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公开(公告)号：CN118193388A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410355412.0
申请日：2024-03-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F11/36 , G06F16/2452 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种算子级别的分布式数据库性能测试方法，包括：根据数据集的类型和指定的规模生成所需的数据集，得到性能测试所需的数据集；对要测试的算子构建算子级别的查询计划，得到初始的查询计划；对得到的数据集进行数据分片，将基于行的存储格式存放的初始数据表改造成基于列存储的数据表方便后续处理，将列存储的数据组织成向量的形式，形成向量化的数据；将初始查询计划改造成分布式的执行计划，读取向量化的数据进行查询，收集性能测试指标。本发明能够详细捕获数据库在不同配置参数下的性能差异，为数据库性能调优提供了重要的参考依据。
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公开(公告)号：CN114926352A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210387641.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种图像去反射方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：根据反射图像构建包含背景层图像和反射层图像的合成数据集；确定基础滤波器，根据基础滤波器构造多种形态滤波器；将合成数据集中的反射图像输入深度强化学习网络，输出所述反射图像的价值V和策略π两部分；根据策略π从动作集A中选择形态滤波器，对输入的反射图像去反射，得到对应的背景层图像和反射层图像；根据背景层图像和反射层图像对深度强化学习网络进行训练；将反射图像输入深度强化学习网络，输出处理结果。本发明通过深度强化学习方法学习形态滤波器的选择，增加图像去反射过程中的可解释性，提高图像去反射的性能，可广泛应用于数字图像复原领域。
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公开(公告)号：CN114757838A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210268828.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督领域自适应图像非盲解卷积方法、装置及介质，其中方法包括：确定源域数据和目标域数据；构建非盲解卷积模型；采用源域数据对非盲解卷积模型进行有监督训练，获得预训练模型；将获得的预训练模型作用到目标域数据上，并采用无监督自适应损失对预训练模型进行训练，获得迁移模型；判断迁移模型的解卷积精度是否满足预设条件，若满足则停止训练，否则继续训练；将迁移训练后的迁移模型作用于目标域数据，输出测试图像的解卷积结果。本发明在不需要访问源域数据和目标域数据中的清晰图像的同时，对预训练模型进行迁移，提高模型在目标域的非盲解卷积性能。本发明可广泛应用于图像非盲解卷积领域。
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公开(公告)号：CN112801912A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110173430.3
申请日：2021-02-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像复原方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取待复原的人脸图像，采用经过训练的人脸复原子网络对所述人脸图像进行复原，获得复原的人脸图像；所述人脸复原子网络在训练过程中，引入人脸识别子网络；所述人脸识别子网络对复原的人脸图像进行特征提取，根据提取的特征对所述人脸复原子网络进行识别监督，以优化所述人脸复原子网络的网络参数。本发明通过引入人脸识别子网络来克服人脸复原后的个体身份特征不准确的问题，对于人脸复原子网络的输出图像，重新输入到人脸识别子网络中，对特征的逐步提取，并反馈至人脸复原子网络中，以提升图像复原能力，可广泛应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN110211064A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910425310.0
申请日：2019-05-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘引导的混合退化文本图像恢复方法，包括以下步骤：S1、单独训练EP-CNN，计算混合退化文本图像对应的边缘图，将混合退化文本图像及其边缘图输入EP-CNN的上采样处理模块，利用EP-CNN的预测处理模块的输入，输出真实标签文本图像的预测边缘图；S2、单独训练GR-CNN，将混合退化的文本图像输入到上采样处理模块，然后计算得到真实标签文本图像所对应的边缘图，通过预测处理模块输出是恢复的文本图像；S3、联合训练EP-CNN和GR-CNN，得到级联网络，继续对级联网络进行训练。本发明的优点是高效简便，能够显著地提高退化文本图像的视觉质量和可读性，并且优于现有的其他先进方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114757838B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210268828.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督领域自适应图像非盲解卷积方法、装置及介质，其中方法包括：确定源域数据和目标域数据；构建非盲解卷积模型；采用源域数据对非盲解卷积模型进行有监督训练，获得预训练模型；将获得的预训练模型作用到目标域数据上，并采用无监督自适应损失对预训练模型进行训练，获得迁移模型；判断迁移模型的解卷积精度是否满足预设条件，若满足则停止训练，否则继续训练；将迁移训练后的迁移模型作用于目标域数据，输出测试图像的解卷积结果。本发明在不需要访问源域数据和目标域数据中的清晰图像的同时，对预训练模型进行迁移，提高模型在目标域的非盲解卷积性能。本发明可广泛应用于图像非盲解卷积领域。
