提取与分类方法-CN202310722752.8在审
发明人：耿杰;张宇航;蒋雯 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于解耦自编码器的SAR可解释特征提取与分类方法，首先建立散射特征解耦自编码器模型，采用滑窗采样能简单有效的构建无标签训练集。解耦自编码器模型并进行训练，以散射特征解耦自编码器，提取SAR图像可解释特征；由于采用切分‑遮掩图像块的方式加速了解耦网络的训练效率。散射特征解耦层的引入，使得反映散射特性的抽象语义特征被映射到指定的特征子空间，散射特征解耦自编码器得到的特征具有较强的可解释性和解耦性，这有利于下游分类任务。
一种基于编码器 sar 可解释特征提取分类方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的跨领域面部特征解析方法-CN201711251399.0有效
发明人：石宇;张丽君;刘鹏程;周祥东 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2017-12-01 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的跨领域面部特征解析方法，包括：采集样本数据；根据采集的样本数据中的有标签数据及其类别，对无标签数据的样本类别、样本相似度和样本所属领域进行预测；根据预测结果获取模型参数，建立跨领域面部特征解析网络模型；对所述模型进行训练；通过训练后的跨领域面部特征解析网络模型执行跨领域面部特征解析任务；本发明将自适应特征学习和识别模型训练联合到统一的卷积神经网络框架中，同时优化样本标签预测、领域标签预测和样本相似性预测三个目标函数的损失，确保网络学习到的面部图像特征具有类间判别性和领域不变性，尤其适用于跨领域面部特征解析。
一种基于卷积神经网络领域面部特征解析方法

[发明专利]基于特征解耦学习的低曝光图像增强方法-CN202110745105.X有效
发明人：王军;韩淑雨;潘在宇;李玉莲;申政文;陈晓玲 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征解耦学习的低曝光图像增强方法，使用正常曝光静脉图像和低曝光静脉图像训练特征解耦网络，迫使编码得到低曝光静脉图像的背景特征，再利用训练好的特征解耦网络和低曝光静脉图像训练图像增强网络，提取低曝光静脉图像的纹理特征，实现低曝光静脉图像的纹理特征和背景特征分离，并单独使用低曝光静脉图像的纹理特征重建增强的静脉图像。本发明提出一种基于特征解耦学习的低曝光图像增强方法，从两种图像的特点出发，引入对抗损失，将低曝光静脉图像纹理特征和背景分离，操纵特定的特征重建正常曝光的图像，对低曝光静脉图像实现有效增强。
基于特征学习曝光图像增强方法

[发明专利]一种应用特征解耦的低剂量CT图像修复方法及系统-CN202110079304.1有效
发明人：王国利;李振昌;郭雪梅 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用特征解耦的低剂量CT图像修复方法及系统，该方法包括：获取原始低剂量CT扫描图像；对原始低剂量CT扫描图像进行特征解耦，得到待处理的特征；将待处理的特征进行修复处理并聚合，得到聚合后特征；对聚合后特征进行解码，恢复出修复后的正常剂量CT扫描图像。该系统包括：图像获取模块、特征解耦模块、修复聚合模块和恢复模块。本发明考虑混合失真之间的相互干扰，对低剂量CT图像进行去噪和修复。本发明作为一种应用特征解耦的低剂量CT图像修复方法及系统，可广泛应用于图像修复领域。
一种应用特征剂量 ct 图像修复方法系统

[发明专利]多种视网膜积液联合分割的上下文关注与融合网络系统-CN202110171467.2有效
发明人：朱伟芳;叶妍青;陈新建 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开一种适用于多种视网膜积液联合分割的上下文关注与融合网络，包括特征编码模块、上下文收缩编码CSE模块、上下文金字塔引导CPG模块、特征解码模块，上下文收缩编码CSE模块嵌入于特征编码模块中，上下文金字塔引导CPG模块设置于特征编码模块、特征解码模块之间，上下文收缩编码CSE模块与特征解码模块跳跃连接；视网膜OCT图像通过特征编码模块和上下文收缩编码CSE模块对各层次特征进行选择性聚合，再通过上下文金字塔引导CPG模块获得多尺度上下文信息输入到特征解码模块中，特征解码模块输出分割结果。本申请的适用于多种视网膜积液联合分割的上下文关注与融合网络，克服了现有技术中存在的特征聚合无选择性、多尺度信息提取能力低下等问题。
多种视网膜积液联合分割上下文关注融合网络系统

