异物检测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118735843A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202310350288.4

    申请日:2023-03-29

    Abstract: 本申请公开了一种异物检测方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取待检测产品的目标图片;根据所述目标图片异物检测模型,对所述待检测产品是否存在异物进行检测,得到初始检测结果;在所述初始检测结果为所述待检测产品存在异物的情况下,获取所述目标图片中异物图像在所述目标图片中所在的目标区域;根据所述目标区域的目标灰度差值,得到所述待检测产品是否存在异物的最终检测结果。本实施例提高了异物检测的准确率。

    生物特征保护方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN118246058A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202211668315.4

    申请日:2022-12-23

    Abstract: 本申请提供一种生物特征保护方法、装置及电子设备,该方法包括:获取待处理生物特征向量;利用随机置乱密钥,对待处理生物特征向量进行随机置乱处理;以及,利用目标密钥,对待处理生物特征向量进行目标处理,所述目标处理包括噪声添加处理、特征维度丢弃处理,以及,符号翻转处;输出加密的待处理生物特征向量。该方法可以提高待处理生物特征向量的安全性,降低用户隐私泄露的风险。

    生物特征识别方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN116383795B

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310645663.8

    申请日:2023-06-01

    Abstract: 本申请提供一种生物特征识别方法、装置及电子设备,该方法包括:获取待识别的生物特征信息;利用训练好的生物特征识别模型对所述待识别的生物特征信息进行推理,确定所述待识别的生物特征信息与指定生物特征信息的第一匹配分数;依据所述指定生物特征信息被查询的频次,对所述第一匹配分数进行重构,得到所述待识别的生物特征信息与所述指定生物特征信息的第二匹配分数。该方法可以提高用户隐私数据的安全性。

    生物特征识别方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN116383795A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310645663.8

    申请日:2023-06-01

    Abstract: 本申请提供一种生物特征识别方法、装置及电子设备,该方法包括:获取待识别的生物特征信息;利用训练好的生物特征识别模型对所述待识别的生物特征信息进行推理,确定所述待识别的生物特征信息与指定生物特征信息的第一匹配分数;依据所述指定生物特征信息被查询的频次,对所述第一匹配分数进行重构,得到所述待识别的生物特征信息与所述指定生物特征信息的第二匹配分数。该方法可以提高用户隐私数据的安全性。

    一种样本筛选方法、装置及分检设备

    公开(公告)号:CN118691525A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202310291655.8

    申请日:2023-03-21

    Abstract: 本申请实施例提供了一种样本筛选方法、装置及分检设备。涉及图像处理技术领域,其中,所述方法包括:确定目标样本在目标帧中的位置;若所述位置距离所述目标帧的边界的距离小于预设距离阈值,则在所述目标帧中确定位于所述目标样本第一方向上的待检测区域,其中,所述第一方向为所述边界相对所述目标样本的方向;若所述待检测区域中存在前景像素点,则拒绝筛除所述目标样本。可以避免生产的浪费。

    一种模型训练方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN112990473B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN201911275761.7

    申请日:2019-12-12

    Abstract: 本申请实施例提供了一种模型训练方法、装置及系统,开发端获取指定任务的训练样本集,利用训练样本集,训练得到指定任务的任务模型,将训练样本集中的第一训练数据输入任务模型的浅层部分,得到数据特征,向客户端提供任务模型及数据特征,以使客户端利用数据特征及第二训练数据,对任务模型进行训练。开发端将训练好的任务模型提供给客户端,客户端利用数据特征和第二训练数据,对任务模型进行微调,保证了任务模型的性能;开发端给客户端提供的数据特征是将原始的第一训练数据输入任务模型的浅层部分进行特征提取得到,即使非法人员截取到该数据特征,也很难还原出原始的开发端的第一训练数据,避免了开发端的内部数据泄露。

    一种增量学习方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN113850302B

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202111028310.0

    申请日:2021-09-02

    Abstract: 本申请提供一种增量学习方法、装置及设备,该方法包括:将混合数据输入给原始任务模型得到第一特征向量,将混合数据输入给初始增量模型得到第二特征向量,所述混合数据包括目标生成器生成的虚拟数据和增量数据;基于第一特征向量和第二特征向量对初始增量模型的参数值进行调整,得到调整后增量模型;若调整后增量模型未收敛,则将调整后增量模型确定为初始增量模型,返回执行将混合数据输入给原始任务模型得到第一特征向量的操作;若调整后增量模型已收敛,则将调整后增量模型确定为已完成增量学习的目标增量模型。通过本申请的技术方案,可以有效缓解目标增量模型的灾难性遗忘,并保护数据隐私。

    一种图像处理方法、装置、设备及系统

    公开(公告)号:CN116451276A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310712315.8

    申请日:2023-06-15

    Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、装置、设备及系统,该方法包括:对原始敏感图像进行像素置乱操作和/或图像块置乱操作,得到隐私保护图像;其中,所述原始敏感图像包括多个图像块,像素置乱操作用于对图像块内的多个像素值进行置乱操作,图像块置乱操作用于对多个图像块进行置乱操作;将所述隐私保护图像发送给服务端,以使所述服务端将所述隐私保护图像输入给已训练的目标网络模型,得到所述隐私保护图像对应的图像处理结果。通过本申请的技术方案,能够避免敏感信息的泄露,避免泄露用户隐私信息,能够对原始敏感图像进行隐私保护,不会存在隐私泄露的风险,具有很高的隐私保护能力。

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