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公开(公告)号：CN109345470B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201811043607.2
申请日：2018-09-07
Applicant: 华南理工大学
Inventor： 梁凌宇
Abstract: 本发明公开了人脸图像融合方法，包括：分别提取目标人脸I的特征点和参考人脸R的特征点；根据所述目标人脸I的特征点和参考人脸R的特征点，将参考人脸R的表观形状与目标人脸I相匹配；根据相匹配后的目标人脸I’和参考人脸R’生成光照模板ML；根据目标人脸I的特征点生成区域模板MQ；把所述光照模板ML、区域模板MQ和目标人脸I、相匹配后的参考人脸R’进行加权求和，目标人脸I和参考人脸R实现人脸融合。本发明能在目标人脸与参考人脸具有较大光照差异时，解决目标人脸与参考人脸具有较大光照差异下人脸融合出现的视觉不一致问题，生成自然的人脸融合效果。
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公开(公告)号：CN112507327A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011507579.2
申请日：2020-12-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F21/46
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的晴雨检测与处理方法，包括以下步骤：搜集N张无雨图像，同时搜集H张雨滴模板，利用图像合成的方法合成包含N张有雨图像及N张无雨图像构成的数据集，并根据类别设置标签，划分成训练图像与测试图像。将训练图像输入晴雨分类卷积神经网络，进行晴雨分类，并用测试图像进行训练效果检验；构造支持向量机晴雨图像分类器；构建宽度学习神经网络，输入训练图像到该网络，进行宽度学习训练，并使用测试图像检验训练效果；使用集成学习方法组合所述的晴雨分类卷积神经网络、SVM晴雨图像分类器和宽度学习神经网络，形成并行联合判别测试模型；使用该模型检测图像是否有雨，若无雨直接输出；若有雨则进行去雨处理。
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公开(公告)号：CN111968042A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010650867.7
申请日：2020-07-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种数字文档的去阴影方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：对数字文档图像进行滤波处理，获得第一阴影图；沿所述第一阴影图的x轴方向和y轴方向进行下凸区域插值，得到第二阴影图；根据所述第二阴影图获取图形蒙板，根据所述图形蒙板对所述第二阴影图进行插值操作，获得第三阴影图；根据所述第三阴影图和光照模型对所述数字文档图像进行处理，获得输出图像。本发明通过对插值和生成蒙板的办法，构建图像的阴影图，再利用光照模型消除数字文档图像的阴影，能达到较好且自然的处理效果，可广泛应用于图像处理与增强领域。
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公开(公告)号：CN110222722A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910396504.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种交互式图像风格化处理方法、系统、计算设备及存储介质，所述方法包括：获取多张第一训练图像和多张第二训练图像；构建抠图网络，对第一训练图像的目标和背景进行自适应分割，得到第一目标图像；构建风格化神经网络，将第一目标图像和第二训练图像输入风格化神经网络，对风格化神经网络进行训练；根据用户的交互输入，利用抠图网络对待处理图像的目标和背景进行自适应分割，得到第二目标图像；利用训练后的风格化神经网络对第二目标图像进行风格化处理，得到最终风格化图像。本发明能够根据用户的需要，交互式地进行指定区域的图像风格化，模拟出不同艺术形式的绘制风格，增强图像中可视信息的表现形式，提升图像的吸引力。
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公开(公告)号：CN101782964B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201019050021.3
申请日：2010-02-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加速度传感器的失重特征提取方法，包括如下步骤：(1)接收加速度传感器的测量数据；(2)根据测量数据对加速度进行竖直方向的校准，得到在竖直方向上除去重力后的净合加速度；(3)根据步骤(2)中获得的净合加速度，进行失重状态检测，提取失重特征数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114186784B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111304978.3
申请日：2021-11-04
Applicant: 广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院) , 华南理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种基于边缘计算的电学考试评分方法，包括获取测试人员选取的元器件信息，将该信息输入NPU边缘计算平台，得到各元器件的位置及种类信息及第一评分信息；通过基于轮廓的连通域提取算法提取各元器件的连接方式，并根据各元器件的连接方式得到第二评分信息；通过CANNY边缘提取算法得到第一目标元器件的亮度及第三评分信息；通过边缘集合算法得到第二目标元器件的电阻值及第四评分信息；根据第三目标元器件的读数、第一评分信息、第二评分信息、第三评分信息及第四评分信息，得到该测试人员的综合评分信息。相比现有技术，本发明能够通过人工智能建立统一标定标准，实现无人值守监考，并进行智能分数评定及分析。
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公开(公告)号：CN114581905B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210375908.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/62 , G06F40/30 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开一种基于语义增强机制的场景文本识别方法及系统，包括获取场景文本图像，对场景文本图像进行校正，对校正后的场景文本图像进行特征提取，获取视觉特征，基于视觉特征提取全局语义信息，基于全局语义信息，对视觉特征进行解码转录，得到场景文本识别字符串结果。通过上述技术方案，本发明使场景文本图像的识别能够更加准确。
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公开(公告)号：CN118396687A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410476804.2
申请日：2024-04-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q30/0282 , G06Q30/0202 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/22 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种商品评级分布预测方法、装置及存储介质，方法包括：获取数据集；对每个数据点，根据其与邻近点的距离，构建一个局部邻域图；通过谱嵌入，利用图的拉普拉斯矩阵特征值和特征向量来寻找最优的低维嵌入，以在保持高维空间中数据点之间的局部距离关系；使用随机梯度下降法逐步调整低维空间中的数据点位置，以最小化输入空间和低维空间的图的差异，获得原始输入空间的低维表示；将原始输入空间的低维表示和商品的标签分布作为标签分布支持向量回归器的输入，实现对商品评级分布的精确预测。本发明能够有效处理高维、多标签数据集，不仅显著降低了计算成本，而且提高了预测的精度和效率，可广泛应用于计算机数据挖掘领域。
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公开(公告)号：CN114882485B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210440463.4
申请日：2022-04-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向细长文本的自然场景文字检测方法、系统及介质，其中方法包括：获取图像，提取图像的特征，提取图像的多尺度信息；预测对应尺度上文本区域的置信度；对置信度大于阈值的像素点位置预测文本组件的高度和方向几何特征，不同尺度上的文本组件通过非极大值抑制滤除重叠的文本组件；预测对应尺度的文本中心线的傅里叶近似表示参数，并通过快速傅里叶变换得到文本行中心线的点序列；通过预测的文本中心线查找文本行路径上的文本组件，串接并聚合得到文本包围框。本发明根据文本行中心线采样点序列逐步连接文本组件，构建文本包围框，对于自然场景下的细长文本行图像能够更加准确地定位和检测文本，可广泛应用于计算机视觉技术领域。
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公开(公告)号：CN115688234A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211323467.0
申请日：2022-10-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件卷积的建筑布局生成方法、装置及介质，其中方法包括：获取建筑布局图，对所述建筑布局图进行预处理，编码器根据预处理后的建筑布局图获取低维噪声；将建筑边界图输入生成器，根据建筑边界图获取条件卷积核；在生成器中，将低维噪声与条件卷积核进行条件卷积运算，直到生成的建筑布局设计图。本发明使用基于条件卷积的方法来进行建筑布局生成，将建筑边界图添加进条件卷积做调制信息，提高生成的建筑布局图质量，更好地满足建筑布局规范。本发明可广泛应用于建筑布局设计和图像自动生成的交叉领域。
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