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公开(公告)号：CN113902704A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111176770.8
申请日：2021-10-09
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开了两种基于八邻域方向编码的汉字骨架拐点检测方法及系统，其中，第一种测量方法包括预处理步骤、笔段分割步骤、笔段编码步骤和拐点检测步骤；第二种测量方法包括预处理步骤、笔段分割步骤、笔段编码步骤、拐点判断步骤和拐点检测步骤；本发明充分考虑汉字不同笔画的方向编码链的独特规律，并基于八邻域方向编码对此进行研究总结，给出了不同类型笔段的主方向编码、合法方向编码和非法方向编码，将包含3个以上不同方向编码的方向编码链对应的笔段判定为包含拐点的笔段；将方向编码链中非法方向编码对应的笔迹像素点判定为拐点。
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公开(公告)号：CN108664614B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810451369.2
申请日：2018-05-11
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06F16/903 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提出一种基于教育大数据的学习者模型动态构建方法，旨在提供一种学习者个性化学习概览的动态构建方法，实现对学习者的全面描述，促进对学习者的个性化指导。本发明包括以下步骤：首先，通过在线学习平台获取学习者的学习数据；其次，利用Experience API规范量化学习者的学习经历；再次，借助大数据分析和挖掘技术提取有效的学习者特征；最后，依据学习者的有效特征数据动态构建不同时空的个性化学习概览，从而实现学习者模型的动态构建。本发明基于教育大数据的学习者模型动态构建方法能够促进个性化学习的生成，有助于构建个性化的学习环境，对于学习兴趣挖掘、知识盲点识别、就业指导、学习路径规划等领域具有实际的应用价值。
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公开(公告)号：CN108664932B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810450003.3
申请日：2018-05-11
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的学习情感状态识别方法，改方法包括：从在线学习平台收集学习者的面部表情图像和交互行为数据，根据表情识别算法获取一定时间段的系列表情图像，进行特征提取并分类；从Web日志文件中提取有用的交互行为数据，利用主观贝叶斯方法进行不确定性推理和数据的深层次分析。在判断学习者对当前学习内容的关注程度的基础上，结合表情识别结果，判断学习者的在线学习情感状态，并分为“满意”和“困惑”等情感状态。本发明适用于实施混合式学习的学科教学，可以通过表情识别，实时掌握学习者的在线学习情感状态，从而更有针对性的提供人工干预。根据情感识别的结果，也可判断学习者对当前学习内容的掌握情况和兴趣。
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公开(公告)号：CN105741375B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610038725.9
申请日：2016-01-20
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种大视场双目视觉的红外图像考勤方法，该方法利用教室黑板所在墙面两端的双目红外相机对学生图像进行数据采集，然后对左目和右目两幅图像进行拼接，合成教室内的大幅面大视角图像，然后自动对图像中人脸区域部分进行定位，通过特征提取、识别比对等过程完成学生身份的确定，最终实现对学生的考勤。传统的基于可见光图像的考勤方法容易受光照变化、复杂背景等因素影响，导致识别率不高的问题。本方法有效地克服了该问题，对于学生迟到、早退、旷课等情况也可以做到准确记录与统计，提高了课堂考勤的工作效率，节约了节约教师的时间资源，减轻了教师的负担，提高了学校的教学质量，促进了学校校风学风建设。
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公开(公告)号：CN105654447A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610124262.8
申请日：2016-03-04
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10048 , G06T2207/20028
Abstract: 本发明公开了一种适用红外小目标识别的遥测光谱噪声抑制方法，该方法包括步骤：对红外光谱数据进行归一化处理；计算归一化后的光谱强度的一阶导数；根据光谱一阶导数估计出光谱的噪声水平，从而确定双边滤波器的两个重要参数值；对光谱数据库训练，求解最优参数组合，并指导双边滤波参数的设定；利用最优参数的双边滤波，对含噪声光谱处理，获得高分辨率的红外光谱。本发明提出的方法有效利用了双边滤波的噪声抑制优势，在信噪比高于30dB时，光谱分辨率提高约35％，促进了红外光谱在目标检测识别及空间技术、气象、石油化工等领域的应用，并提供相应技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105354799A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510612424.8
