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公开(公告)号：CN112926126B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110345776.7
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔可夫随机场的联邦学习方法，利用联邦学习将用户在不同设备的存储的声纹特征、智能设备拍摄异常照片等特定情形，设置一键紧急呼救等报警信息，共同建立本地模型传输到云端，在确保用户隐私不泄露的前提下，将各个设备参数加入到马尔科夫随机场概率图模型G(V，E)，最后上传到云端建立出一个泛化性能高的全局模型。本发明在马尔可夫随机场的加入下，使得联邦建模的参数得到进一步优化，并举例将联合建模的模型应用到家用智能家居上。
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公开(公告)号：CN114972064A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210371653.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于融合生成对抗网络的自适应图像修复方法，包括以下步骤，(1)建立图像修复模型；(2)融合生成对抗网络初始化，该网络根据多个未标记集合提供的两个输入图像生成融合图像；(3)融合生成对抗网络流水线(pipeline)初始化，定义图像被处理的最大次数；(4)基因遗传算法优化融合生成对抗网络的流水线(pipeline)结构；使用二维的one‑hot编码进行基因编码，第一维代表图像被处理的最大次数，第二维代表具体工具与使用GAN图像融合连接的流水线序号；(5)适应度评价，在基因遗传算法每一次迭代之后，使用Laplacian梯度函数，峰值信噪比，SSIM来评价处理结果。本发明使用遗传算法为不同图像设计了个性化修复方案，增强修复效果。
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公开(公告)号：CN113326880A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110598371.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社团划分的无监督图像分类方法，将图像数据集中每张图像作为网络中的一个节点，使用规则图进行网络结构初始化；使用SSIM的结构相似性检测来评价图像之间相似性，通过相似性评价计算两个节点之间连边的权重；将网络中所有连边的权重排序，删除权重小于阈值的连边，得到新的网络；使用社团发现算法将每张图像即每个节点归类到若干社团当中；将得到的社团按社团节点个数在总节点中占比划分为大社团与小社团；在小社团中再次按相似性进行聚合，得到若干个大社团；将最终得到的若干个大社团作为分类结果，对各分类结果分别进行标注，输出标签，得到标注结果。本发明可在无标签数据集上进行统一的批量标注，节约了标注的时间。
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公开(公告)号：CN112926126A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110345776.7
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔可夫随机场的联邦学习方法，利用联邦学习将用户在不同设备的存储的声纹特征、智能设备拍摄异常照片等特定情形，设置一键紧急呼救等报警信息，共同建立本地模型传输到云端，在确保用户隐私不泄露的前提下，将各个设备参数加入到马尔科夫随机场概率图模型G(V，E)，最后上传到云端建立出一个泛化性能高的全局模型。本发明在马尔可夫随机场的加入下，使得联邦建模的参数得到进一步优化，并举例将联合建模的模型应用到家用智能家居上。
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