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[发明专利]一种用于纵向联邦XGboost模型训练的梯度聚合方法-CN202311150627.0在审
发明人：马煜翔;冯黎明;刘文博 -专利权人：蓝象智联（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-09-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于纵向联邦XGboost模型训练的梯度聚合方法。它包括以下步骤：发起方计算出一阶梯度向量g、二阶梯度向量h，将一阶梯度向量g、二阶梯度向量h秘密分享给参与方和计算方；计算方对得到的分片进行同态加密后发送给参与方；参与方基于得到的分片和计算方同态加密后的分片计算出一阶梯度聚合值向量密文、二阶梯度聚合值向量密文；参与方将一阶梯度聚合值向量密文、二阶梯度聚合值向量密文秘密分享给发起方、计算方；计算方对密文分片进行解密，得到对应的明文值并发送给发起方；发起方计算出明文的一阶梯度聚合值向量G、二阶梯度聚合值向量H。本发明在保护各方数据隐私的基础上引入计算方，有效解决了发起方的计算压力。
一种用于纵向联邦 xgboost 模型训练梯度聚合方法

[发明专利]梯度方向计算装置-CN201910585480.5在审
发明人：野本祥平 -专利权人：株式会社电装
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：提供了一种计算像素的梯度方向的梯度方向计算装置。在该梯度方向计算装置(10)中，元素梯度向量计算单元(11)通过使用感兴趣像素附近的像素值的差来针对感兴趣像素计算两个相互垂直的元素梯度向量。象限确定单元(12)基于两个元素梯度向量中的每个的正/负符号的组合来确定由这两个元素梯度向量限定的四个象限之中包含感兴趣像素的梯度方向的象限。比率比较单元(13)通过将两个元素梯度向量的大小的比率中的每个与预定阈值进行比较来确定比较结果。梯度方向确定单元(14)确定与正/负符号和比较结果的组合对应的梯度方向。
梯度向量感兴趣像素象限梯度方向计算像素方向确定单元比较单元计算单元确定单元垂直的

[发明专利]图像处理装置、图像处理方法及程序-CN200910168492.4无效
发明人：野村宜邦 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2009-08-26 - 公布日： 2010-03-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该图像处理装置包括：第一分布计算单元，计算包括图像上的特征点的第一局部区域中的亮度梯度向量的分布；第二分布计算单元，计算在图像上的所述特征点附近的第二局部区域中的亮度梯度向量的分布；选择单元，将第一局部区域的亮度梯度向量的分布与第二局部区域的亮度梯度向量的分布进行比较，以从第二局部区域的亮度梯度向量中选择最不同的亮度梯度向量的分布；以及特征描述信息计算单元，基于第一局部区域的亮度梯度向量的分布和由选择单元选择的第二局部区域的亮度梯度向量的分布，来计算特征点处的特征描述信息
图像处理装置方法程序

[发明专利]一种基于梯度的简单高效的指纹方向场计算方法-CN201811551556.4在审
发明人：梅园;江锴威;张骞文 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于梯度的简单高效的指纹方向场计算方法，包括以下步骤：将指纹图象I划分为一系列不重叠的大小为W×W的块；计算块内每个点分别沿x轴，y轴方向的点梯度向量；计算每个块的块梯度向量；将每个块梯度向量与其4邻域块梯度向量做平均，以更新该块梯度向量；重复上一步N次；将块梯度向量转换为块方向。本发明通过对经典梯度算法进行简单、实用的改进，在方向场计算准确性、抗噪性上，本发明相较于原始经典算法有很明显的提升；在运算效率上，本发明简单明了，相较于原始经典算法，本发明在运行速度上提升了40倍。
梯度向量指纹方向场经典算法梯度算法运算效率指纹图象不重叠方向场计算块抗噪性邻域块重复转换更新改进

[发明专利]一种异构系统的并行逻辑回归方法与系统-CN201510945415.0在审
发明人：王娅娟;张广勇;吴韶华;卢晓伟;张清 -专利权人：浪潮（北京）电子信息产业有限公司
申请日： 2015-12-16 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构系统的并行逻辑回归方法与系统，将逻辑回归模型的目标函数的梯度计算通过并行化的方式计算得到，将计算梯度使用的样本的特征向量构成样本矩阵，分类标签构成标签向量，将样本矩阵、标签向量和特征权重向量分别进行划分，划分后分配到批量的计算节点上分别计算再将结果并归得到大量样本的梯度值，从而根据并行计算得到的梯度确定目标特征权重向量，完成LR问题的求解，可以利用批量的计算节点高效地进行大规模样本的LR问题的并行求解
一种系统并行逻辑回归方法

