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公开(公告)号：CN114494953A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210064202.7
申请日：2022-01-20
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种针对不平衡数据的多任务学习AI换脸视频检测方法，利用多任务学习将帧级检测和视频级检测方法组合成一个协作网络，同时利用了帧级检测和视频级检测方法的优势，弥补了各自的缺陷，可以同时对单独的伪造帧和整个视频进行综合检测，提高了检测准确率。针对实际数据存在不平衡的问题，引入一种WMW的损失函数，可以直接优化模型AUC数值，使得AUC数值最大化，最大程度减少不平衡数据集带来的不利影响，对来自不通数据集的视频和面对不同程度的不平衡数据方法都表现出良好的稳健性。
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公开(公告)号：CN112686822A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011607204.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于堆叠生成对抗网络的图像补全方法，网络结构主要由三个堆叠的生成器网络层组成。首先将蒙版图像裁剪成多个图像块，以便网络就可以提取出不同图像块的特征；然后，本发明将补全的多图像块结果放入下一层的生成器中，以进一步补全图像；最后，将不同块的补全结果应用于一整块掩模图像上，得到最终的补全输出。从粗到细的补全作业，充分利用卷积神经网络提取的高层语义信息。并且通过图像块鉴别器来区分生成图像图像和原始图像的真假。实验结果表明，本发明方法能够对具有不规则掩模的图像生成高质量的补全结果，补全的结果更逼近原始图像。
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公开(公告)号：CN107242873B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710541557.X
申请日：2017-07-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于功能磁共振心理生理交互的脑网络构建方法，包括采集任务状态下的功能磁共振数据，并对其进行时间层校正、头动校正和减少运动伪影等预处理，基于预处理后的功能磁共振数据构建大脑认知决策的PPI模型，通过PPI模型得到与任务参数相关的脑区活性成分，从而构建与任务参数相关的脑网络，本发明采用PPI方法提取与任务参数交互作用的所有脑区BOLD信号，解决了传统脑网络构建技术中存在的不能结合任务参数构建脑网络的不足，为反映任务状态和功能磁共振脑信号交互的脑网络提供更有效的生理意义。
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公开(公告)号：CN108829661B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201810439150.0
申请日：2018-05-09
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都智睿通拓科技有限公司
IPC: G06F40/258 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊匹配的新闻主体名称提取方法，其包括：采集大量的领域新闻；对采集到的新闻进行人工标注，筛选出与领域相关具有新闻主体的新闻；使用分词工具对新闻进行分词；使用词嵌入工具在全量的新闻数据上做训练，得到词嵌入矩阵，从而将每一篇新闻表示为一个词嵌入向量；使用主体列表构建知识图谱；将知识图谱中每个节点的主体名称分词后做各种拆分组合，然后将拆分组合的结果用词嵌入向量表示；计算词嵌入相似度，取所有主体中与新闻词嵌入向量相似度得分最高的主体名称作为该新闻提取的主体名称。本发明能够有效地克服基于精确匹配对非标准化主体简称识别的缺陷，此外，本发明还能够适应更多的场景，匹配准确度更高。
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公开(公告)号：CN109993109A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910248870.3
申请日：2019-03-29
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像文字识别方法，涉及图像识别技术领域。该图像文字识别方法包括以下步骤：步骤S1、采集多张带有文字的自然场景图像信息；步骤S2、将采集到的自然场景图像信息的文字区域进行人工标注，以得到标签数据，并将标签数据进行预处理得到图像数据；步骤S3、建立基于卷积的多层多尺度神经网络，将所述图像数据输入至所述多层多尺度神经网络进行训练；步骤S4、采集待识别的自然场景图像信息并进行预处理得到待处理图像数据，将待处理图像数据输入至训练后的所述多层多尺度神经网络中，通过所述多层多尺度神经网络自动识别并输出所述待识别的自然场景图像信息中的文字信息。本发明可以实现自动快速的识别自然场景图像中的文字。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109284376A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811049800.7
