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公开(公告)号：CN110505814A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201780086908.0
申请日：2017-09-27
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 迈克尔·A·麦科伊 , 安妮·C·戈尔德 , 西尔维娅·盖乔娃-博罗沃娃·古特曼 , 格伦·E·卡斯纳 , 蒂莫西·J·加德纳 , 史蒂文·H·贡 , 高塔姆·辛格 , 乔纳森·T·卡尔 , 纳森·J·安德森 , 凯瑟琳·L·奥纳 , 卡罗琳·M·伊利塔洛 , 布里顿·G·比林斯利 , 穆罕默德·贾迈勒·阿夫里迪 , 陈葵 , 特拉维斯·L·波茨 , 罗伯特·W·香农 , 古鲁普若萨德·索玛孙达南
Abstract: 本发明提供光学制品，该光学制品包括具有空间上限定的布置的多个数据丰富的回射元件，其中当在紫外光谱、可见光谱、近红外光谱、或它们的组合内观察时，多个回射元件包括相对于背景基材具有至少两种不同的回射特性和至少两种不同的光学对比度的回射元件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110914834B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201880047534.6
申请日：2018-07-25
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 穆罕默德·贾迈勒·阿夫里迪 , 埃莉萨·J·科林斯 , 乔纳森·D·甘德若德 , 詹姆斯·W·霍华德 , 阿尔希·桑格瑞 , 詹姆斯·B·斯奈德
IPC: G06V10/774 , G06V10/772 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供了用于图像识别的系统和方法。为每个真实图像训练风格迁移神经网络以获得经训练的风格迁移神经网络。经由经训练的风格迁移神经网络将真实图像的纹理或风格特征迁移至目标图像，以生成用于训练图像识别机器学习模型(例如神经网络)的风格化的图像。在一些情况下，真实图像是聚类的，并且从聚类中选择代表性的风格图像。
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公开(公告)号：CN111406270B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201880077204.1
申请日：2018-11-15
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 尼古拉斯·A·阿森多夫 , 詹尼弗·F·舒马赫 , 罗伯特·D·洛伦兹 , 詹姆斯·B·斯奈德 , 哥尔珊·哥尔纳利 , 穆罕默德·贾迈勒·阿夫里迪
IPC: G06Q30/018 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供了用于认证材料样品的系统和方法。处理样品的数字图像以提取用于训练分类算法的计算机视觉特征连同位置和任选的时间信息。通过经训练的分类算法评估测试样品的所提取特征/信息，以识别测试样品。评估的结果用于跟踪和定位伪造产品或真实产品。
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公开(公告)号：CN110914834A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201880047534.6
申请日：2018-07-25
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 穆罕默德·贾迈勒·阿夫里迪 , 埃莉萨·J·科林斯 , 乔纳森·D·甘德若德 , 詹姆斯·W·霍华德 , 阿尔希·桑格瑞 , 詹姆斯·B·斯奈德
Abstract: 本发明提供了用于图像识别的系统和方法。为每个真实图像训练风格迁移神经网络以获得经训练的风格迁移神经网络。经由经训练的风格迁移神经网络将真实图像的纹理或风格特征迁移至目标图像，以生成用于训练图像识别机器学习模型(例如神经网络)的风格化的图像。在一些情况下，真实图像是聚类的，并且从聚类中选择代表性的风格图像。
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公开(公告)号：CN112313718A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201980042884.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 尼古拉斯·A·阿森多夫 , 詹尼弗·F·舒马赫 , 穆罕默德·贾迈勒·阿夫里迪 , 海曼舒·纳亚尔 , 哥尔珊·哥尔纳利
IPC: G07D7/206
Abstract: 本发明提供了用于检测/识别新型材料样品的系统和方法。用经训练的变换函数处理测试样品图像以获得变换的矩阵。将基于变换的矩阵的测试图像的相似性量度与阈值进行比较，以确定测试样品对于被提供用于训练变换函数的一批材料样品是否是新颖的。
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公开(公告)号：CN111406270A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201880077204.1
申请日：2018-11-15
Applicant: 3M创新有限公司
Inventor： 尼古拉斯·A·阿森多夫 , 詹尼弗·F·舒马赫 , 罗伯特·D·洛伦兹 , 詹姆斯·B·斯奈德 , 哥尔珊·哥尔纳利 , 穆罕默德·贾迈勒·阿夫里迪
Abstract: 本发明提供了用于认证材料样品的系统和方法。处理样品的数字图像以提取用于训练分类算法的计算机视觉特征连同位置和任选的时间信息。通过经训练的分类算法评估测试样品的所提取特征/信息，以识别测试样品。评估的结果用于跟踪和定位伪造产品或真实产品。
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