公开(公告)号：CN109308450A

公开(公告)日：2019-02-05

申请号：CN201810896017.8

申请日：2018-08-08

申请人： 杰创智能科技股份有限公司 ,  广州智慧城市发展研究院

发明人： 胡建国 ,  王金鹏 ,  王德明 ,  吴明华 ,  杨焕 ,  马媛

IPC分类号： G06K9/00

摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的脸部变化预测方法，包括：S1，获取人脸数据样本；S2，构建由生成器及判别器组成的生成对抗网络模型，设计损失函数，并对生成器及判别器进行迭代训练；S3，将待处理的目标年轻人脸图像输入训练后的生成对抗网络模型中，输出目标年轻人脸图像所对应的目标年老人脸图像。采用本发明，通过构建独特的生成对抗网络模型及损失函数，对年龄变化具体很好的鲁棒性，同时，本发明还考虑了额头和头发等信息的变化情况，进一步提升了预测的准确性和唯一性。

公开(公告)号：CN107578092A

公开(公告)日：2018-01-12

申请号：CN201710779613.3

申请日：2017-09-01

申请人： 广州智慧城市发展研究院 ,  中山大学

发明人： 胡建国 ,  杨焕 ,  王德明 ,  丁颜玉 ,  吴劲

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/27

摘要： 本发明公开了一种基于情绪和意见挖掘的情感复合分析方法及系统，可以有效地达到一个情感分析的结果。该方法包括：对输入文本信息进行预处理；以词向量的形式将预处理后词汇输入设定的训练词向量层，同时将词向量进行拼接，获取词矩阵；采用二叉树算法与意见挖掘和情绪挖掘两个softmax层相结合对所述词矩阵分别进行意见和情绪挖掘，之后分别与语义语法向量进行重新组合，不断更新词向量中的情感信息，获取情绪训练集和意见训练集；采用卷积神经网路分别所述对情绪训练集和意见训练集进行处理，获取最终情感分析结果。通过本发明实施例，对文本进行预处理、训练、卷积神经网路，可以分析出文本信息包含用户的态度与想法。

公开(公告)号：CN109934236A

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201910069754.5

申请日：2019-01-24

申请人： 杰创智能科技股份有限公司 ,  中山大学

发明人： 招继恩 ,  龙飞 ,  胡建国 ,  杨焕 ,  朱勇杰 ,  王国良

IPC分类号： G06K9/46 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多尺度转换目标检测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采用基础网络进行特征提取；S2，采用多尺度转换模块，对于卷积网络生成的特征进行处理；S3，采用目标定位和分类模块，对目标进行精准定位以及对输出目标分类。本发明的算法改善了整个网络的信息流和梯度，使得更容易进行训练。每一层都可以直接访问损失函数和原始输入信号的梯度，从而实现隐式的深度监控，这有助于更深入地训练网络架构。