[发明专利]一种用于执行AdaGrad梯度下降训练算法的装置和方法-CN201610280620.4有效
发明人：郭崎;刘少礼;陈天石;陈云霁 -专利权人：中科寒武纪科技股份有限公司
申请日： 2016-04-29 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：一种计算装置和方法，该计算装置包括控制器单元和数据处理单元；该装置首先读取梯度向量以及待更新值向量，同时用当前梯度值更新缓存区中的历史梯度值；每次迭代时，利用当前梯度值及历史梯度值计算更新量，并对待更新向量进行更新操作；持续训练直至待更新参数向量收敛。
一种用于执行 adagrad 梯度下降训练算法装置方法

[发明专利]基于多个源模型修正新模型的方法、装置以及计算机设备-CN202010760913.9有效
发明人：徐玲玲;雷晨雨;张国辉;宋晨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多个源模型修正新模型的方法、装置以及计算机设备，其中方法包括：将第一训练数据输入至新模型中得到第一当前向量；以及，将第一训练数据分别输入至多个预设的源模型中进行计算，得到对应各源模型的特征向量；并融合计算得到指标向量；计算第一当前向量与指标向量之间的梯度值；根据梯度值校正新模型中的参数。本发明的有益效果：通过将训练数据输入现有的多个源模型中，得到对应的多个特征向量，然后融合计算得到指标向量，然后计算指标向量与新模型得到的当前向量之间的梯度值，通过梯度值校正新模型中的参数。
基于多个源模型修正方法装置以及计算机设备

[发明专利]数字图像中基于梯度与颜色特征的直线自动匹配方法-CN201010177344.1无效
发明人：王志衡;刘红敏;薛霄;贾宗璞;贾利琴 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2010-05-10 - 公布日： 2010-09-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种数字图像中直线自动匹配方法，包括：采集图像并输入计算机；提取图像中的直线段；确定直线邻域并划分子区域；将各点高斯梯度与其所在子区域的平均高斯梯度分别进行内积与外积运算获得梯度特征；将各点颜色对其所在子区域的平均颜色进行归一化获得颜色特征；基于梯度特征计算直线的梯度均值描述向量与梯度标准差描述向量；基于颜色特征计算直线的颜色均值描述向量与颜色标准差描述向量；计算直线的描述向量之间的欧式距离，分别赋予不同权重系数后求和，获得直线之间的相似度本发明提供的方法不需要借助任何先验条件，同时利用了梯度与颜色两种图像特征，能够适用于不同类型的图像，具有更加广泛的适应性。
数字图像基于梯度颜色特征直线自动匹配方法

[发明专利]基于梯度一致性的高分辨率场景多视图立体方法-CN202210538242.0在审
发明人：符传毓;黄楠;黄子杰;张启航;许泽曦;廖永健;曹启库;刘远;熊晓明;蔡述庭 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于梯度一致性的高分辨率场景多视图立体方法，包括：计算原始图像集合的深度图和法向量图，同时处理原始图像集合，得到图像梯度图；计算深度图和法向量图中所有像素点的几何一致性匹配代价，并通过图像梯度图计算控制几何一致性的带有截断的权重大小，计算匹配代价函数，得到初级的深度图和初级的法向量图；使用两种算法计算图像深度梯度并归一化处理两者之间的差值得到梯度一致性部分的匹配代价，计算总匹配代价函数，得到中级的深度图和中级的法向量图；对中级的深度图和中级的法向量图做滤波处理；通过三角插值补全的方式在没有深度值或法向量的像素点插入新的深度值或法向量，得到准确的深度图和准确的法向量图。
基于梯度一致性高分辨率场景视图立体方法

[发明专利]一种基于双梯度的弱监督目标定位方法及装置-CN202110367847.3在审
发明人：薛松;罗情平;侯飞;师帅;王曙;徐磊;孟彤;李乾 -专利权人：中车青岛四方车辆研究所有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双梯度的弱监督目标定位方法，包括：将图像数据集作为训练集，训练原始深度学习分类模型，得到深度学习模型；图像数据集包括多个图像数据和标注向量，深度学习模型输出卷积特征图、多个类别和每个类别的概率向量；根据类别、概率向量和每个类别的标注向量，计算概率向量与标注向量的交叉熵损失；计算交叉熵损失关于卷积特征图的第一梯度；根据第一梯度对卷积特征图进行信息增强，得到类别信息增强图；计算概率向量关于卷积特征图的第二梯度；根据类别信息增强图和第二梯度，计算定位图；根据定位图和预设的阈值，确定蒙版；根据预设的函数，确定蒙版中的多个连通域；连通域具有边界线；根据边界线，确定目标定位边框。
一种基于梯度监督目标定位方法装置