[发明专利]一种基于多尺度特征解耦的机场飞行区目标实时检测方法-CN202310057411.3在审
发明人：吉咸阳;朱伟;胡迪;董小舒;王啸;辛付豪;邢志强;齐美彬;庄硕 -专利权人：南京莱斯电子设备有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征解耦的机场飞行区目标实时检测方法，其步骤包括：1、获取机场飞行区监控视频，构建机场飞行区目标检测数据集；2、构建多尺度特征融合模块，实现不同尺度目标的检测；3、将目标检测中的分类和定位任务进行解耦，构建基于特征解耦的学习网络；4、将基于特征解耦的学习网络和多尺度特征融合模块加入到YOLOv5目标检测网络，结合损失函数来训练优化目标检测模型。本发明利用多尺度特征融合模块聚合浅层细节信息和深层语义信息，增强了不同尺度目标的检测能力，并利用特征解耦学习网络解耦分类和定位任务，分别学习旋转不变和旋转协变特征，提升了目标检测的准确性。
一种基于尺度特征机场飞行目标实时检测方法

[发明专利]特征解耦模型的训练、语音解耦、语音合成的方法及设备-CN202210517566.6在审
发明人：孙奥兰;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术，提出了一种特征解耦模型的训练、语音解耦、语音合成的方法及设备，该方法包括：将样本音频的第一频谱特征输入至预训练的语音特征解耦模型的节奏编码器进行编码得到节奏编码；利用模型的内容编码器对第一频谱特征进行编码得到内容编码；利用模型的音高编码器对音高轮廓特征进行编码得到音高编码；通过模型的解码器对输入至解码器中的节奏编码、内容编码、音高编码、用户身份特征进行解码得到第二频谱特征；根据计算得到的重构损失函数和正交损失函数得到整体损失函数；根据整体损失函数计算梯度迭代更新模型参数，直至达到收敛条件，得到已训练的语音特征解耦模型。本申请可以优化语音特征解耦达到充分解耦的目的。
特征模型训练语音合成方法设备

[发明专利]一种用于眼底图像血管分割的U型网络-CN201911095957.8在审
发明人：季鑫 -专利权人：珠海上工医信科技有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：其中，该U型网络包括：特征编码器以及特征解码器，特征编码器与特征解码器连接，特征编码器包括M个串联的下采样模块，用于提取眼底图像的图像特征；特征解码器包括N个串联的上采样模块，N个上采样模块分别与N个下采样模块连接本发明解决了由于相关技术中眼底图像血管分割精度低，不能完全刻画眼底图像血管特征的技术问题。
一种用于眼底图像血管分割网络

[发明专利]文本特征的解码方法和装置、存储介质及电子设备-CN202311103289.5在审
发明人：杨韬 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本公开提供了一种文本特征的解码方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取文本特征解码模型中第i‑1层特征解码层输出的文本特征；获取与第i层特征解码层对应的k个全局特征向量，k个全局特征向量用于表征文本特征中的字符向量之间关联关系；依次获取文本特征中的每一个字符向量与k个全局特征向量中的每一个全局特征向量的向量相似度，并基于对应于同一个字符向量的k个向量相似度将每一个字符向量依次更新为参考字符向量；将参考字符向量拼接得到的参考字符向量序列确定为解码得到的目标文本特征本公开解决了文本特征解码效率低的技术问题。
文本特征解码方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于多尺度特征解耦的多层级细粒度图像生成方法-CN202210422103.1在审
发明人：杜友田;沈逸如;陈中奇;陈思源;张新明 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种基于多尺度特征解耦的多层级细粒度图像生成方法，对公开数据集图像进行预处理；确定图像的层次划分，构建多尺度特征解耦网络，提取图像背景以及图像前景的形状和外观的多尺度特征，将真实图像映射到隐变量空间；将提取的特征编码作为多层级生成对抗网络的输入数据；将多尺度特征解耦网络得到的中间层特征图与多层级生成对抗网络中对应尺度的特征图进行跳跃连接，实现多尺度特征融合；设计损失函数并设置参数，训练多尺度特征解耦网络和多层级生成对抗网络，得到训练好的细粒度图像生成模型
一种基于尺度特征多层细粒度图像生成方法

[发明专利]一种图像修复方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202011072199.0在审
发明人：沈伟;康斌 -专利权人：腾讯科技（北京）有限公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像修复方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法应用于图像修复模型，所述图像修复模型包括特征编码网络、特征修复网络及特征解码网络，所述方法包括：通过所述特征编码网络，对包含标记信息的待修复图像进行特征编码，得到对应的编码特征；其中，所述标记信息，用于指示所述待修复图像的待修复区域；通过所述特征修复网络，对所述编码特征进行位置变换，得到位置变换特征，并基于所述位置变换特征对所述编码特征进行特征修复，得到对应的修复特征；通过所述特征解码网络，对所述修复特征进行特征解码，得到对应的修复图像。
一种图像修复方法装置设备计算机可读存储介质

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