专利标题 公开号/公告号 公开日期 摘要 专利状态
一种基于多模态生物特征的人体健康状态评估方法和装置 CN202211460875.0 - 本发明提供了一种基于多模态生物特征的人体健康状态评估方法，涉及健康评估技术领域，包括：获取待评估人体对象的面部可见光图像信息及对面部可见光图像信息进行预处理；构建基于卷积神经网络多模态人体健康状态评估模型，并通过训练好的多模态人体健康状态评估模型进行脸部、眼唇部和舌部的特征提取，得到待评估人体对象的最终评估特征信息；根据所述最终评估特征信息进行健康状态分类进行健康状态分类，得出待评估人体对象的对应检测时期的健康状态情况，相应地公开了一种基于多模态生物特征的人体健康状态评估装置，通过对面部与舌部等生物特征进行融合分析，避免了仅单独根据面相或者舌相进行人体健康分析造成的识别准确率不高的问题。 实质审查
人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置及存储介质 CN202211438576.7 2024-03-22 本发明公开一种人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置及存储介质，所述方法包括：对初始人脸识别模型中执行初始化处理得到待调整参数组；对待调整参数组中的所有权重进行计算，得到计算结果；根据计算结果确定局部最优权重和全局最优权重；对每一个待调整参数组进行更新处理，得到更新后的参数组；判断更新后的参数组是否符合预设条件；若不符合预设条件，则将更新后的参数组作为待调整参数组，并返回针对每一个待调整参数组，采用预设目标函数对待调整参数组中的所有权重进行计算，得到计算结果的步骤继续执行，若更新后的参数组符合预设条件，则将得到的模型作为目标人脸识别模型，采用本发明提高采用脉冲神经网络进行人脸识别的识别准确率。 专利权的授权
人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置及相关设备 CN202211432384.5 2023-08-11 本发明公开了一种人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取初始训练数据，并作为当前训练数据；逐层选取教师训练层对当前训练数据进行训练，得到教师训练结果；当教师训练层存在辅助分类器时，则对教师训练结果处理得到分类结果；当所有教师训练层训练结束后，逐层选取学生训练层对初始训练数据进行训练，得到学生训练结果；当学生训练层存在辅助分类器时，则对学生训练结果处理得到分类结果；将教师模型的分类结果与学生模型的分类结果进行对比，得到多个对比结果；当且仅当所有对比结果均为教师模型的分类结果与学生模型的分类结果一致，人脸识别模型训练通过，采用本发明提高人脸识别的识别精度。 专利权的变更
诊疗知识图谱构建方法及其应用方法、装置和存储介质 CN202211422778.2 2023-06-09 本发明公开了一种诊疗知识图谱构建方法及其应用方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取使用规则数据并基于命名实体识别模型进行实体识别，得到诊疗实体和诊疗实体分句；对诊疗实体分句进行解析，得到诊疗实体分句对应的依赖树；基于最短依存路径算法，将诊疗实体分句对应的依赖树进行分割，得到诊疗实体分句对应的两个子路径；基于预设的关系提取方式，分别对诊疗实体分句对应的两个子路径进行特征提取，并根据提取得到的两个特征，确定诊疗实体分句对应的实体对的关系；基于诊疗实体、诊疗实体分句对应的实体对和实体对的关系，构建诊疗知识图谱，采用本发明提高对处方的用药信息和/或检验单的检验项目是否合理的判断准确率和判断效率。 专利权的变更
一种基于知识图谱模型的信息检索方法 CN202211388526.2 2023-03-24 本发明提供了一种基于知识图谱模型的信息检索方法，涉及人工智能技术领域，包括：获取文本知识资料，并基于所述文本知识资料构建语料库；采用分词方法对所述语料库中的每个句子进行分词处理，根据得到的分词结果进行实体词抽取、关系词抽取和停用词抽取；根据抽取的实体词、关系词和停用词数据处理构建四元组子图数据，并将四元组子图数据存储至图数据库，完成知识图谱的构建，所述四元组子图数据结构类型为“实体词—关系词—实体词—停用词”；在接收到用户输入的查询请求时，对所述查询请求中的自然语言问句进行分析，检索出问题的答案，本发明通过知识图谱的自动构建，避免了查阅信息和网页搜索的低效和繁琐。 专利权的变更
