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公开(公告)号：CN114255495A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111448189.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种粒球聚类的人脸质量评估方法及装置，涉及人脸图像质量检测领域，解决了数据库中太多重复的人脸图片会导致人脸识别出现问题，从而影响人脸识别的准确度，其技术方案要点是：采集多个待识别的人脸图片，分别对所述多个待识别的人脸图片进行特征提取，获得多个特征向量；对所述多个特征向量进行聚类训练，直至得到多个具有相同类别的特征向量的聚类区域，将多聚类区域的结果保存在多个文件中；将多个文件中的结果输入质量评估模型中进行质量评估，获得最佳的人脸图片。本发明删除人脸数据库重复且质量不佳的人脸图片，避免数据库冗余。
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公开(公告)号：CN107343301A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710366639.5
申请日：2017-05-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于消息聚合的车载自组网高效可靠路由方法。它由在时序上有交错的“控制消息生成、传输与处理”和“数据包传输与处理”两部分内容组成，包含“Beacon消息自适应聚合”、“数据包与Beacon消息自适应聚合”和“节点偏离最短路径时重新寻路”三种新机制；其中，第一种新机制工作在“控制消息生成、传输与处理”部分，第二种新机制同时工作在“控制消息生成、传输与处理”和“数据包传输与处理”两部分，第三种新机制工作在“数据包传输与处理”部分。本发明提出的新方法通过自适应聚合多个Beacon消息、自适应聚合数据包和Beacon消息以及在携带数据包的节点偏离预设的最短路径时重新寻找最短路径，能够减少控制开销，提高数据包传送成功率，降低数据包端到端平均时延。
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公开(公告)号：CN102123209A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201010618566.2
申请日：2010-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及客服系统技术领域，具体公开了一种基于SIP协议的客服系统，包括与互联网连接，并通过VOIP网关与公共交换电话网络连接的服务器，所述服务器包括WEB服务模块，提供嵌入基于SIP协议的呼叫模块的网页供用户终端下载；号码动态分配模块，用于在用户终端发起呼叫时，对用户终端动态随机分配号码；呼叫处理模块，用于接收用户终端的呼叫请求，并将呼叫请求转发给呼叫队列分配模块；呼叫队列分配模块，用于对呼叫处理模块转发来的客户呼叫请求所携带的多媒体消息的类型选择客服终端的类型，并对客户呼叫请求进行排队，采用基于SIP协议的分枝操作方式，向空闲的客服终端发起呼叫请求；本发明还公开了上述基于SIP协议的客服系统的通讯方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113987188B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111326798.5
申请日：2021-11-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种短文本分类方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，其技术方案要点是：确定短文本的知识信息与关键词；将短文本、知识信息与关键词嵌入向量空间进行拼接，获得短文本、知识信息与关键词的向量矩阵；采用双向记忆网络层对短文本向量矩阵进行处理获得短文本的语义信息；将短文本的语义信息与知识信息的向量矩阵或关键字的向量矩阵进行注意力计算获得知识信息或关键词的向量；利用卷积神经网络对向量与向量矩阵进行特征提取获得短文本分类结果。本发明解决了现有技术对于短文本分类方法中在面对短文本上下文语义缺失不能准确的进行文本分类问题，提升了文本分类的准确性。
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公开(公告)号：CN114461782A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210036918.6
申请日：2022-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多特征匹配的文本匹配方法、终端及可读存储介质，涉及自然语言处理领域，解决了现有的文本匹配方法忽略了文本中细粒度的信息以及文本整体语义信息，获取待匹配文本、候选文本，对所述待匹配文本、候选文本进行预处理；对预处理后的文本进行基于N‑Gram的多粒度解析，获得不同粒度下的文本序列，将所述文本序列进行向量化，获得文本向量；将所述文本向量列输入深度学习语言模型中进行训练，获得待匹配文本、候选文本的编码向量；将所述待匹配文本编码、候选文本的编码向量进行相似度计算后求和取平均，获得待匹配文本、候选文本的匹配度；本发明结合细粒度的词项语义信息与粗粒度的文本整体语义信息，提升了文本匹配的准确度。
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公开(公告)号：CN114003752A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111407452.8
申请日：2021-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/55 , G06V40/16 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于粒球人脸聚类图像质量评估的数据库精简方法及系统，其中方法包括：将人脸数据库里的每一张图像均转换为向量；将由所述向量构成的特征矩阵输入深度学习模型进行训练，得到多个特征向量；将所述多个特征向量输入粒球模型进行聚类，形成多个粒球，一个粒球中的点代表的人脸图像属于同一个人；将所述多个粒球分成若干组，每个组中包括了一个人的所有人脸图像；对每组粒球中的所有人脸图像进行质量评估，得到每张图像的分数；剔除分数小于预设分数阈值的人脸图像，得到精简后的数据库。本发明考虑了背景模糊程度和光照程度等因素进行打分从而筛选出最适合计算机识别的图像，精简后的数据库容易被处理和识别。
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公开(公告)号：CN114254107B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111443134.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/126 , G06F40/186 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06F16/31
Abstract: 本发明公开了一种事件抽取系统，包括：输入层，用于对问题答案文本信息进行编码，进而生成对应的词向量；注意力编码层，用于提取注意力特征信息，并对该注意力特征信息进行处理，并形成Context信息和answer信息；模型层，用于对Context信息和answer信息进一步提取；输出层，包括分类器，用于获取触发词和事件论元。一种事件抽取方法，主要包括如下述的两个步骤。本发明提供了一种基于注意力编码器网络的阅读理解的模型来解决事件抽取中事件元素重叠和角色重叠问题模型和方法，引入重要的先验关系信息，使用阅读理解的方式来捕捉层级化和句子间的依赖关系。
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公开(公告)号：CN114254107A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111443134.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/126 , G06F40/186 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06F16/31
Abstract: 本发明公开了一种事件抽取系统，包括：输入层，用于对问题答案文本信息进行编码，进而生成对应的词向量；注意力编码层，用于提取注意力特征信息，并对该注意力特征信息进行处理，并形成Context信息和answer信息；模型层，用于对Context信息和answer信息进一步提取；输出层，包括分类器，用于获取触发词和事件论元。一种事件抽取方法，主要包括如下述的两个步骤。本发明提供了一种基于注意力编码器网络的阅读理解的模型来解决事件抽取中事件元素重叠和角色重叠问题模型和方法，引入重要的先验关系信息，使用阅读理解的方式来捕捉层级化和句子间的依赖关系。
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