一种人脸再识别方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108549883A

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201810486584.6

    申请日:2018-08-06

    Abstract: 本发明涉及人脸识别领域,尤其涉及一种人脸再识别方法,包括以下步骤:获取训练集A、B,利用训练集A、B训练卷积神经网络,分别提取深度特征向量集M、N,建立深度特征向量集M、N对应的深度特征向量空间S、D;学习距离度量和余弦相似度度量;计算需要测试的两张人脸图像的距离度量和余弦相似度度量;结合距离度量和余弦相似度度量来判断两张人脸图像之间的相似度。通过使用本发明,可以实现以下效果:将距离度量与余弦相似度度量结合起来可以更全面地判断两幅不同图像之间的相似度,判断更加准确。

    基于混合隐马尔可夫模型的原子事件标签的提取方法

    公开(公告)号:CN109086306A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810649233.2

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 本发明涉及原子事件标签的提取方法,尤其涉及基于混合隐马尔可夫模型的原子事件标签的提取方法,包括以下步骤:预处理:获取训练语料库中的原子事件标签;对每个单词添加词性标签;对每个单词添加相应位置标签;将原子事件标签、词性标签和相应位置标签映射到一个隐藏状态序列中;将词性标签和相应位置标签映射到一个观测状态序列中;模型训练:建立二阶HMM模型;提取阶段:根据最优观测状态序列提取原子事件标签。通过使用本发明,可以实现以下效果:对词性和单词的相应位置进行考虑,提取准确度高;考虑到隐藏状态序列中的前后隐藏状态之间的关系,提高了提取的准确度;在原子事件标签提取之后进行检测和纠错,提高了提取的准确度。

    锈斑识别方法及装置
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110111299A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910204366.3

    申请日:2019-03-18

    Abstract: 本发明公开了一种锈斑识别方法及装置。该方法包括:获取目标图像;将所述目标图像进行预处理,生成上采样图片与下采样图片;将所述上采样图片与所述下采样图片输入锈斑识别模型中,获取特征图;对所述特征图进行细粒度特征识别,确定识别结果;以及根据所述识别结果确定所述目标图像中是否存在锈斑;其中,所述锈斑识别模型通过具有ResNet50网络结构的卷积神经网络模型训练获得。本公开涉及的锈斑识别方法及装置,能够准确、快捷地判断设备上的锈斑,保证配电网系统安全运转。

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