基于脑电波信号的情绪分类方法及装置 CN202211373413.5 - 本申请是关于一种基于脑电波信号的情绪分类方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取第一脑电波信号；对第一脑电波信号按照预设时间周期进行采样，得到由离散的多个第二脑电波信号以及第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图；利用注意力机制，基于时序特征图，确定由不同时序信息对应的第二脑电波信号的权重信息构建的时序权重特征图，该时序权重特征图用于表征时序特征图中各特征向量对应的权重；基于第二脑电波信号、时序权重特征图以及分类模型，确定第一脑电波信号对应的情绪分类标签。从而基于利用注意力机制得到的时序权重特征图，得到更为精确的情绪分类标签，进而提高分类模型对脑电波信号的情绪分类结果的准确性。 专利申请的驳回
活体识别模型训练方法、活体识别方法及相关设备 CN202211368447.5 2023-08-04 本发明公开了一种活体识别模型训练方法、活体识别方法及相关设备，包括：通过获取基础视频，并从基础视频中获取训练图像，采用初始活体识别模型的卷积神经网络提取训练图像的图像特征，作为第一特征，对第一特征进行编码后依次输入到循环神经网络，得到心率信息，并基于心率信息构建心率分类器，基于训练图像对初始活体识别模型进行训练优化，得到优化后的活体识别模型；采用优化后活体识别模型提取正样本图像对应的图像特征，作为第二特征，基于每个第二特征，确定中心特征，并根据中心特征构建异常判断器，基于优化后的活体识别模型、心率分类器和异常判断器，构建目标活体识别模型，采用本发明有利于提高活体判断的准确性。 专利权的变更
活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202211302682.2 - 本发明涉及数据处理领域，公开了一种活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取人脸脉冲序列，并将所述人脸脉冲序列输入活体检测模型中；对每一个所述处理分支，基于所述处理分支对应的预设频率，对所述人脸脉冲序列进行脉冲信号抽取，并将抽取到的图像加入所述处理分支对应的脉冲图像集合中；对每一个所述处理分支对应的脉冲图像集合的图像进行特征提取，得到每一个所述处理分支对应的特征信息；基于预设的融合方式，将所有所述特征信息进行融合处理，得到融合特征；对所述融合特征进行识别处理，得到识别结果，采用本发明提高了人脸识别系统对活体的检测准确率。 专利申请的驳回
一种行人再识别方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202211302074.1 2023-05-26 本发明公开了一种行人再识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别图像；对待识别图像进行头肩部位检测，得到检测结果；当检测结果为存在头肩部位时，则对待识别图像进行裁剪，得到头肩图像；对头肩图像进行特征提取，并对提取到的特征进行特征增强，得到头肩增强特征；对待识别图像进行特征提取，得到图像特征，并将图像特征输入到至少两个行人再识别分支中；针对每一个行人再识别分支，对图像特征进行特征增强，得到行人再识别分支对应的行人特征；将头肩增强特征和所有行人特征进行特征融合，得到行人再识别特征；基于行人再识别特征，对待识别图像进行识别处理，得到识别结果，采用本发明提高行人识别准确率。 专利权的变更
一种行人重识别方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202211302703.0 2023-07-04 本发明公开了一种行人重识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别图像；基于主干网络对待识别图像进行特征提取，得到第一特征图，采用当前卷积层对第一特征图进行特征提取，得到第二特征图；对第二特征图进行感知处理，得到感知特征图；当下一层卷积层不是最后一层卷积层时，则将第二特征图作为第一特征图，当前卷积层对应的下一层卷积层作为当前卷积层，并返回采用当前卷积层对第一特征图进行特征提取，得到第二特征图的步骤继续执行；否则对第二特征图进行卷积计算得到第三特征图；基于感知特征图和第三特征图对待识别图像进行重识别处理，得到行人重识别结果，采用本发明提高不同光照影响下的行人重识别准确率。 专利权的变更