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1. WO2020220926 - MULTIMEDIA DATA IDENTIFICATION METHOD AND DEVICE

Publication Number WO/2020/220926
Publication Date 05.11.2020
International Application No. PCT/CN2020/082961
International Filing Date 02.04.2020
IPC
G06K 9/00 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
Applicants
  • 北京灵汐科技有限公司 BEIJING LYNXI TECH CO LTD [CN]/[CN]
Inventors
  • 高岱恒 GAO, Daiheng
Agents
  • 北京君泊知识产权代理有限公司 BEIJING JUNBO INTELLECTUAL PROPERTY AGENT CO., LTD
Priority Data
201910348456.X28.04.2019CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) MULTIMEDIA DATA IDENTIFICATION METHOD AND DEVICE
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'IDENTIFICATION DE DONNÉES MULTIMÉDIA
(ZH) 一种多媒体数据识别方法及装置
Abstract
(EN)
A multimedia data identification method and device, wherein the method comprises: inputting multimedia data to be identified into a pre-constructed neural network structure; wherein, the neural network structure comprises an adaptive leakage-integration-emission ALIF timing model, and the ALIF timing model comprises a multi-layer ALIF network layer; the multimedia data to be identified comprises image data and/or video data (S301); identifying and calculating the multimedia data to be identified through the multi-layer ALIF network layer in the neural network structure, and outputting a calculation result (S302). A novel algorithm ALIF that integrates SNN with ANN is proposed, can show better identification capability and anti-noise capability in fuzzy image identification tasks, the model is more robust and can effectively identify whether a target object is contained in the scene.
(FR)
La présente invention concerne un procédé et un dispositif d'identification de données multimédia, le procédé consistant : à entrer des données multimédia à identifier dans une structure de réseau neuronal pré-construite, la structure de réseau neuronal comportant un modèle de minutage d'intégration et de déclenchement à aspects de fuite et adaptatif (ALIF), le modèle de minutage ALIF comportant une couche de réseau ALIF multicouche, et les données multimédia à identifier comportant des données d'image et/ou des données vidéo (S301) ; à identifier et à calculer les données multimédia à identifier par l'intermédiaire de la couche de réseau ALIF multicouche dans la structure de réseau neuronal, puis à fournir un résultat de calcul (S302). Un nouvel algorithme ALIF qui intègre un SNN avec un ANN est proposé, peut présenter une meilleure capacité d'identification ainsi qu'une meilleure capacité anti-bruit dans des tâches d'identification d'image floue, le modèle est plus robuste et peut efficacement identifier si un objet cible est compris dans la scène.
(ZH)
一种多媒体数据识别方法及装置,该方法包括:将待识别多媒体数据输入预先构建的神经网络结构中;其中,所述神经网络结构包括自适应的泄露-集成-发射ALIF时序模型,所述ALIF时序模型包括多层ALIF网络层;所述待识别多媒体数据包括图像数据和/或视频数据(S301);通过所述神经网络结构中的多层ALIF网络层对所述待识别多媒体数据进行识别计算,并输出计算结果(S302)。提出了一种融合了SNN和ANN于一身的新型算法ALIF,在模糊图像识别任务中能够表现出更好的识别能力和抗噪声能力,模型的鲁棒性更强,能够有效的识别出场景中是否含有目标物体。
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