申请日：2015-09-22
Applicant: 华中师范大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T3/4053 , G06T2207/10048 , G06T2207/20182
Abstract: 本发明公开了一种盲目反卷积红外光谱图超分辨率复原方法，该方法包括步骤：对红外光谱数据进行归一化处理；计算归一化后的光谱强度的一阶导数；根据光谱一阶导数估计出光谱的噪声强度，从而确定正则化参数的大小；建立红外光谱模型；利用Huber-Markov场、光谱反卷积和交替最小值最优迭代算法求解高分辨率的红外光谱。本发明在光谱平坦区域加强噪声抑制，在光谱陡峭区域加强光谱结构保存，对于所用的傅里叶红外光谱，空域迭代盲目反卷积算法效果良好，在信噪比高于30dB时，光谱分辨率提高约30%；本发明提出的方法有效利用了Huber-Markov自适应约束的先验知识，促进了红外光谱在目标检测识别及农业、生物、医学、气象、空间技术、石油化工领域的应用，并提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN104579681A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410834718.0
申请日：2014-12-29
Applicant: 华中师范大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种互信应用系统间身份认证系统，该系统包括：用户管理模块，用于保存和维护用户信息；登录验证模块，用于验证由应用系统A发出的用户账号和密码的有效性；若验证通过，将账号和密码和应用系统A的标识包装为票根TGT；获取票据模块，用于将应用系统A发送的用户票根TGT、应用系统A的标识信息appKey和appSecret、用户需要访问的第三方互信应用系统B的服务URL包装为访问应用系统A的票据ST；验证票据模块，用于根据应用系统B提交的票据ST及应用系统B的标识信息appKey和appSecret验证票据ST的有效性；退出登录模块：销毁票根TGT。本发明当用户已登录系统A时，希望访问系统B，则不需要登录操作，直接进入系统B，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN113903045A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111237628.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V30/244 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开了一种手写汉字图像的笔顺识别方法及系统，其中，笔顺识别方法包括预处理步骤、第一次笔顺匹配步骤、第二次笔顺匹配步骤和笔段融合步骤；本发明提供的笔顺识别方法是针对静态手写汉字图像，避免了在电子设备上书写体验的失真；本发明基于八邻域方向编码规则给出了不同类型笔画的非法方向编码，并根据非法方向编码来计算第一次笔顺匹配步骤中的匹配权重；本发明对手写汉字进行第一次笔顺匹配和第二次笔顺匹配，可确保手写汉字中的每个笔段都有匹配的笔顺；本发明通过不同笔段的八邻域编码链和不同笔画的合法方向编码来实现笔段融合；通过本发明提供的笔顺识别方法，能有效提高静态手写汉字图像中笔顺识别的准确率。
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公开(公告)号：CN108319733B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810271939.X
申请日：2018-03-29
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地图的教育大数据分析方法，包括，获取教育资源数据按照一定数据结构存入数据库；针对每个分析主题构建主题图层，根据分析主题对数据进行分类索引并加载至相应主题图层，将主题图层叠加到底图上，形成数据地图；根据分析主题对主题图层数据进行分析，获取主题分析结果；提取目标区域中多个主题图层的数据并融合，获取区域分析结果；获取用户的学习偏好；根据用户请求内容，结合用户的学习偏好，搜索区域分析结果以响应用户请求。发明公开了一种基于地图的教育大数据分析系统。本发明技术方案的方法，针对目前教育数据庞杂、精准分析相对欠缺的情况，采用对教育数据进行分类，按照不同的主题需求进行分析，可以解决其中部分问题，实现教育数据的利用和分析。
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公开(公告)号：CN108664932A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810450003.3
申请日：2018-05-11
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的学习情感状态识别方法，改方法包括：从在线学习平台收集学习者的面部表情图像和交互行为数据，根据表情识别算法获取一定时间段的系列表情图像，进行特征提取并分类；从Web日志文件中提取有用的交互行为数据，利用主观贝叶斯方法进行不确定性推理和数据的深层次分析。在判断学习者对当前学习内容的关注程度的基础上，结合表情识别结果，判断学习者的在线学习情感状态，并分为“满意”和“困惑”等情感状态。本发明适用于实施混合式学习的学科教学，可以通过表情识别，实时掌握学习者的在线学习情感状态，从而更有针对性的提供人工干预。根据情感识别的结果，也可判断学习者对当前学习内容的掌握情况和兴趣。
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