中国科学院计算技术研究所曹娟获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种开放环境的模型溯源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：CN116883775B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310714418.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种开放环境的模型溯源方法及系统是由曹娟;杨天韵;汪旦丁;唐胜设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种开放环境的模型溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种开放环境的模型溯源方法，包括：以已知图像和对应的已知图像生成模型类别构建为闭集样本；以卷积神经网络构建增强模型，基于该闭集样本以该增强模型生成对应未知图像生成模型类别的开集样本；以该闭集样本和该开集样本训练任务模型，通过完成训练的任务模型预测给定图像的图像生成模型。本发明还提出一种开放环境的模型溯源系统，以及一种用于开放环境下模型溯源的数据处理装置。
本发明授权一种开放环境的模型溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种开放环境的模型溯源方法，其特征在于，包括： 以已知图像和对应的已知图像生成模型类别构建为闭集样本； 以卷积神经网络构建增强模型，基于该闭集样本以该增强模型生成对应未知图像生成 模型类别的开集样本；该增强模型的损失函数，是生成的开集样本和输入图像 在像素域的重建损失，为闭集样本，为当前增强模型生成的开集样本，为随机挑 选的一个旧增强模型生成的开集样本，是多样性损失，，、为超参数，表示新开 集样本的特征嵌入，表示旧开集样本的特征嵌入，z表示输入图像的特征嵌入，为 余弦相似度函数，为避免开集样本特征和闭集样本特征完全重合的距离阈值； 以该闭集样本和该开集样本训练任务模型，通过完成训练的任务模型预测给定图像的图像生成模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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