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公开(公告)号：CN112200090A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011084356.X
申请日：2020-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉分组空谱特征增强网络的高光谱图像分类方法，包括：1）光谱特征交叉分组；2）多通道分组光谱特征提取；3）空间特征交叉分组；4）分组空间特征提取；5）光谱‑空间通道信息交互；6）高光谱图像像元分类。这种方法利用光谱‑空间特征信息，分别对光谱特征和空间特征进行交叉分组和特征提取操作，能有效减弱相邻光谱间相关性；采用通道自注意力和像素位置自注意力操作对交叉分组得到的特征进行增强，对空间特征和光谱特征进行信息交互及融合，将融合后特征用于分类，能够提高网络分类性能。
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公开(公告)号：CN110969638A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911098926.8
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量的背景减除方法及系统。该方法包括：获取观测张量；对观测张量进行高阶奇异值分解，得到初始化核心张量、因子、初始化辅助张量、拉格朗日乘子以及迭代次数；将观测张量分解为背景张量和前景张量；通过基于克罗内克基表示的张量稀疏检测方法约束背景张量，通过范数约束前景张量，得到最小化问题；通过求解最小化问题，得到迭代核心张量、迭代因子、迭代辅助张量以及迭代前景张量；判断所述迭代前景张量与前景张量之间的变化是否小于预先设定的阈值；若否，更新拉格朗日乘子；若是，根据迭代核心张量和迭代因子，得到迭代背景张量；根据迭代背景张量和迭代前景张量完成前景和背景的分离。本发明能够快速准确的分离背景和前景。
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公开(公告)号：CN105631436B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201610054837.3
申请日：2016-01-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的级联位置回归用于人脸对齐的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）得到归一化人脸图片；2）计算人脸的平均形状；3）生成人脸对齐框架的候选特征点；4）生成人脸形状索引灰度值；5）生成人脸形状索引特征X；6）构建人脸对齐框架；7）初始化人脸形状，不断迭代后，输出最终的估计人脸形状。这种方法在光照、表情变化、遮挡等情况下能够保持很好的鲁棒性，并且能提高精度、减少失败率。
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公开(公告)号：CN106952229A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710151796.4
申请日：2017-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据增强的改进型卷积网络的图像超分辨率重建方法，包括数据增强和网络结构改进的步骤。一方面采用多角度旋转和翻转样本集的方式增加了样本的多样性，因此可以获得多角度背景的特征实现特征的旋转不变性；充分的特征信息有利于提高图像的重建精度。另一方面本方法的网络模型利用深层卷积神经网络提取特征，多层的卷积层有利于提取更高级，更加完整的特征，然后用反卷积层作为重建层对卷积层输出的特征映射进行处理，恢复图像分辨率，从而得到超分辨率图像。由于卷积层缺乏旋转不变性的特性，本方法另外样本的多样性达到增加参数的目的，从而更好的拟合网络最终实现提高重建精度，并加快网络训练的收敛速度的效果。
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公开(公告)号：CN106780751A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710044516.X
申请日：2017-01-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T17/30
CPC classification number: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了基于改进的屏蔽泊松算法的三维点云重建方法，包括如下步骤：获取模型三维点云数据；引入屏蔽因子，通过引入点和梯度的约束来对泊松算法进行预处理约束限制；使用八叉树分割对点云简化去噪，压缩存储，建立点云间拓扑结构，实现快速建立和高效查找八叉树邻节点；对每个点云法向量进行法向重定向，减少法向指向的二义性；计算向量场；求解屏蔽泊松方程，得到指示函数；对点云等值面提取，得到三维重建模型。本发明方法整体上提高了法向量精确度很好地去除伪封闭曲面，同时对孔洞有良好填充，对表面信息丰富的物体模型点云数据，能够使纹理细节更显著。本发明方法可以广泛用在逆向工程，文物修复，和医学图像等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105631436A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610054837.3
申请日：2016-01-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00268 , G06K9/00288
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的级联位置回归用于人脸对齐的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）得到归一化人脸图片； 2）计算人脸的平均形状； 3）生成人脸对齐框架的候选特征点；4）生成人脸形状索引灰度值；5）生成人脸形状索引特征X；6）构建人脸对齐框架；7）初始化人脸形状，不断迭代后，输出最终的估计人脸形状。这种方法在光照、表情变化、遮挡等情况下能够保持很好的鲁棒性，并且能提高精度、减少失败率。
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公开(公告)号：CN102680988A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210162393.7
申请日：2012-05-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明所要解决的技术问题是提供一种高灵敏度导航卫星信号非线性捕获方法及装置，该方法与装置采用DBZP技术来减小相关功率损失；用FFT技术减少了做相关所需时间；利用非线性双稳随机共振系统的特性来提高系统输出信噪比；捕获过程中引入了MTM（最大相关值与相关均值比值）阈值检测方法，提高了正确检测率。本发明能够最大限度地提高GPS信号捕获灵敏度；并且可以极大限度地减小捕获时间，为弱GPS信号的实时高灵敏度捕获提供技术支持。
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公开(公告)号：CN102662183A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210128335.2
申请日：2012-04-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/24
Abstract: 本发明公开一种GPS信号捕获方法与系统，该方法与系统将快速傅里叶变换(FFT)、双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)、差分相干、频差修正等技术有机地结合，使其既能实现高效快速的GPS信号捕获，还能改善快速傅里叶变换计算过程中由大多普勒频移引起码片速率变化而造成的相关功率损失；此外，频差修正技术还能够削弱残余多普勒频移误差造成的功率损失，并实现高效快速的捕获。
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公开(公告)号：CN118072099A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410269441.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于联合蒸馏回放策略的类增量学习方法，所述方法包括如下步骤：1)训练初始任务的蒸馏模型；2)设置一个缓冲区存储初始任务的蒸馏数据；3)建立基于旧任务的蒸馏数据与新任务的原始数据的联合蒸馏模型；4)在下一个任务训练过程中回放联合蒸馏数据。本技术方案利用旧任务的蒸馏数据与新任务的原始数据联合蒸馏，充分考虑旧任务的类别特征信息，以此避免特征模糊。在此基础上，保持新旧任务蒸馏过程中使用相同的学习率，并寻找一个最优的缓冲区规模以存储蒸馏数据用于回放，从而有效地缓解类增量学习场景中的灾难性遗忘，提升图像的分类效果。
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公开(公告)号：CN110969638B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911098926.8
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量的背景减除方法及系统。该方法包括：获取观测张量；对观测张量进行高阶奇异值分解，得到初始化核心张量、因子、初始化辅助张量、拉格朗日乘子以及迭代次数；将观测张量分解为背景张量和前景张量；通过基于克罗内克基表示的张量稀疏检测方法约束背景张量，通过范数约束前景张量，得到最小化问题；通过求解最小化问题，得到迭代核心张量、迭代因子、迭代辅助张量以及迭代前景张量；判断所述迭代前景张量与前景张量之间的变化是否小于预先设定的阈值；若否，更新拉格朗日乘子；若是，根据迭代核心张量和迭代因子，得到迭代背景张量；根据迭代背景张量和迭代前景张量完成前景和背景的分离。本发明能够快速准确的分离背景和前景。
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