[发明专利]对象识别方法和系统的无监督学习有效
| 申请号： | 201880004421.8 | 申请日： | 2018-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN110235083B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 陈嘉翰;吴韧 | 申请（专利权）人： | 广州异构智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06E1/00 | 分类号： | G06E1/00 |
| 代理公司： | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 何冲;黄隶凡 |
| 地址： | 广东省广州市南沙区丰泽东路1*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 旨在训练对象识别系统的神经网络的方法和系统。该方法和系统记录人的视频流。从每个视频流提取对象图像序列，每个对象图像序列对应于一个人。为每个对象图像序列形成三元组，该三元组包括锚定特征向量和同一对象的正特征向量以及不同对象的负特征向量。每个三元组的锚定特征向量、正特征向量和负特征向量被分别输入到神经网络以计算相应的输出的锚定向量、正向量和负向量。从输出的锚定向量、正向量和负向量计算三元组损失函数值。当三元组损失函数值大于阈值时，使用对象图像序列的锚定特征向量和正特征向量来重新训练神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 对象 识别 方法 系统 监督 学习 | ||
【主权项】：
1.一种方法，其存储在一个或多个数据存储设备中并且通过使用计算机系统的一个或多个处理器而被执行以训练对象识别系统的神经网络，该方法包括：从所述一个或多个数据存储设备获取一个或多个视频流，每个视频流捕获一个或多个对象的一个或多个视图；形成一个或多个对象图像序列，每个对象图像序列对应于所述一个或多个对象之一；为每个对象图像序列形成对象图像三元组，该对象图像三元组包括锚定对象图像和同一对象的正对象图像以及不同对象的负对象图像；以及使用所述对象图像序列的所述对象图像三元组来重新训练所述神经网络。
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