人工智能專利申請哪個公司好？人工智能（AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語音識別、圖像（人臉）識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

機器學習（ML）是人工智能的一種主要實現(xiàn)方法，深度學習（DL）或階層學習，又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡（深度超過八層的神經(jīng)網(wǎng)絡才叫深度學習），是機器學習的一個分支，通過建立具有階層結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，在計算系統(tǒng)中實現(xiàn)人工智能。

       在實際操作中，申請人可以結(jié)合具體應用領(lǐng)域的工業(yè)機理，將算法或?qū)W習模型應用到具體的技術(shù)領(lǐng)域進行專利申請，通過采用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并實現(xiàn)相應的技術(shù)效果，從而避免專利保護客體的問題。但結(jié)合到具體應用場景可能引發(fā)的一個問題是對保護范圍的限縮，所以建議申請人盡量擴展算法和模型的新應用場景，以便得到更全面的保護。

神經(jīng)網(wǎng)絡作為對人腦最簡單的一種抽象和模擬，是人們模仿人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)信息處理功能的一個人工智能化系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡以數(shù)學和物理方法以及信息處理的角度對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡進行抽象，并建立某種簡化模型，旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。

神經(jīng)網(wǎng)絡最有吸引力的特點就是它的學習能力，其中，深度學習本質(zhì)上是一種采用多層非線性變換的信息提取方法，通過無監(jiān)督或有監(jiān)督訓練訓練出一組能夠提取數(shù)據(jù)豐富內(nèi)涵的網(wǎng)絡參數(shù)，最終用于特征提取或轉(zhuǎn)換以及模式分類等任務。

人臉識別是利用分析比較人臉的面部特征信息進行身份識別的計算機技術(shù)。人臉識別由于其非接觸式、基本無須配合、操作隱蔽性強等優(yōu)勢，被認為是一種可廣泛使用的生物特征識別技術(shù)。一般來說，人臉識別可以被歸類為人臉識別和人臉驗證。前者方法面向分類特定的身份，而后者決定一對面孔是否屬于同一身份。目前，人臉識別的方法主要如下：

（1）基于幾何特征的方法

首先檢測出嘴巴、鼻子、眼睛、眉毛等有突出結(jié)構(gòu)特征的人臉部位的位置和大小信息，以及這些區(qū)域之間的總體幾何分布、彼此之間的相對距離和比例等相關(guān)參數(shù)，以此來構(gòu)成一個可用于人臉表征的特征向量。

（2）基于模板匹配的方法

主要有兩種方式：靜態(tài)匹配和彈性匹配。

靜態(tài)模板匹配中，主要是利用整幅灰度級圖像、人臉特征區(qū)域的灰度圖像以及變化后的人臉圖像。首先對待識別和已知人臉圖像都進行標準化，并經(jīng)過同樣的變換、尺度歸一化以及灰度化處理后進行匹配，以此來確定待識別圖像的類別。

彈性匹配的方法通過設計一個能量函數(shù)，包括了圖像的一些統(tǒng)計信息以及人臉特征形狀的先驗知識信息。這種方法比靜態(tài)模板更加靈活，更加有魯棒性，但是對于參數(shù)的初始化要求高，模型的計算時間長，并且容易陷入局部最小。

（3）基于統(tǒng)計的方法

基于統(tǒng)計的方法是有完善的統(tǒng)計學理論基礎(chǔ)，所以發(fā)展的比較迅速，也取得了很多不錯的結(jié)果。這類方法認為圖像中的人臉可以看作是隨機的向量，能夠通過一些統(tǒng)計學上的方法來分析其中模式。

（4）基于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的方法

它不需要人工進行特征提取算法的設計與研究工作，能夠通過對數(shù)據(jù)集進行自動學習，并且能提取到更優(yōu)秀的人臉特征表達和圖像模式的隱性規(guī)律。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡的方法有其獨特的優(yōu)勢、較強的魯棒性，但是神經(jīng)網(wǎng)絡沒有那么嚴格的理論驗證解釋，并且要求通過較多的人臉圖片來學習，訓練速度要慢很多，并且可能會陷入局部最優(yōu)。

（5）基于深度學習的方法

深度學習是一種提取特征的、端到端學習的方法，其學習流程簡單，不用像傳統(tǒng)的人臉識別方法那樣手工設計特征，常見的深度學習方法主要有：自編碼器(Auto Encode)、玻爾茲曼機(RBM)、深度置信網(wǎng)絡(DBN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)。其中在圖片識別領(lǐng)域中，最常見的、取得效果最明顯的就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)。

       一方面，對于人工智能領(lǐng)域中的算法和機器學習模型，屬于智力活動的規(guī)則和方法范疇，而專利法有明確規(guī)定，智力活動的規(guī)則和方法不能授予專利權(quán)。因此，在申請涉及算法和模型的專利時，要特別注意專利保護客體的問題。另一方面，人工智能技術(shù)涉及較多的軟件開發(fā)，申請人也可以通過登記著作權(quán)的方式對計算機程序代碼進行保護，防止軟件代碼被他人竊取。

可知，對于人工智能技術(shù)的深入理解及有豐富的專利法務經(jīng)驗是專利申請代理公司的質(zhì)量保證，從而也可評估出專利申請公司的好劣問題。更多關(guān)于人工智能專利申請哪個公司好等方面的相關(guān)知識，歡迎咨詢澤聯(lián)知識產(chǎn)權(quán)業(yè)務顧問。