公开(公告)号：CN112861679A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110123629.5

申请日：2021-01-29

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  卢旺 ,  于汉超 ,  杨晓东 ,  张迎伟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种面向行为识别的迁移学习方法和系统，该方法依据基于熵减的最优传输方案确定待标定的数据的标签，其中，基于熵减的最优传输方案中包括对源域数据的标签类别比例的熵进行限制。本发明中的迁移学习方法和系统能够在目标域数据类别少于源域数据类别的情况下，使得源域中分布的类别相对集中，源域分布与目标域更加匹配，从而有效减少负迁移，更鲁棒、准确地获取目标域待标定数据标签。

公开(公告)号：CN111046731A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911094608.4

申请日：2019-11-11

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 陈益强 ,  张迎伟 ,  于汉超 ,  杨晓东 ,  卢旺

IPC: G06K9/00

Abstract: 一种基于表面肌电信号进行手势识别的迁移学习方法，该方法以下步骤：采集新用户不同手势的表面肌电信号；将有标注的已有用户的不同手势的表面肌电信号数据作为源域数据，无标注的新用户的不同手势的表面肌电信号数据作为目标域数据，对新用户的不同手势的表面肌电信号数据进行分类并将其划分为候选集和残余项；将所述候选集作为源域数据，所述残余项作为目标域数据，对残余项中新用户的不同手势的表面肌电信号数据进行再次分类。