[发明专利]确定图像相似度的方法、装置及计算机存储介质-CN202011605383.7在审
发明人：薛卓阳 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种确定图像相似度的方法、装置及计算机存储介质，属于图像处理技术领域。所述方法包括：根据获取的第一图像的梯度特征向量和第二图像的梯度特征向量，确定第一图像和第二图像之间的相似度。其中，第一图像的梯度特征向量和第二图像的梯度特征向量均指示相应图像中的像素点在一阶梯度上的像素梯度分布情况、或者均指示相应图像中的像素点在一阶梯度至k阶梯度中每阶梯度上的像素梯度分布情况。本申请实施例通过第一图像的梯度特征向量和第二图像的梯度特征向量来确定第一图像和第二图像之间的相似度，保证了计算机确定相似度时的稳定性和时效性。
确定图像相似方法装置计算机存储介质

[发明专利]一种基于改进梯度向量流模型的医学图像分割方法-CN201510134078.7在审
发明人：梁久祯;蒋小波 -专利权人：江南大学
申请日： 2015-03-24 - 公布日： 2015-06-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明揭露了一种基于改进梯度向量流模型的医学图像分割方法，所述方法包括对模糊的医学皮肤镜图像进行预处理，包括图像均衡化，过滤波和边缘检测等。再将黎曼空间中用于计算梯度向量场的方法取代欧式空间向量场的计算，提高计算的效率。最后，运用改进后的梯度向量蛇模型对图像进行精细的处理，提取精确光滑的图像轮廓，为医学诊断提供一个参考。本发明通过纹理分割方法对皮肤镜图像进行粗糙轮廓提取和改进梯度力场计算的梯度向量流模型，能准确快速的提取模糊医学皮肤镜图像的轮廓，将分割结果显示出来为医学诊断提供一个对比的参考。
一种基于改进梯度向量模型医学图像分割方法

[发明专利]经年劣化诊断装置和经年劣化诊断方法-CN201780091542.6有效
发明人：若林优一 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2017-06-14 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：经年劣化诊断装置具有：劣化样式生成部(3)，其生成表示交流电压的相位和计测信号的信号强度的分布的劣化样式；直方图计算部(4)，其分别计算劣化样式的各分布点处的信号密度的梯度向量，根据计算出的梯度向量，按照相互不同的每个相位范围分别计算该相位范围内的信号密度的梯度方向的直方图；特征向量生成部(5)，其生成排列各个相位范围内的直方图的条柱的值而得到的特征向量；以及劣化原因确定部(9)，其从不同劣化原因的特征向量中检索与由特征向量生成部(5)生成的特征向量相似的特征向量，输出相似的特征向量的劣化原因
经年诊断装置方法

[发明专利]一种设备风险隐患的检测方法、装置、设备及介质-CN202111541744.0在审
发明人：赵蕾 -专利权人：新智我来网络科技有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本公开涉及计算机技术技术领域，提供了一种设备隐患的检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取各参与方的历史本地设备隐患数据，并将历史本地设备隐患数据输入对应的本地模型进行训练，获得本地模型；获取本地模型中各个参数的梯度向量；基于预设梯度选择算法选择预设数量的梯度向量；根据预设加密算法对预设数量的梯度向量进行加密得到梯度加密值，并查找到梯度加密值对应的索引信息；将查找到索引信息的梯度加密值所对应的梯度向量进行聚合得到聚合后的梯度向量；更新选择预设数量的梯度向量，并基于更新选择预设数量的梯度向量更新本地模型；根据更新后的本地模型对待检测设备的图像进行检测
一种设备风险隐患检测方法装置介质

[发明专利]一种基于梯度向量的H.264帧内模式选择方法-CN201110121547.3无效
发明人：毛峡;闫晗 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2011-05-11 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明提供一种基于梯度向量的H.264帧内模式选择方法，包括下列步骤：1)计算每个子块横轴、纵轴以及两个对角线的梯度值；2)对各子块的方向梯度值进行向量合成，得出梯度向量；3)根据梯度向量计算得到4×4候选预测模式，进而得出最佳4×4预测模式；4)根据各子块最佳4×4预测模式得出16×16候选模式；5)计算出16×16最佳预测模式，和最佳4×4预测模式对比率失真代价，从而得到最佳帧内预测模式，本发明在对编码信噪比影响较小的情况下简化了帧内模式选择算法
一种基于梯度向量 264 模式选择方法

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