图像融合方法和设备
    23.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110136224B

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN201811351115.X

    申请日:2018-11-14

    Abstract: 公开了一种图像融合方法和设备。所述图像融合方法包括:从第一图像帧检测在第一图像帧中示出的对象的第一特征点,基于检测到的第一特征点和预定义的参考点来转换第一图像帧,从第二图像帧检测在第二图像帧中示出的对象的第二特征点,基于检测到的第二特征点和参考点来转换第二图像帧;通过组合转换的第一图像帧和转换的第二图像帧来获得组合图像。

    指纹验证方法和设备
    26.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108573137B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN201810166057.7

    申请日:2018-02-28

    Abstract: 公开一种指纹验证方法和设备。指纹验证方法可包括:获获得输入的指纹图像;确定输入的指纹图像与登记的指纹图像之间的匹配区域;确定与匹配区域对应的相似度;将确定的相似度与匹配区域进行关联而在基于匹配的相似度中表现确定的相似度和匹配区域二者;根据基于匹配区域的相似度,来确定输入的指纹图像的验证的结果。

    神经网络方法和设备
    27.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107665364B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN201710629393.6

    申请日:2017-07-28

    Abstract: 一种神经网络方法和设备。所述神经网络设备包括:处理器,被配置为:通过应用神经网络的相邻层中的相邻节点之间的用于解释应用于神经网络的输入数据的轻量化的加权连接,产生神经网络,其中,神经网络具有包括多个节点的多个层,其中,所述多个层中的至少一个层的轻量化的加权连接包括针对绝对值小于非零值的绝对值的各个非零值具有等于零的值的加权连接。轻量化加权连接还包括具有绝对值不大于另一非零值的绝对值的值的加权连接,轻量化的加权连接是绝对最大值大于所述另一非零值的绝对值的训练的神经网络的训练的最终加权连接的轻量化的加权连接。

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