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公开(公告)号：CN107066941A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710117801.X
申请日：2017-03-01
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00255 , G06K9/6267 , G06N3/061 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种人脸识别方法和系统，其方法包括：分别对样本库中的人脸样本图像和测试库中的人脸测试图像进行对齐处理；构建多层特征融合卷积神经网络，通过所述多层特征融合卷积神经网络对对齐后的人脸样本图像进行人脸特征识别训练，得到训练后的多层特征融合卷积神经网络；将对齐后的人脸测试图像输入完成训练的多层特征融合卷积神经网络中进行人脸识别，从而识别出人脸测试图像中的人脸。本发明能够通过多层特征融合卷积神经网络提取人脸浅层特征，然后将其与深层特征融合来进行人脸识别，在识别准确性以及可靠性方面都得到很大程度的提升。
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公开(公告)号：CN106897677A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710065703.6
申请日：2017-02-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种车辆特征分类检索系统及方法，其方法包括：根据设定的截取范围在目标车辆图像上进行局部截取，得到车脸图像；构建卷积神经网络，从车脸图像中提取n个目标车辆特征信息；根据预先构建的特征信息数据库中的特征信息对n个目标车辆特征信息进行预定次数的特征比对及特征融合处理，完成预定次数的特征比对后得到检索结果；以及根据每次特征融合处理后得到的融合特征对数据库中特征信息进行更新。本发明能够极大的提高检索准确率，进行多次特征比对，每次特征对比后得到的最高相似度特征信息再进行特征融合，将融合特征作为下一次的输入，重复进行对比和融合处理，提高可靠性和准确性，还能够减少设备的投入。
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公开(公告)号：CN106547876A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610947358.4
申请日：2016-10-26
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06F17/3089 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供一种基于归属度标签传播的社团发现处理方法和系统，其中方法包括将读取到的复杂网络数据以图模型的形式表示；为图模型的每个节点分配标签；对每个标签节点的重要性进行计算，并生成节点序列表；根据节点序列表依次将各个标签节点的标签更新为预先计算得出的归属度最大的标签，再根据更新后的标签将各个标签节点进行分类，将具有相同标签的节点归类为同一社团。本发明综合复杂网络中节点的传播特性和节点之间的联系紧密性，根据归属度最大的标签将具有相同标签的节点归类为同一社团，提高了社团发现处理的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN106528705A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610949906.7
申请日：2016-10-26
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06F17/30598 , G06F17/30985 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于RBF神经网络的重复记录检测方法和系统，其方法包括将多条记录进行聚类、分类；字符串相似度算法计算每个记录类中对应字段之间的相似度，得到字段之间相似度的特征向量；对记录进行标签标注；建立RBF神经网络模型，并根据减聚类算法对特征向量进行聚类，得到的聚类中心个数，将聚类中心个数作为RBF神经网络模型的隐层节点个数；对所述隐层节点个数进行聚类来得到RBF神经网络模型的隐层节点，实现RBF神经网络模型的优化。优化后的RBF神经网络模型经过训练后可识别重复记录，能够保持较好的稳定性、准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN105142035A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510581180.1
申请日：2015-09-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N21/845 , H04N21/231
CPC classification number: H04N21/8456 , H04N21/23103
Abstract: 本发明涉及一种视频流切片转发系统，包括用于获得视频流数据的视频存储缓存模块、用于将视频流数据进行切割的视频流切片模块、用于计算出视频切片所对应的处理服务器的转发通道计算模块、用于建立视频切片与对应处理服务器的转发通道的资源调度模块和用于逐一将视频切片通过建立的转发通道发送至与该视频切片对应的处理服务器上的视频切片转发模块；本发明还涉及一种视频流切片转发方法；本发明的有益效果是：能够解决远程视频在传输的过程中采集视频速度和存储速度不同步的问题；将远程摄像头捕捉的视频流打包成视频切片并且实现不丢失视频切片的转发到视频处理服务器上进行并行的视频处理，提高海量大视频的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114386259B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202111640845.3
申请日：2021-12-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06V10/80 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种视频描述方法、装置以及存储介质，属于图像处理技术领域，方法包括：S1：导入多个视频数据，并分别对各个视频数据进行第一次融合分析得到第一融合特征；S2：构建训练模型，根据多个第一融合特征对训练模型进行训练得到目标视频描述模型；S3：分别对各个视频数据进行第二次融合分析得到第二融合特征；S4：通过目标视频描述模型对多个第二融合特征进行视频描述得到视频描述结果。本发明能够不需要人工监督来训练生成描述，降低了人工成本，且在图片特征层面比传统的视频描述模型描述准确率更高，增加了特征关系的紧密度，利于视频描述模型准确性的提升。
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公开(公告)号：CN119226430A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411120815.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种文本匹配方法、装置、系统以及存储介质，属于文本匹配技术领域，方法包括：导入原始文本，并将原始文本两两作为一组从而得到原始语句组；构建原始语言模型，根据原始语句组对原始语言模型进行模型分析得到目标语言模型；导入待处理文本，根据目标语言模型对待处理文本进行匹配得到文本匹配结果。本发明增强了文本的多样性和丰富性，有效地缓解了过平滑问题，提供了更加精确的语义匹配能力，也在语义搜索领域实现了突破，使得模型能够快速准确地从大量文本数据中获得语义最为接近的结果，提高了文本匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN114387646B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111640925.9
申请日：2021-12-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种身份识别方法、装置以及存储介质，属于图片识别技术领域，方法包括：导入多个行人图片，分别对各个行人图片进行人脸识别得到目标人脸图片；对多个目标人脸图片进行隶属度矩阵的构建分析得到隶属度矩阵；根据隶属度矩阵对多个目标人脸图片以及多个行人图片进行划分得到接受域、拒绝域和不确定域；分别对接受域、拒绝域以及不确定域进行身份识别分析得到身份识别结果。本发明能够在不同场景下的目标采用合适的识别方法，区别于单一仅采用人脸或者行人的识别，对目标身份的识别准确率有了显著的提升，能够适用于复杂的现实情况。
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公开(公告)号：CN117891909A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311741565.0
申请日：2023-12-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G06N5/025 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种对话生成方法、装置、系统以及存储介质，属于对话生成技术领域，方法包括：导入多个原始文本数据，集合所有原始文本数据得到原始文本数据集；构建训练模型，通过原始文本数据集对训练模型进行训练，得到对话生成模型；导入待生成文本数据，通过对话生成模型对待生成文本数据进行预测，得到对话生成结果。本发明解决了对话一致性的问题，增强了对话语篇的连贯性，提高了理解个人反应的一致性，也提高了对话生成的准确性。
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公开(公告)号：CN114817637B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210487341.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种基于句子语义的视频描述方法、装置及存储介质，属于技术领域；方法包括步骤：将视觉特征和运动特征进行拼接融合，将目标视频特征对应的描述词袋转换为文本特征，根据视觉词、目标视频特征及其对应的文本特征构建损失函数模型，以及计算每个单词在句中出现的概率，根据概率得到句子级别损失函数，通过句子级别损失函数和损失函数模型进行损失迭代计算，得到最终的视频描述信息；本发明有助于提高预测长度的准确性，从而生成的视频描述信息更完整。
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