人工智能专利申请哪个公司好？人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像（人脸）识别、自然语言处理和专家系统等。

机器学习（ML）是人工智能的一种主要实现方法，深度学习（DL）或阶层学习，又叫深层神经网络（深度超过八层的神经网络才叫深度学习），是机器学习的一个分支，通过建立具有阶层结构的人工神经网络，在计算系统中实现人工智能。

在实际操作中，申请人可以结合具体应用领域的工业机理，将算法或学习模型应用到具体的技术领域进行专利申请，通过采用技术手段来解决技术问题，并实现相应的技术效果，从而避免专利保护客体的问题。但结合到具体应用场景可能引发的一个问题是对保护范围的限缩，所以建议申请人尽量扩展算法和模型的新应用场景，以便得到更全面的保护。

神经网络作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个人工智能化系统。神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。

神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力，其中，深度学习本质上是一种采用多层非线性变换的信息提取方法，通过无监督或有监督训练训练出一组能够提取数据丰富内涵的网络参数，最终用于特征提取或转换以及模式分类等任务。

人脸识别是利用分析比较人脸的面部特征信息进行身份识别的计算机技术。人脸识别由于其非接触式、基本无须配合、操作隐蔽性强等优势，被认为是一种可广泛使用的生物特征识别技术。一般来说，人脸识别可以被归类为人脸识别和人脸验证。前者方法面向分类特定的身份，而后者决定一对面孔是否属于同一身份。目前，人脸识别的方法主要如下：

（1）基于几何特征的方法

首先检测出嘴巴、鼻子、眼睛、眉毛等有突出结构特征的人脸部位的位置和大小信息，以及这些区域之间的总体几何分布、彼此之间的相对距离和比例等相关参数，以此来构成一个可用于人脸表征的特征向量。

（2）基于模板匹配的方法

主要有两种方式：静态匹配和弹性匹配。

静态模板匹配中，主要是利用整幅灰度级图像、人脸特征区域的灰度图像以及变化后的人脸图像。首先对待识别和已知人脸图像都进行标准化，并经过同样的变换、尺度归一化以及灰度化处理后进行匹配，以此来确定待识别图像的类别。

弹性匹配的方法通过设计一个能量函数，包括了图像的一些统计信息以及人脸特征形状的先验知识信息。这种方法比静态模板更加灵活，更加有鲁棒性，但是对于参数的初始化要求高，模型的计算时间长，并且容易陷入局部最小。

（3）基于统计的方法

基于统计的方法是有完善的统计学理论基础，所以发展的比较迅速，也取得了很多不错的结果。这类方法认为图像中的人脸可以看作是随机的向量，能够通过一些统计学上的方法来分析其中模式。

（4）基于传统神经网络的方法

它不需要人工进行特征提取算法的设计与研究工作，能够通过对数据集进行自动学习，并且能提取到更优秀的人脸特征表达和图像模式的隐性规律。虽然神经网络的方法有其独特的优势、较强的鲁棒性，但是神经网络没有那么严格的理论验证解释，并且要求通过较多的人脸图片来学习，训练速度要慢很多，并且可能会陷入局部最优。

（5）基于深度学习的方法

深度学习是一种提取特征的、端到端学习的方法，其学习流程简单，不用像传统的人脸识别方法那样手工设计特征，常见的深度学习方法主要有：

自编码器(Auto Encode)、玻尔兹曼机(RBM)、深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)。其中在图片识别领域中，最常见的、取得效果最明显的就是卷积神经网络(CNN)。

企服快车面，对于人工智能领域中的算法和机器学习模型，属于智力活动的规则和方法范畴，而专利法有明确规定，智力活动的规则和方法不能授予专利权。因此，在申请涉及算法和模型的专利时，要特别注意专利保护客体的问题。另企服快车面，人工智能技术涉及较多的软件开发，申请人也可以通过登记著作权的方式对计算机程序代码进行保护，防止软件代码被他人窃取。

可知，对于人工智能技术的深入理解及有丰富的专利法务经验是专利申请代理公司的质量保证，从而也可评估出专利申请公司的好劣问题。更多关于人工智能专利申请哪个公司好等方面的相关知识，欢迎咨询企服快车知识产权业务顾问。