发明专利已授权

基于产生式对抗学习网络的领域学习方法

📄 申请号：CN201810372016.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-04-24

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06K9_00 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法生成对抗网络迁移学习

应用场景

图像识别, 自然语言处理, 语音识别, 智能推荐, 异常检测

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摘要

一种基于产生式对抗学习网络的领域学习方法，包括以下步骤：1)收集源域人脸图像集，用人脸检测器定位人脸位置并抠出人脸图像；2)构建产生式神经网络G，输入输出为相同分辨率的人脸图像，其中输入为收集的特定应用场景人脸图像，输出为转换后的图像；3)构建分类神经网络D，运用卷积神经网络神经元，输入为产生式神经网络的输出图像和人脸分类器的训练图像，输出为两种输入图像的分类；4)采用异步方式迭代训练产生式神经网络G和分类神经网络D；5)在指定场景进行人脸识别时，先将输入人脸图像I进行转换G(I)，将转换后的人脸图像输入人脸识别模块得到人脸识别的结果。本发明对通用人脸识别器适应能力较强、数据成本较低。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于氧化铂合金的钽类化合物电催化剂及其制备方法和应用

当前第 / 件

一种基于模糊控制技术考虑用户评价的有序充放电控制方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

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