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公开(公告)号：CN107330929B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710428684.9
申请日：2017-06-08
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法，针对三维点云配准中点云尺度不一致和配准精确度的问题，提出基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法：首先，对点云数据进行滤波处理，减小噪声和离群值的影响，以减小配准误差；其次，计算待配准点云的重心和质心，根据待配准后点云重心与质心距离，建立尺度因子计算模型，并计算尺度因子；最后，将计算得到的尺度因子代入ICP算法，依据尺度因子和配准误差的函数关系，由粗略到精细迭代计算，得到尺度因子、旋转矩阵和平移变换。用斯坦福三维扫描存储库的公共点云数据集进行仿真，并与边界尺度迭代最近点算法(ICPBS)和尺度概率迭代最近点算法(sPICP)进行比较。
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公开(公告)号：CN109801621A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910198058.4
申请日：2019-03-15
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差门控循环单元的语音识别方法，在现有的门控循环单元的基础上，结合残差连接以及非饱和激活函数来改进候选隐状态公式，使门控循环网络在不增加参数量的情况下能够不发生网络退化的进行更深层的训练。最后，通过多组对比实验，证明本发明的算法结构的有效性。
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公开(公告)号：CN106564192B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201610832975.X
申请日：2016-09-19
Applicant: 三峡大学
IPC: B29C64/393 , B33Y50/02 , G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于网格模型简化的3D打印方法，在现有的二次误差度量网格模型简化算法的基础上，结合三维空间顶点凸凹性和曲率优化顶点的折叠代价，保证折叠顶点始终向模型实体内部简化；在尽可能不改变网格模型边界特征及刚性等物理特性的同时，减少三角面片的数量，降低模型体积，从而达到降低3D打印材料消耗的目的。最后利用模型简化前后体积变化验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN106296657A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610605609.0
申请日：2016-07-28
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于几何原理对摄像机进行快速标定的方法，包括以下步骤：步骤1：用摄像机对场景获取一张图片。步骤2：在地面找到两个点及一个方向，并保证这两个点及方向在地图中能够对应。步骤3：在摄像头场景中找到至少六个点作为标定点，并做好记号。步骤4：通过几何的方法对标定点进行测量。步骤5：通过计算的数据和方法，在地图中找到对应的标定点进行标定。本发明一种基于几何原理对摄像机进行快速标定的方法，该方法能够实现快速找到标定过程中所需要的映射点，完成地图坐标和世界坐标的映射。
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公开(公告)号：CN104850865A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510304771.4
申请日：2015-06-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6278
Abstract: 本发明公开了一种多特征迁移学习的实时压缩跟踪方法，包括了以下步骤：产生训练样本，在当前帧和先前跟踪到目标的视频帧中分别提取正负样本用于分类器的训练；提取训练样本中目标和背景的特征，采用两个互补的稀疏映射矩阵将提取的高维特征投影到压缩域的低维特征，并产生两种平衡的特征用于表示目标和背景；分类器的构建与更新，使用压缩域的特征训练出一个朴素贝叶斯分类器用于对待检测样本进行分类；二次目标搜索策略，采用由粗到精的二次搜索策略减少产生的扫描窗口数量，从而减少待检测的样本数量，加速目标搜索过程，将响应值最大的扫描窗口作为跟踪到的目标，并以此对训练样本和分类器进行更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102279925A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110246431.2
申请日：2011-08-25
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种链式处理人脸识别方法及系统，涉及模式识别和计算机视觉技术领域，本发明在链式处理中根据待识别人脸图像的光照质量指数进行判断，避免光照较均匀的人脸图像由于进行光照预处理而误识别；对于需要进行光照预处理的人脸图像，采用光照正则化方法与梯度方向进行结合处理，这种结合有效削弱了光照变化对人脸识别的影响，整个链式处理提高了人脸识别的准确率及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114491025A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210032486.1
申请日：2022-01-12
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于写作风格的多任务谣言检测方法、装置及设备，该方法包括：获取待检测文本，并确定对应的内容特征以及写作风格特征；在多任务检测模型中，将内容特征输入至基于内容的谣言检测任务模块，得到谣言检测结果；将写作风格特征输入至基于写作风格的谣言检测任务模块，得到谣言检测结果；其中，在训练过程中，基于内容的谣言检测任务模块和基于写作风格的谣言检测任务模块通过共享层进行信息交互。本发明采用基于内容和写作风格相结合的多任务谣言检测方法，用以解决现有多任务谣言检测方法两个任务数据结果差异较大以及未能充分利用数据本身数据，导致模型预测性能差的缺陷，提升了模型的谣言检测性能。
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公开(公告)号：CN114357160A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111574716.9
申请日：2021-12-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种基于生成传播结构特征的早期谣言检测方法及装置，该方法包括：获取待检测事件的第一源文本；将第一源文本输入条件变分自编码器中，得到条件变分自编码器生成的待检测事件的第一传播结构特征；条件变分自编码器根据样本事件的第二源文本和第二传播结构特征进行训练获取；第二传播结构特征基于图卷积神经网络模型对样本事件的传播结构图进行特征提取获得；传播结构图根据样本事件的第二源文本和第二源文本对应的响应推文构建获取；将第一源文本和第一传播结构特征输入分类模型中，得到分类模型输出的待检测事件的谣言检测结果。本发明实现在获取到待检测事件的源文本后，即可快速准确地获取待检测事件的谣言检测结果。
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公开(公告)号：CN113496123A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110673966.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备及存储介质，谣言检测方法包括：获取新闻数据，并基于所述新闻数据，得到事件时间组合序列的向量化文本；基于所述向量化文本，得到评论特征信息以及双向的上下文关联特征信息；其中，所述评论特征信息包含有评论局部关联特征和评论全局关联特征；将所述评论特征信息以及所述上下文关联特征信息进行合并后，输入至全连接层，得到谣言检测结果。本发明提供的谣言检测方法，可以解决现有技术中谣言检测准确率低的缺陷，以提高谣言检测的准确率。
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公开(公告)号：CN109285184A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810998358.6
申请日：2018-08-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法，针对三维点云配准中ICP等精确配准算法容易陷入局部最优的问题，首先对点云进行滤波处理；然后，通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型；其次，根据旋转角度与配准误差的关系，建立迭代旋转模型，找出最佳旋转角度，进而完成初始配准；最后，结合ICP算法进一步精确配准验证该初始配准算法的有效性。本发明算法与通过重心重合的初始配准方法进行了对比实验，结果表明：本发明提出的算法初始配准效果，明显优于基于重心重合的初始配准方法，初始配准效果较好。
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