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公开(公告)号：CN108334574B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201810062484.0
申请日：2018-01-23
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F16/583 , G06F16/33 , G06F16/31
摘要： 本发明公开了一种基于协同矩阵分解的跨模态检索方法,同时考虑保持原始空间样本对的局部几何流形结构，使用图正则项加入了模态内与模态间的约束，采用普遍使用的mAP(平均准确率)作为性能评价指标。本发明不仅考虑了样本的模态内相似性，还考虑了样本对模态间的相似性，为以文检图和以图检文准确性提供了保障。本发明利用协同矩阵分解技术、哈希函数，同时加入了保持模态内与模态间相似性的图正则化项，提高了以文检图和以图检文的相互检索性能，广泛应用于移动设备、互联网以及电子商务中的图片文本互相检索服务。
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公开(公告)号：CN110852292A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911126783.7
申请日：2019-11-18
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于跨模态多任务深度度量学习的草图人脸识别方法，首先构建人脸样本图像数据库并进行预处理，对样本进行两两配对，形成草图和正常图片的两种模态的配对；然后对每一个草图和正常图片这两种模态使用对应的神经网络来学习特征，同时让两种模态的网络结构进行参数共享；最后，将两种模态得到的特征投影到公共空间中，计算特征向量之际的距离，通过设计目标函数，根据距离大小来验证结果；通过在两个常用的基准数据集上的实验结果可以直观看出，本发明提供的方法比现有的方法具有更好的跨模态分类性能。
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公开(公告)号：CN109885653A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910094487.7
申请日：2019-01-30
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明提供一种文本检索方法，方法包括：初始化文本数据库集合和模糊语义关联矩阵；当确定第一层相似度数值大于预设的阈值时，将文本集合中的对应文本删除并插入第一文本集合，并将第一层相似度数值作为对应文本的相似度数值插入第一相似度集合；当确定第二层相似度数值大于阈值时，将相应文本删插入第二文本集合，并将第二层相似度数值插入第二相似度集合；当确定第三层相似度数值大于阈值时，将该文本删除并插入第三文本集合，并将第三层相似度数值作为该文本的相似度数值插入第三相似度集合；将第零、第一、第二和第三文本集合中文本作为检索结果集合进行输出。上述的方案，可以在文本检索时降低计算复杂度，节约计算资源。
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公开(公告)号：CN108334574A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810062484.0
申请日：2018-01-23
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种基于协同矩阵分解的跨模态检索方法,同时考虑保持原始空间样本对的局部几何流形结构，使用图正则项加入了模态内与模态间的约束，采用普遍使用的mAP(平均准确率)作为性能评价指标。本发明不仅考虑了样本的模态内相似性，还考虑了样本对模态间的相似性，为以文检图和以图检文准确性提供了保障。本发明利用协同矩阵分解技术、哈希函数，同时加入了保持模态内与模态间相似性的图正则化项，提高了以文检图和以图检文的相互检索性能，广泛应用于移动设备、互联网以及电子商务中的图片文本互相检索服务。
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公开(公告)号：CN116959098A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310720600.4
申请日：2023-06-16
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于双粒度三模态度量学习的行人重识别方法及系统包括：获取跨模态行人图像数据集，并划分为训练集和测试集；对训练集的彩色行人图片进行颜色空间转换生成灰度图像，并将训练集的三个模态的图像进行特征提取；对提取的特征进行处理得到细粒度特征和粗粒度特征，根据粗、细粒度特征构造三元组，并设计三元损失函数对粗、细粒度特征进行学习；设计多模态分类器和正样本优化器，并结合三元损失函数训练网络模型，待网络模型收敛后，对测试集的行人图片进行检索；本发明提供的方法可以增加同类不同模态特征的紧凑性，缩小模态间差异，提高行人图像的检索准确率。
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公开(公告)号：CN116506211A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310584122.9
申请日：2023-05-23
IPC分类号： H04L9/40 , H04L67/1097 , G06F18/23213 , G16Y40/50 , G16Y40/30
摘要： 本发明公开了物联网基于联盟链和信任网的跨域访问控制方法包括，通过信任网系统中的信任传递算法Appleseed提供信任值列表，借助联盟链上部署的跨域访问实现访问控制决策；对区块链参与节点进行筛选和监督，保证可信度和参与维护系统的积极性；通过信任评估算法对各个域之间的信任值进行评估。本方法可以消除出现访问决策错误、访问记录被篡改的影响，利用信任网系统中的信任评估算法Appleseed对各个域之间的信任值进行评估，随着每次交互过程而对各个域的信任值进行动态更新，使得对跨域访问控制过程变的更加清晰可控，解决传统的跨域访问控制方案所存在的中心化问题。
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公开(公告)号：CN112598587B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011494588.2
申请日：2020-12-16
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明提供了一种联合人脸去口罩和超分辨率的图像处理系统及方法，所述图像处理系统包括去噪网络模块和超分网络模块；首先将低分辨率的戴口罩人脸图像送入去噪网络进行噪声估计并实现图像的盲去噪，通过调整估计的噪声水平图交互地纠正去噪结果，增强去噪结果的鲁棒性；然后将去除噪声后的低分辨率图像送入卷积层进行浅层特征提取，将提取的特征送入循环特征提取模块进行深层特征提取并重构图像，获得高分辨率图像进入先验知识提取模块估计Landmark，将Landmark信息进行加权形成相应的面部组件热图，通过分组卷积再次送入到循环特征提取模块提取特征，循环此过程；上述两个过程可以互相促进，并逐步达到更好的性能，最终输出高分辨率图像及对应的Landmark。
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公开(公告)号：CN112541503B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011439171.6
申请日：2020-12-11
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/16 , G06V20/17 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T1/00
摘要： 本发明公开了一种基于上下文注意力机制和信息融合的实时语义分割方法，首先构建实时语义分割网络，对预先获取的数据集中的图像以及对应的标签进行预处理，再输入到所搭建的网络中进行训练；网络中，输入图像经过三组单独的降采样模块，使其分辨率分辨变为原来的1//2、1/4和1/8，三个不同尺寸的特征图分别与后续的主干网络不同阶段的特征进行特征融合；每个阶段特征融合之后，进入到注意力模块；融合后的特征经过分类的卷积操作输出最终的预测结果并与对应语义标注图像进行对比，计算交叉熵损失函数作为目标函数，从而得到训练好的网络模型。本发明本发明不仅保证了语义分割的高精度，又保证了高效的推理速度以及适合边界设备的内存容量。
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公开(公告)号：CN109753949B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910097579.0
申请日：2019-01-31
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多视窗交通标志检测方法，首先通过仿射变换在不同的照明条件和方向上提供其他交通标志图片，然后利用扩充的数据集训练基于YOLO框架的交通标志检测模型，最后利用多视窗YOLO模型对输入图像进行分区域操作，对每个区域分别检测，并将检测结果进行融合，得到最终检测结果。本发明保证了需要进行交通标志检测的应用领域在进行交通标志检测时的准确性，不仅能提高交通安全性，同时也保证了交通运行效率，具有较高的研究意义。
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