中山大学;中山大学深圳研究院胡建国获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学;中山大学深圳研究院申请的专利一种基于对抗训练的自监督行为识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114821398B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210340188.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于对抗训练的自监督行为识别方法及系统是由胡建国;黎昱彤;张月;杨学彬;卢星宇;吴劲设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对抗训练的自监督行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗训练的自监督行为识别方法及系统，该基于对抗训练的自监督行为识别方法包括：抽取视频数据，输入标准化流模型；对视频数据进行攻击处理，得到对抗视频；计算视频数据以及对抗视频在学习模式下的对抗损失；基于对抗损失更新标准化流模型的期望值参数，并判断是否完成更新；若是，则基于标准化流模型配合期待值参数生成对抗样本；将对抗样本输入对比学习中。本发明基于标准化流的对抗攻击对样本进行攻击，并且把受到攻击的样本也作为正样本的一种，加入到对比学习的训练之中进行对抗训练，从而提高模型的准确度和鲁棒性。
本发明授权一种基于对抗训练的自监督行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗训练的自监督行为识别方法，其特征在于，所述基于对抗训练的自监督行为识别方法包括： 抽取视频数据，输入标准化流模型； 对视频数据进行攻击处理，得到对抗视频； 计算视频数据以及对抗视频在学习模式下的对抗损失； 基于对抗损失更新标准化流模型的期望值参数，并判断是否完成更新； 若是，则基于标准化流模型配合期望值参数生成对抗样本； 将对抗样本输入对比学习中；所述抽取视频数据，包括： 抽取一个batch的视频数据，记为xi，将视频数据输入至标准化流模型，并设定更新数学期望值参数次数； 所述将对抗样本输入对比学习中，包括： 在标准的对比学习模式，加入第三条支路，由构造的对抗样本组成的支路，把对抗样本作为正样本进行数据增强。
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