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华南师范大学李皓杨获国家专利权

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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种针对非同分布数据的机器学习的人脸识别方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119693989B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510178689.5,技术领域涉及:G06V40/16;该发明授权一种针对非同分布数据的机器学习的人脸识别方法是由李皓杨;张长海设计研发完成,并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

一种针对非同分布数据的机器学习的人脸识别方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种针对非同分布数据的机器学习的人脸识别方法,包括采用训练集对人脸识别模型进行第一阶段训练,得到第一分类集。向训练集中的训练数据添加扰动,得到补充数据。基于注意力机制提取补充数据中的人脸特征,对人脸识别模型进行第二阶段训练,得到第二分类集。将化妆后人脸数据集输入人脸识别模型,以输出的第三分类集和第二分类集的相似度为约束项,对人脸识别模型进行第三阶段训练,使得人脸识别模型可以关注到更细微的变化区域,得到已训练模型,采用已训练模型识别用户身份。经过上述三个阶段训练后的已训练模型可以适应场景和人物的改变,不会因为新数据的引入而影响人脸识别准确度,且已训练模型对数据扰动具有鲁棒性。

本发明授权一种针对非同分布数据的机器学习的人脸识别方法在权利要求书中公布了:1.一种针对非同分布数据的机器学习的人脸识别方法,其特征在于,包括: 获取训练集,采用所述训练集对人脸识别模型进行第一阶段训练,得到第一分类集; 向所述训练集中的训练数据添加扰动,得到补充数据;基于注意力机制提取所述补充数据中的人脸特征; 采用所述补充数据中的人脸特征对人脸识别模型进行第二阶段训练,得到第二分类集; 将化妆后人脸数据集输入所述人脸识别模型,以输出的第三分类集和所述第二分类集的相似度为约束项,对所述人脸识别模型进行第三阶段训练; 若所述人脸识别模型的人脸识别性能符合预期,则停止第三阶段训练,得到已训练模型; 采用所述已训练模型识别用户身份; 所述采用所述补充数据中的人脸特征对人脸识别模型进行第二阶段训练,得到第二分类集,包括: 将所述补充数据中的人脸特征输入人脸识别模型,输出识别标签; 将所述识别标签与真实标签进行比较,计算第二损失函数; 根据所述第二损失函数,采用反向传播的方式,更新所述人脸识别模型的模型参数; 将所有所述识别标签组成第二分类集; 所述对所述人脸识别模型进行第三阶段训练,包括: 采用第三损失函数度量所述第二分类集和所述第三分类集之间的差异; 根据所述第三损失函数调整所述人脸识别模型的模型参数;在第三阶段训练时,不断调小一致性损失的权重; 所述计算第二损失函数,包括: 第二损失函数由标准分类损失和一致性损失组成,标准分类损失用于度量人脸识别模型预测训练数据的第一预测标签,以及真实标签之间的差异;一致性损失用于度量人脸识别模型预测补充数据的第二预测标签,以及人脸识别模型预测训练数据的第一预测标签之间的差异; 在第二阶段训练时,逐渐增大一致性损失的权重,以增强人脸识别模型对扰动数据的适应性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学,其通讯地址为:528225 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件信息园桃园西路;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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