Some content of this application is unavailable at the moment.
If this situation persist, please contact us atFeedback&Contact
1. (WO2018145604) SAMPLE SELECTION METHOD, APPARATUS AND SERVER
Latest bibliographic data on file with the International Bureau    Submit observation

Pub. No.: WO/2018/145604 International Application No.: PCT/CN2018/075114
Publication Date: 16.08.2018 International Filing Date: 02.02.2018
IPC:
G06K 9/62 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62
Methods or arrangements for recognition using electronic means
Applicants:
南京航空航天大学 NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS [CN/CN]; 中国江苏省南京市 秦淮区御道街29号 No.29 Yudao Street Qinhuai District Nanjing, Jiangsu 210016, CN
腾讯科技(深圳)有限公司 TENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) COMPANY LIMITED [CN/CN]; 中国广东省深圳市 南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层 35/F, Tencent Building Kejizhongyi Road, Midwest District of Hi-tech Park, Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518057, CN
Inventors:
黄圣君 HUANG, Shengjun; CN
高能能 GAO, Nengneng; CN
袁坤 YUAN, Kun; CN
陈伟 CHEN, Wei; CN
王迪 WANG, Di; CN
Agent:
北京三高永信知识产权代理有限责任公司 BEIJING SAN GAO YONG XIN INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY CO., LTD.; 中国北京市 海淀区学院路蓟门里和景园A座1单元102室 A-1-102, He Jing Yuan, Ji Men Li, Xueyuan Road Haidian District Beijing 100088, CN
Priority Data:
201710069595.X08.02.2017CN
Title (EN) SAMPLE SELECTION METHOD, APPARATUS AND SERVER
(FR) PROCÉDÉ, APPAREIL ET SERVEUR DE SÉLECTION D'ÉCHANTILLONS
(ZH) 样本选择方法、装置及服务器
Abstract:
(EN) A sample selection method, an apparatus and a server, which relate to the technical field of metric learning. Said method comprises: selecting n sample pairs from an unlabeled sample set, each sample pair comprising two samples, and each sample comprising p modes of data (101); for each sample pair, calculating the partial degree of similarity between each mode of data of a sample which the sample pair comprises and each mode of data of the other sample to obtain the p×p partial degree of similarity (102); calculating the overall degree of similarity between the two samples which the sample pair comprise according to the p×p partial degree of similarity (103); obtaining the degree of difference between the p×p partial degree of similarity and the overall degree of similarity (104); selecting a sample pair from the n sample pairs which meets a pre-set condition to act as a training sample (105). By means of selecting a high-quality training sample to train a metric model, said method, apparatus and server may use fewer training samples to train metric models having higher accuracy.
(FR) L'invention concerne un procédé de sélection d'échantillons, un appareil et un serveur qui se rapportent au domaine technique de l'apprentissage métrique. Ledit procédé consiste à : sélectionner n paires d'échantillons à partir d'un ensemble d'échantillons non étiquetés, chaque paire d'échantillons comprenant deux échantillons, et chaque échantillon comprenant p modes de données (101) ; pour chaque paire d'échantillons, calculer le degré partiel de similarité entre chaque mode de données d'un échantillon inclus dans la paire d'échantillons et chaque mode de données de l'autre échantillon afin d'obtenir le degré partiel de similarité p×p (102) ; calculer le degré global de similarité entre les deux échantillons inclus dans la paire d'échantillons en fonction du degré partiel de similarité p×p (103) ; obtenir le degré de différence entre le degré partiel de similarité p×p et le degré global de similarité (104) ; et sélectionner une paire d'échantillons parmi les n paires d'échantillons qui remplit une condition prédéfinie pour servir d'échantillon d'apprentissage (105). En sélectionnant un échantillon d'apprentissage de haute qualité pour former un modèle métrique, ledit procédé, ledit appareil et ledit serveur peuvent utiliser un nombre réduit d'échantillons d'apprentissage pour former des modèles métriques ayant une précision plus élevée.
(ZH) 一种样本选择方法、装置及服务器,属于度量学习技术领域。所述方法包括:从未标注样本集中选取n组样本对,每一组样本对包括两个样本,每一个样本包括p种模态的数据(101);对于每一组样本对,计算样本对包括的一个样本的每一种模态的数据和另一个样本的每一种模态的数据之间的部分相似度,得到p×p个部分相似度(102);根据p×p个部分相似度计算样本对包括的两个样本之间的整体相似度(103);获取p×p个部分相似度与整体相似度之间的差异程度(104);从n组样本对中选择符合预设条件的样本对作为训练样本(105)。所述方法、装置及服务器通过选择高质量的训练样本训练度量模型,能够用更少的训练样本训练出更高精度的度量模型。
front page image
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)