公开(公告)号：CN114429570A

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202111429857.1

申请日：2021-11-29

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 孙晶华 ,  刘晓瑜 ,  朱怀武 ,  侯琳琳 ,  章贤 ,  车瀚钰

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于更小损失的动态随机性增强的小样本学习方法，该方法包括数据增强和模型设计。所述的数据增强采用基于更小损失的随机自动数据增强策略，以增强数据在特定分布下的随机性。所述的模型架构设计采用三元网络(Triplet network)，训练方式选择预训练模型(Pre‑trained)加微调(Fine‑tune)，利用大数据模型训练的参数,学习了足够的一般性特征的泛化能力，避免模型面临小样本时较快过拟合。一路网络使用动量更新参数，另外两路根据各自的损失值大小来分别采用随机梯度下降与复制随机梯度下降后的参数，目的是使通过动量更新后的参数与另外两路网络参数保持相似但不相同，让神经网络可以充分学习数据中的特征，提高小样本学习模型的精度。

公开(公告)号：CN114429570B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202111429857.1

申请日：2021-11-29

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 孙晶华 ,  刘晓瑜 ,  朱怀武 ,  侯琳琳 ,  章贤 ,  车瀚钰

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于更小损失的动态随机性增强的小样本学习方法，该方法包括数据增强和模型设计。所述的数据增强采用基于更小损失的随机自动数据增强策略，以增强数据在特定分布下的随机性。所述的模型架构设计采用三元网络(Triplet network)，训练方式选择预训练模型(Pre‑trained)加微调(Fine‑tune)，利用大数据模型训练的参数,学习了足够的一般性特征的泛化能力，避免模型面临小样本时较快过拟合。一路网络使用动量更新参数，另外两路根据各自的损失值大小来分别采用随机梯度下降与复制随机梯度下降后的参数，目的是使通过动量更新后的参数与另外两路网络参数保持相似但不相同，让神经网络可以充分学习数据中的特征，提高小样本学习模型的精度。

公开(公告)号：CN113327364B

公开(公告)日：2023-02-10

申请号：CN202110686001.6

申请日：2021-06-21

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 孙晶华 ,  朱怀武 ,  车瀚钰 ,  张晓峻 ,  王佳欢 ,  吴婧雯 ,  张书明

IPC: G07C11/00 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明提供一种基于人脸识别的排队管理装置及方法，涉及人脸识别技术领域，为现存不良的排队秩序公开一种解决方法与配套装置，该装置包括底座模块、伸缩模块、显示模块及人脸识别模块。所述底座模块分别与伸缩模块和显示模块连接，所述伸缩模块与人脸识别模块连接。本发明能够适用于无人监督的排队窗口，引导排队者自觉有序排队，避免“劣币驱逐良币”的现象，并结合理论与装置给出了具体的排队编号原理。

公开(公告)号：CN113327364A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110686001.6

申请日：2021-06-21

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 孙晶华 ,  朱怀武 ,  车瀚钰 ,  张晓峻 ,  王佳欢 ,  吴婧雯 ,  张书明

IPC: G07C11/00 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明提供一种基于人脸识别的排队管理装置及方法，涉及人脸识别技术领域，为现存不良的排队秩序公开一种解决方法与配套装置，该装置包括底座模块、伸缩模块、显示模块及人脸识别模块。所述底座模块分别与伸缩模块和显示模块连接，所述伸缩模块与人脸识别模块连接。本发明能够适用于无人监督的排队窗口，引导排队者自觉有序排队，避免“劣币驱逐良币”的现象，并结合理论与装置给出了具体的排队编号原理。