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公开(公告)号：CN104661119A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510112580.8
申请日：2015-03-16
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请提供了一种弹性光网络下的频谱重整理方法及装置，方法为：确定待进行频谱重整理的保护光路；同时释放各个所述保护光路的频谱资源；依次为各个所述保护光路重新分配频谱资源；判断是否为所有的所述保护光路均重新分配了频谱资源，若是，则结束，否则，释放所有已经完成重新分配的保护光路的频谱资源，并恢复各个所述保护光路的原始频谱资源；依次针对每一个所述保护光路，释放该保护光路的频谱资源，并为该保护光路重新分配频谱资源。本申请提供的频谱重整理方法是针对弹性光网络中的保护光路进行频谱重整理，其不会影响到工作路径的正常运行，实现了频谱的无中断整理，并且降低了光路阻塞率。
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公开(公告)号：CN104657574A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410262085.0
申请日：2014-06-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请提供一种医疗诊断模型的建立方法及装置，该方法首先依据支持向量数据描述SVDD算法进行特征选择，对预存储的原始训练样本集中的各个训练样本进行降维处理，然后依据支持向量机训练算法对经过降维处理后得到的低维训练样本组成的低维训练样本集进行训练，生成医疗诊断模型。这种医疗模型的建立方法在迭代过程中通过SVDD算法的特征选择，根据给定的排序准则删除若干个不重要特征，可以降低建模过程的时间复杂性，实现对医疗数据的快捷处理，提高诊断能力。
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公开(公告)号：CN103955676A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410197890.X
申请日：2014-05-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种人脸识别方法及系统，该方法包括利用PCA法对训练样本集进行初始降维，并利用训练样本的类别标签信息构造具有分类信息的矩阵，然后确定最优的二次投影矩阵，对初始降维训练样本集进行二次降维，然后对测试样本同样进行二次降维，在二次降维后的低维空间中进行分类。本申请通过二次降维处理，提高了人脸识别的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN103886562A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410149176.3
申请日：2014-04-14
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本申请公开了一种合成孔径雷达图像边缘检测方法及系统，该方法包括：通过对接收的合成孔径雷达SAR图像进行支持值滤波器去噪处理，去除掉SAR图像中的高频图像，只保留低频图像，从而很好的去除掉了相干斑噪声，然后利用最小二乘支持向量机来对去噪图像进行边缘检测，得到边缘检测图像。采用本申请提供的方法，针对SAR图像所特有的相干斑噪声能够很好的进行去除，因此提取的SAR图像的边缘图像更加的准确。
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公开(公告)号：CN103218613A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310123085.8
申请日：2013-04-10
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明公开了一种手写体数字识别方法及装置。该手写体数字识别方法，包括：确定待识别图像；依据像素点的灰度值，确定该待识别图像中的特定的像素点的至少三种像素特征；依据该特定的像素点的至少三种像素特征，分别确定该待识别图像的相应协方差；分别计算该待识别图像的每一协方差与预设的训练图像集合所包含每一类数字类别标签相应的李群均值之间的距离；分别将为该待识别图像的每一个协方差所确定出的多个距离中的最小距离所对应数字类别标签确定为备用数字类别标签；将该备用数字类别标签中个数最多的数字类别标签确定为待识别图像中的待识别数字类别标签。可见，通过利用本方案，可以有效提高手写体数字的识别准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111310046B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010097745.X
申请日：2020-02-18
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本申请涉及一种对象推荐方法及装置，属于计算机技术领域，该方法包括：获取目标用户对对象的历史评分数据、历史评分时间和对象的属性信息；基于历史评分数据、历史评分时间和属性信息，确定各个对象之间的对象相似度矩阵；获取目标用户历史关注的历史目标对象和目标用户当前关注的实时目标对象；基于对象相似度矩阵确定每个历史目标对象的历史相似对象和每个实时目标对象的实时相似对象，得到目标用户的第一推荐列表；向目标用户推送第一推荐列表；可以解决现有的协同过滤算法的对象推荐准确性较低的问题；由于能够充分挖掘用户‑对象评分矩阵的潜在信息，并且能够利用对象属性信息确定对象相似度矩阵，因此可以提高推荐结果的准确度。
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公开(公告)号：CN103955944B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201410218968.1
申请日：2014-05-22
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种图像边缘检测方法和装置，通过本发明实施例提供的图像边缘检测方法，在获取M个初始设定的窗口Ni对应的一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子后，可以利用M个一阶边缘检测算子得到一阶边缘检测图像以及利用M个二阶边缘检测算子得到二阶边缘检测图像；然后将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算，得到边缘检测图像。与现有技术相比，本发明实施例提供的图像边缘检测方法提出了同时基于一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子检测图像边缘的方法。并且经过发明人多次实验证明，将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算后，边缘检测图像中的噪声降低，从而提高边缘检测图像的抗噪能力。
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公开(公告)号：CN103886310B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201410163058.8
申请日：2014-04-22
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种基于多个1类支持向量机的人脸相似性识别方法及系统。所述方法包括以下步骤。S1、对现有的人脸训练样本集进行处理，获得差样本对，并构造差样本对训练集。S2、对所述差样本对训练集按类别分别进行训练学习，获得1类SVM模型系数，并通过所述模型系数获得超球体半径rc。S3、获取任意两个测试样本的测试差样本对，并根据所述测试差样本对及超球体半径计算相似性判别模型，以判断所述任意两个测试样本的相似性。
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公开(公告)号：CN103870848B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410128704.7
申请日：2014-04-01
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明提供了一种投影变换矩阵的获取方法、样本分类方法，投影变换矩阵的获取方法中使用训练样本的类别标签形成类别信息，并根据类别信息对训练样本进行分类得到同类样本和异类样本，并通过进一步的计算得到投影变换矩阵。本方法中由于类别标签能够准确的表示训练样本的类别，类别信息与类别标签是一一对应的，因此类别信息能够准确反应训练样本的类别，本方法中训练样本的类别信息是确定的不是通过计算得到的，因此通过类别信息对训练样本进行分类，不会出现分类出错的情况，因此本方法能够获得正确地投影变换矩阵，并很好地实现拉近同类之间距离，扩大异类之间距离的目的，进而使分类性能变好。
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公开(公告)号：CN103279746B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310210372.2
申请日：2013-05-30
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的人脸识别方法及系统。所述方法包括：获取人脸样本训练集：对于人脸样本训练集中的每一个人脸样本，随机选取k个与该人脸样本属于同一个类别的人脸样本作为同类样本，随机选取k个与该人脸样本属于不同类别的人脸样本作为异类样本；根据所述同类样本和所述异类样本生成差样本对集合；所述差样本对集合中，对于所述人脸样本训练集中的每一个人脸样本，均有2k个同类差样本对，以及2k个异类差样本对；对于差样本对集合，采用支持向量机训练得到相似性判断模型；根据所述相似性判断模型得到分类模型，采用所述分类模型进行人脸识别。采用本发明的方法或系统，可以在保证快速采样的前提下提高人脸识别的效率。
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