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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于条件通道注意力的无监督对抗自适应学习系统和方法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：CN115457658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211084565.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于条件通道注意力的无监督对抗自适应学习系统和方法是由陈玉明;梅雪;方志;沈谋全;孙泽港设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件通道注意力的无监督对抗自适应学习系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件通道注意力的无监督对抗自适应学习系统的学习方法，包括以下步骤：步骤S100：在经典残差基础上，在特征提取器E中嵌入域条件通道注意力模块；步骤S200：在特征提取器E的前端设置域条件自适应模块，在特征提取器E的后端设置域间混合生成模块R；步骤S300：在手语语义层采用域间混合生成模块R，生成新特征；步骤S400：设置深度网络的目标损失函数，获得通用的手语表征。本发明还公开了一种基于条件通道注意力的无监督对抗自适应学习系统。本发明利用网络上大量无标签的手语视频，设计了基于通道注意力的对抗领域自适应网络的方法，让特征提取网络能获得通用的手语表征，提升手语翻译系统的泛化能力。

本发明授权基于条件通道注意力的无监督对抗自适应学习系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件通道注意力的无监督对抗自适应学习系统，其特征在于，包括图像接收模块和特征提取器E，所述图像接收模块用于接收视频图像数据，所述特征提取器E包括卷积层，卷积层与最大池化层相连，最大池化层与注意力模块相连，注意力模块与用于输出的编码层相连； 注意力模块包括相连的残差神经元和域条件通道注意力模块，所述域条件通道注意力模块对实验室场景域和应用场景域两个通道信息进行统计并平均，以收集每个域的手语者的表情和手势的特征，并根据域标签将它们输入各自的激活路径； 注意力模块的个数与域的个数相同，每个注意力模块分别用于收集不同域的全局信息，并根据不同域的标签将不同域输入各自的激活路径，激活路径包括共享路由路径和分离路由路径； 特征提取器E的前端设置有用于输入实验室场景域特征Ds或应用场景域特征Dt的域条件自适应模块； 域条件自适应模块用于判断将实验室场景域特征Ds和应用场景域特征Dt输入共享路由路径或分离路由路径； 特征提取器E的后端设置有域间混合生成模块R； 域间混合生成模块R与域鉴别器D和带有标签的实验室场景域分类器C相连。

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