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公开(公告)号:CN107451008A
公开(公告)日:2017-12-08
申请号:CN201710512493.0
申请日:2017-06-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/10
Abstract: 本发明实施例提供了一种CRC计算方法及装置,所述方法包括:获取目标输入数据;将所述目标输入数据依次划分成n个序列长度相同的目标数据序列;利用n个处理器对n个目标数据序列进行并行循环冗余校验CRC计算,得到对应的n个第一CRC值;获取各第一CRC值对应的目标序列影响系数;分别将各第一CRC值与对应的目标序列影响系数进行迦罗瓦域乘法运算,得到n个第二CRC值;对n个第二CRC值进行异或运算,得到目标CRC值,以实现对所述目标输入数据的CRC计算。本发明实施例能够减少在CRC计算过程中的异或运算的次数,提高了计算速率;另外,本发明实施例减少了线程同步的次数,进一步提高了计算速率。
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公开(公告)号:CN115346222A
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202210895546.2
申请日:2022-07-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种手写汉字质量评估模型获取方法、评估方法及装置,包括:获取训练样本集;在多个预设评价标准下对每个样本添加是否符合相应预设评价标准的标签;复现多种卷积神经网络初始模型:LeNet初始模型、ResNet初始模型和TripletNet初始模型;针对每个预设评价标准,利用训练集对三种初始模型训练,得到每个预设评价标准对应的LeNet识别模型、ResNet识别模型和TripletNet识别模型;针对每个预设评价标准,利用测试集对三种识别模型测试,将识别正确率最高的识别模型作为相应预设评价标准的质量评估模型。根据各预设评价标准质量评估模型,得到每个评价标准对应的手写汉字质量评分,并将各评价标准的评分求和作为最终质量评估结果。本发明能全面评估手写汉字的质量。
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公开(公告)号:CN115294584A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210821863.X
申请日:2022-07-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种手写汉字质量评估模型训练方法、评估方法及装置,包括:获取一级训练样本集,其中包含多个手写汉字样本,每个手写汉字样本包括单个手写汉字的时序信息;为每个手写汉字样本添加多个预设维度评价指标的评分,作为标签;针对每个预设维度评价指标的评价需求对各手写汉字样本的时序信息预处理得到与各预设维度评价指标一一对应的多个二级训练样本集;利用各二级训练样本集分别对初始神经网络进行训练,得到每个预设维度评价指标对应的手写汉字质量评估模型。通过得到的手写汉字质量评估模型,得到每个预设维度评价指标对应的手写汉字质量评估结果。本发明能够基于笔顺从多维度的评价指标下科学有效的评估手写汉字的质量。
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公开(公告)号:CN111858999B
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202010586972.9
申请日:2020-06-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/538 , G06F16/55 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于分段困难样本生成的检索方法及装置,其中,方法包括:使用原始三元图像组的样本集中的所有样本,通过对原始三元图像组的样本集中每一组原始三元图像组增加困难程度;并且在THSG的第一阶段中,增加正样本对的困难程度,得到困难正样本对的同时,保证困难正样本对的标签与原始正样本对的标签一致,以及在第二阶段增加原始负样本的困难程度,得到最终困难负样本和最终困难正样本对,提高样本集的有效使用性。进一步的,使用最终困难三元样本组,能够为较少的训练集补充有效的困难样本,从而使得模型能够更好的被训练。同时,通过使用困难样本对训练,得到更加强健、鲁棒的特征提取的检索模型。
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公开(公告)号:CN109344278B
公开(公告)日:2020-08-14
申请号:CN201811113239.4
申请日:2018-09-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/53
Abstract: 本发明实施例提供了一种视觉搜索方法、装置及设备,其中,该方法包括:获取多个待检索图像;针对各个待检索图像,提取待检索图像的全局特征信息;根据待检索图像的全局特征信息,计算待检索图像对应的复杂度指标;确定与复杂度指标匹配的码率;基于码率,提取待检索图像的图像特征,并保存图像特征,图像特征用于视觉搜索。通过本发明实施例提供的视觉搜索方法、装置及设备,能够降低对存储资源的浪费。
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