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公开(公告)号：CN118247634A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410416355.2
申请日：2024-04-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出了一种显式局部几何结构建模的点云识别方法及装置，该方法包括：获取输入点云，使用局部采样方法对输入点云中的每个中心点进行K邻域采样；通过奇异值分解采样得到的K个邻域点与中心点的坐标差矩阵，捕获得到第一显式局部几何结构，去除第一显式局部几何结构中的噪声点，得到第二显式局部几何结构；利用第二显式局部几何结构生成邻域聚合层的内核kernel参数，基于kernel参数建模K个邻域点的特征向量，使用最大池化聚合建模的所有特征向量，捕获高维空间内的第三式局部几何结构；将第三式局部几何结构内不同邻域内的特征进行聚合，生成第四显式局部几何结构。基于本申请提出的方案，能够有效改善点云识别的性能。
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公开(公告)号：CN119580330A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411713112.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出了一种稳健适应年龄性别差异的亲属识别方法，包括：获取待识别的图像对；通过骨干网络输出图像对中每张图像的特征图，并通过注意力机制计算图像的局部相关性；将每张图像的特征图通过对应的年龄预测分支和性别预测分支，预测每张图像的年龄特征和性别特征；根据人脸位置编码、年龄特征和性别特征确定调制因子，并根据调制因子动态调整图像的局部相关性；根据调整后的图像的局部相关性对特征图进行融合，并基于融合结果进行亲属识别，得到识别结果。采用上述方案的本发明有效提高了面对不同年龄性别差异情况下的亲属关系识别准确率。
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公开(公告)号：CN118823475A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410961030.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向点云场景分割的无参几何引导的测试时间适应方法，该方法获取同一点云场景的点云数据；分别将点云数据输入至训练好的深度视觉模型和无参几何模型以对应提取源域特征和几何特征；对源域特征和几何特征进行特征蒸馏损失计算，并基于特征蒸馏损失计算确定每个点的类别预测结果；根据基于源域特征和所述几何特征的软投票策略修正伪标签，并将修正后的伪标签与类别预测结果进行交叉熵损失计算。本发明鉴于无参几何能够较好捕获数据底层的流形信息，因此其能粗糙的表示目标域的分布信息，因此将其作为中间域引导源域模型迁移至目标域，大大减少测试时间适应的难度，有效提升模型在目标域上的性能。
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公开(公告)号：CN116205902A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310305089.1
申请日：2023-03-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/50 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种基于最大池化指导的自适应三维点云局部采样方法，包括，获取三维图像的点云数据；使用深度视觉模块得到点云数据中每个点的特征以及每个点对应的坐标，对点云数据进行采样并将采样后的每一个点作为中心点；使用局部采样方法对中心点采样M个邻域点；将中心点特征以及邻域点与中心点的坐标差输入到自适应邻域评分模块，得到M个邻域点的分数，选择分数最高的N个邻域点作为最终的邻域点。本发明设计一种了更为有效的局部采样方法，通过自适应的邻域点评分模块选择更有效的邻域点，减少冗余点的数量。
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