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公开(公告)号：CN114529461B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210024843.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T5/73 , G06T9/00 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种深度学习单图像去反射方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：构造训练集；利用网络中的编码器对训练集中带反射图像I进行特征提取，得到n个不同尺度的编码特征图；根据n个不同尺度的编码特征图，在网络的解码过程中，生成各尺度的解码特征图、传输层图像特征图和反射区域导向掩膜图，并得到最终预测的传输层图像；利用训练集中真实的传输层图像T对网络进行监督，指导网络预测的传输层图像更接近真实传输层图像，达到图像去反射的目的；同时对生成的掩膜图进行监督，限制掩膜图的取值范围，指导网络生成更精确掩膜图，引导网络准确预测传输层图像。本发明能够很好地对单张反射图像完成去反射任务。
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公开(公告)号：CN117636372A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311477916.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/22 , G06V30/19 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06V30/18 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种手写汉字相似度度量方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取字帖图像；将字帖图像输入汉字分割模型，获得多个待评分的手写汉字图像；将手写汉字图像输入汉字分类模型，获得手写汉字的类别；根据手写汉字的类别，从标准库中获取对应的标准汉字，并一起输入汉字空间对齐模型，获得与标准汉字对齐后的手写汉字；将对齐后的手写汉字和其对应的标准汉字，输入笔画分割模型，得到二者的笔画分割结果；将笔画根据类似交并比的计算方式获得手写汉字与其对应标准汉字对比后的相似度。本发明对手写汉字和标准汉字二者分割出来的笔画进行相似度计算，为评价手写汉字或其他研究提供帮助，可广泛应用于图像模式识别技术领域。
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公开(公告)号：CN117473469A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311824447.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 广东佛山联创工程研究生院 , 华南理工大学
IPC: G06F21/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T1/00
Abstract: 本发明提供了一种模型水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质，通过将一初始图像进行图像优化处理，以获得嵌入水印前的水印模型无法复原的优化图像，即在嵌入水印之前的水印模型无法将经过退化处理的优化图像复原为优化图像。将优化图像及退化处理后的优化图像分别作为嵌入数据中的水印图像和触发图像，并嵌入水印模型中。使得嵌入水印后的水印模型能够将经过退化处理的优化图像复原为优化图像。因此，用于水印覆盖攻击的攻击嵌入数据在水印模型中新生成的攻击映射将与水印模型中原有嵌入数据的映射的差异足够大，进而使得攻击映射无法覆盖水印模型中原有嵌入数据的映射，有效地增强了模型水印的鲁棒性，进而增强了对模型知识产权的保护。
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公开(公告)号：CN116612478A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310317071.3
申请日：2023-03-28
Applicant: 华南理工大学 , 广州伟度计算机科技有限公司
IPC: G06V30/19 , G06V30/244 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种脱机手写汉字的评分方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取待评分的手写汉字图像；将手写汉字图像输入训练后的汉字评分模型，提取手写汉字的特征结构，将提取的特征结构与标准库中对应的汉字进行对比分析，获得手写汉字的综合评分；和/或，基于汉字像素点的分布规律，分析手写汉字图像中汉字像素点的二维分布，获得多种二维特征，根据获得的多种二维特征与标准库中对应的汉字进行对比分析，获得手写汉字不同维度上的评分。本发明通过模型对手写文字图像进行处理，或者根据汉字像素点对手写文字图像进行处理，能够对手写汉字进行整体评分，为书写者提供改进参考。本发明可广泛应用于图像模式识别技术领域。
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