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公开(公告)号：CN111614897A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010401646.6
申请日：2020-05-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于用户偏好多维度驱动的智能拍照方法，该方法首先获取相机的预览图像，分析预览图像的所属场景。若场景数据库中有该场景，则继续查询该场景类别下的专业人像风景照数据集；然后根据图片场景相似度进行匹配，以找到背景相似度最高的一组图片。最后通过用户偏好学习模型计算出用户最有可能喜欢的一张照片，将其作为最终拍摄参考图片以指导被拍摄者摆姿势，从而提升普通人的拍照体验。
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公开(公告)号：CN111477220A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010295068.2
申请日：2020-04-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向家居口语环境的神经网络语音识别方法及系统，该方法包括：模型构建：在深度神经网络中加入长短期记忆网络，构建组合神经网络DNN-LSTM模型；对采集的语音数据集预处理，得到特征向量集，并将特征向量集作为所述DNN-LSTM模型的输入进行迭代训练，训练至最优声学模型；将一个未知语种的输入语音信号，经过训练后的DNN-LSTM模型，分别得到中文输出概率向量集和英文输出概率向量集；根据所述中文输出概率向量集和英文输出概率向量集进行语种匹配，并输出判断结果；本发明能够快速准确的识别家居场景下说话人的内容，可以广泛应用于实际家居场景。
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公开(公告)号：CN106991490B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710083659.1
申请日：2017-02-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于混合Markov模型的业务协同预测方法，首先通过对当前的用户相似度算法进行改进，使得改进后的用户相似度算法具有区分不同数量级大小的数据的作用，准确寻找与目标用户相似度较大的用户进行辅助预测；其次，提出一种多用户多阶Markov预测模型，通过利用不同长度的预测序列来对用户的下一业务进行预测，从而提高预测的准确率。最后，将用户的业务兴趣考虑在内，通过分析用户对不同业务的兴趣度，对多用户多阶Markov预测模型进行进一步完善，最终得到基于混合Markov模型的业务协同预测算法。
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公开(公告)号：CN110472490A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910602687.9
申请日：2019-07-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于改进VGGNet的动作识别方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：对采集到的原始图像进行预处理；对预处理后的图像进行分割，得到对应的人形区域图像；将分割得到的人形区域图像输入改进的VGGNet模型中提取对应的动作特征数据；采用预设的随机森林模型对所提取的动作特征数据进行分类，得到所述原始图像中的人体动作信息。上述的方案，可以在使用有限的资源进行动作识别时提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110472022A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910553845.6
申请日：2019-06-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F17/27 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的对话方法及装置、存储介质和终端，所述方法包括：实时获取用户输入的当前轮会话的文本信息；对所获取的当前轮会话的文本信息进行预处理；使用预设的深度神经网络模型提取所述当前轮会话的文本信息的深层次语义信息；当确定所提取的深层次语义信息中的用户需求指令不明确时，采用上一轮会话的有效深层次语义信息对所提取的深层次语义信息进行补全；基于补全后的深层次语义信息中的用户需求指令，从预设的知识库中获取答复内容作为当前轮会话的答复。上述的方案，可以有效减少会话轮数，提高智能会话系统的智能化程度。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN109977777A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910140450.3
申请日：2019-02-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于新型RF‑Net模型的手势识别方法，包括如下步骤：S1、在AlexNet模型的基础上进行模型优化，得到AlexNet_I模型；S2、在手势图像训练集中训练AlexNet_I模型并固定网络参数，得到手势特征提取模型；S3、建立并训练RF模型；S4、将手势特征提取模型与RF模型结合，构建成RF‑Net模型、并使用所述RF‑Net模型进行手势图像识别。本发明的方法能够快速而准确地对图像中的手势进行识别，有效地提高了用户体验基于手势的人机交互系统的舒适度。
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公开(公告)号：CN106202860B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610466040.4
申请日：2016-06-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种情绪调节业务推送方法及可穿戴协同推送系统，鉴于可穿戴终端的能力特点，利用多个不同监控类型的可穿戴终端，实现多维度、多触点的生理数据采集，并周期性将之发送到手持终端；手持终端借助数据挖掘技术，实现对采集的多维生理数据进行降维处理，并设计多维生理特征向量，分析出用户情绪的状态等级，据此推送相应的情绪调节业务。该方案通过手持终端和可穿戴终端的交互合作，对可穿戴终端采集的生理数据的应用方向进行重构，将其应用于用户的情绪感知，不但解决了传统情绪感知技术准确性低的问题，而且鉴于可穿戴设备移动性强特点，使系统的灵活性大大提高，进而提升用户业务体验。
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公开(公告)号：CN104618966B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510050065.1
申请日：2015-01-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/22
Abstract: 本发明公开了一种基于终端协同的无线泛在环境下速率分配方法，该方法在各终端及其接入网络性能因子权重的求解中，将层次分析法和熵值分析法求解的权重进行分配得到实际权重，既实现了终端用户的主观喜好，又实现了各终端及其接入网络之间的客观差异。本发明提出的终端协同分流方法解决了终端的能耗问题，应用于物联网的泛在环境，该方法充分利用了无线泛在环境下的终端与网络资源，增加了网络吞吐量，减少了数据传输时间，同时也扩大了网络的覆盖范围。
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公开(公告)号：CN104640123B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510050045.4
申请日：2015-01-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W16/22
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了种多中继节点非合作博弈的激励方法,该方法设定两跳多节点联合中继转发的通信场景,该场景存在需要其他节点提供转发服务的源节点s、源节点周围能够提供转发服务的N个中继节点,其节点集合R={r,r,r,…,r}和目的节点d,设定中继节点放大并转发源节点信号到目的节点d。首先设定多中继节点转发的假设场景,分别利用通信质量指标信干比、信道容量等因素和虚拟货币机制建立源节点的效用函数和代价函数,并采用兼具公平性和有效性的代价函数来建立中继节点的总收益函数模型,通过完备的数学推导求解优化模型,取得源节点最佳的需求中继节点发射功率和中继节点最佳的单位功率补偿价格并证明了纳什均衡的存在性。本发明具有良好的应用前景。
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