申请日：2018-09-10
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种基于领域自适应的跨领域新闻数据情感分析方法，将来自各个不同领域的新闻数据及映射到一个共同的潜空间中，使来自不同领域的新闻数据在所述潜空间中由一组共同的抽象特征表达，从而实现不同领域间的自适应；将新闻数据对应的情感标签也映射到所述潜空间中，使不同的情感标签在潜空间中距离的最大化，并且使新闻数据与其对应标签之间的距离最小化，由此增大分类器的决策边界；在所述潜空间中，基于所有领域的新闻数据建立一个分类器，然后通过建立的分类器对新的新闻文本数据进行情感分析。本发明通过领域自适应的方法，为不同领域的新闻找到一个有效的共同特征表达，实现跨领域信息融合，提高信息的利用率，节约时间及人力成本。
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公开(公告)号：CN109191378A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810830164.5
申请日：2018-07-25
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于ERGAN网络单幅图像超分辨重建方法。本发明包括以下步骤：输入待重建图像I；将待重建图像I分为大小为m*m的图像块集合，每一个图像块用 表示，i＝1，2，...，s；将 处理成n*n大小的低分辨率图像 将低分辨率图像 输入到生成器G中进行训练；将生成器G输出的结果G(z)和 一同输入到鉴别器D中；将需要重建的图像再经过生成器G网络超分辨重建。本发明提出了基于生成对抗网络，增强对称残差单位的单图像超分辨率(ERGAN)，在训练的过程中保留了高频特征，减轻深层网络训练的难度。
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公开(公告)号：CN109064418A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810758901.5
申请日：2018-07-11
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/50 , G06T2207/20004
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部均值的非均匀噪声图像去噪方法，包括：步骤1：使用评价算子R对非均匀噪声图像先进行像素粗分类；步骤2：对噪声图像中的每一个像素，根据其周围邻域像素的粗分类结果，采取多数投票方法，对该像素的类别进行细分类，分为：低噪声高纹理、中等纹理、高噪声次纹理、平滑区域的其中一类；步骤3：对细分类后的每一个类别，自适应的选择滤波参数和邻域块大小，使用非局部均值去噪算法进行像素去噪；达到消除噪声的效果和纹理保留效果之间的平衡。
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公开(公告)号：CN108921800A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810667226.5
申请日：2018-06-26
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10004 , G06T2207/20004
Abstract: 本发明公开了基于形状自适应搜索窗口的非局部均值去噪方法，包括：步骤1：输入噪声图像V，步骤2：计算噪声图像V在水平方向的梯度图像Vx和垂直方向的梯度图像Vy；步骤3：计算噪声图像V所对应的结构张量T(s,σ)；步骤4：计算得到当前像素i的形状自适应搜索窗口ASi；步骤5：划分图像块，计算相似性权重值w(i,j)；步骤6：计算得到当前像素i去噪后的像素值 步骤7：逐行逐列扫描，依次对噪声图像V中的每一像素进行步骤4到步骤6的处理过程，直到处理完所有像素，输出去噪后的图像 本发明方法使得到的估计值更接近真实值，对图像中边缘和纹理细节信息具有更好地保护能力，取得的去噪效果优于大小和形状固定搜索窗口的非局部均值去噪方法。
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公开(公告)号：CN108898225A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810416774.0
申请日：2018-05-04
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都智睿通拓科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于人机协同学习的数据标注方法，其包括：1、由领域专家制定分类标准和标注规范，并给出样例作为金标数据；2、以金标数据作为聚类的中心点对数据进行聚类处理，选出银标数据来训练标注人员，利用金标数据对标注人员进行测试，测试通过即可进行下一步的标注；3、利用金标数据和银标数据作为训练集对未分类的数据进行分类，得到的置信度高的数据可直接采用，并将其加入训练数据集重新训练分类器；4、从待标注数据集中选取出最值得标注的数据，分发给标注人员进行标注，将得到的标注结果加入训练集重新训练分类器；迭代步骤3和4，直至分类器的精度达到预设的阈值。本发明能够有效降低人工标注的成本，同时保证标注的高质量。
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