基于张量分解的异构大数据因子特征提取的方法及系统

    公开(公告)号:CN111209530A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN202010034983.6

    申请日:2020-01-14

    IPC分类号: G06F17/16

    摘要: 本发明公开了基于张量分解的异构大数据因子特征提取的方法,所述方法根据N+1阶张量的正交Tucker-N分解模型,将变换后的K个张量数据Y(k)沿第N+1阶进行串联,获得N+1阶张量Y;并对Y进行正交Tucker-N模式分解,获得核心张量F;基于核心张量F,获得所述张量数据X(k)的低维因子特征,不仅对K个张量数据同时进行了降维,且由于对K个张量数据串联后,再进行正交Tucker-N模式分解,其获得的低维因子特征保持原始K个张量数据的全局信息,使任意两个张量数据的低维因子特征距离等于其对应的两个原始张量之间的张量距离,因此,利于后续直接对提取到的低维因子特征进行深度处理与分析,从而获得更准确的分析结果。

    基于张量分解的异构大数据核心特征提取的方法及系统

    公开(公告)号:CN111209974A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN202010024055.1

    申请日:2020-01-14

    IPC分类号: G06K9/62 G06F17/16

    摘要: 本发明公开了基于张量分解的异构大数据核心特征提取的方法,所述方法根据N+1阶张量的正交Tucker-N分解模型,将变换后的K个张量数据Y(k)沿第N+1阶进行串联,获得N+1阶张量Y;并对Y进行正交Tucker-N模式分解,获得核心张量F;基于核心张量F,获得所述张量数据X(k)的低维核心特征,不仅对K个张量数据同时进行了降维,且由于对K个张量数据串联后,再进行正交Tucker-N模式分解,其获得的低维核心特征保持原始K个张量数据的全局信息,使任意两个张量数据的低维核心特征距离等于其对应的两个原始张量之间的张量距离,因此,利于后续直接对提取到的低维核心特征进行深度处理与分析,从而获得更准确的分析结果。

    一种布尔型数据特征增量更新方法及装置

    公开(公告)号:CN111209529A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN202010033945.9

    申请日:2020-01-13

    IPC分类号: G06F17/16

    摘要: 本发明公开了一种布尔型数据特征增量更新方法及装置,其中方法包括:获取原始张量和新增张量;根据所述原始张量,获得所述原始张量的R个原始因子矩阵;根据所述新增张量,获得所述新增张量的第K阶对应的多个子张量;根据所述R个原始因子矩阵与第K阶对应的所述多个子张量,获得增量阶因子矩阵;根据所述增量阶因子矩阵以及所述原始因子矩阵对所述新增张量的第M阶的新增因子矩阵进行更新,获得第M阶更新后的新增因子矩阵;将第M阶的所述原始因子矩阵和第M阶对应的所述新增因子矩阵进行特征融合,获得第M阶的更新因子矩阵。本发明解决了目前对于流式布尔型数据更新时产生的大规模重复计算,大量耗费计算资源,计算效率低下的问题。

    一种面向机器学习对抗攻击的防御方法

    公开(公告)号:CN116543240B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310824958.1

    申请日:2023-07-06

    摘要: 本发明公开了一种面向机器学习对抗攻击的防御方法,属于自动驾驶信息安全领域,该方法在扩散模型中添加相应的条件信息与注意力机制,并在模型的输出后添加认证器。将对抗样本通过扩散模型得到的去噪样本输入认证器得到损失来指导扩散模型的去噪。训练扩散模型能够确保模型可以去除对抗样本中添加的噪声信息,而不改变样本中自身包含的信息。然后,将各待防御的对抗样本输入到已训练的扩散模型中,对抗样本中存在的轻微扰动会被模型去除,从而有效实现机器学习对抗样本受对抗攻击的防御。本发明无需明确对抗攻击类型即可提供有效保护,可以应用于自动驾驶中的分类任务和回归任务的对抗攻击防御。

    基于相机距离的人手三维姿态估计模型建立方法及其应用

    公开(公告)号:CN113191243B

    公开(公告)日:2022-05-20

    申请号:CN202110447818.8

    申请日:2021-04-25

    摘要: 本发明公开了一种基于相机距离的人手三维姿态估计模型建立方法及其应用,属于计算机视觉领域,包括:建立待训练模型;模型中,2D卷积网络以包含人手图像的单目RGB图像为输入,用于估计各关节点二维坐标;第一生成网络用于根据2D卷积网络输出的估计结果估计人手各关节点在手势坐标系下的三维坐标;相机距离学习网络用于根据2D卷积网络和第一生成网络输出估计结果计算相机距离,并按照相机距离手势坐标系下的关节点三维坐标进行平移;第二生成网络用于根据平移后的关节点三维坐标估计相机坐标系下的关节点三维坐标,完成人手三维姿态的估计;构建训练集并对待训练模型进行训练,得到人手三维姿态估计模型。本发明能够提高人手三维姿态估计的准确度。