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公开(公告)号：CN108846475A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810542036.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种分段密集连接型深度网络构建方法，首先把深度网络中各串连续连接的卷积层划分为多个小段；其次，对每个小段内的卷积层进行密集连接，即段内密集连接；然后，对每个小段进行密集连接，即段间密集连接，从而实现了对连续连接的卷积层的分段密集连接。最后，在各串连续连接的卷积层之间配合上最大池化层，并在最后的最大池化层之后配上全连接层，就完成了分段密集连接型深度网络的构建。借助分段密集连接的机制，一方面有利于训练更深的深度网络，进而有利提升深度网络的特征学习能力；另一方面，由于分段划分，各个小段内只包含少数卷积层，能够有效地避免因密集连接所带来的庞大计算量。
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公开(公告)号：CN108447059A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810311096.1
申请日：2018-04-09
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种全参考光场图像质量评价方法。考虑到人眼视觉特性对结构、对比度等较为敏感，在频域里，利用哈尔变换提取高频边缘信息和低频亮度信息，计算频域边缘相似性和亮度相似性；在空域里，提取图像对比度结构特征和亮度特征，分别计算空域对比度结构相似性和亮度相似性；最后将频域和空域信息进行融合得到最终光场图像质量预测分数。该方法计算简单，复杂度低，能很好的评价光场图像质量分数。
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公开(公告)号：CN107507166A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710600174.5
申请日：2017-07-21
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/4647 , G06K9/6269 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量回归的无参考屏幕图像质量评估方法，计算方向梯度直方图，作为失真屏幕图像的特征信息，利用支持向量回归(SVR)网络进行训练，得到屏幕图像特征信息与主观质量分数的映射关系模型，以准确评估屏幕图像质量。本发明所述的方法无需参考屏幕图像，计算得到的客观分数与人眼视觉感知具有较高的一致性，且其计算简单。
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公开(公告)号：CN107105297A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710357483.4
申请日：2017-05-19
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/176 , H04N19/109 , H04N19/59
Abstract: 本发明公开了一种针对3D‑HEVC深度图帧内预测编码的快速优化方法，包括：对当前编码块CU计算其像素方差以及对角像素差的绝对值之和，根据当前编码块的方差以及对角像素差值的绝对值之和设定阈值，通过阈值比较，判定是否提前终止当前CU的深度划分；根据当前预测块PU外圈像素差的绝对值之和，设定阈值，通过阈值比较当前预测块PU是否属于平滑类型，从而跳过SDC编码，进一步降低计算复杂度。本发明能够在保持3D‑HEVC编码效率的前提下，有效地降低深度图帧内预测编码计算复杂度。
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公开(公告)号：CN106960176A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710096262.6
申请日：2017-02-22
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明一种基于超限学习机和颜色特征融合的行人性别识别方法，包括：提取未标记性别属性的训练图像的超限学习机特征；提取未标记性别属性的输入训练图像HSV颜色特征，将超限学习机特征与颜色特征进行组合，获得融合特征，根据融合特征和训练图像标签利用线性支持向量机SVM训练行人性别分类器；利用训练所得模型提取测试图像特征，同时提取其HSV颜色特征，接着将两类特征进行融合，获得测试图像的融合特征，用训练过程所得线性支持向量机SVM行人性别分类器对融合特征进行分类。本发明对输入图像提取超限学习特征与颜色特征并进行有效融合，实现两种特征的互补，更有效地捕捉行人性别属性，从而提高行人性别识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106780452A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611114594.4
申请日：2016-12-07
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/20164 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明涉及一种结合小波和角点特征的全参考屏幕图像质量评估方法。该方法首先分别提取参考屏幕图像和失真屏幕图像的角点特征相似性图，并以小波变换系数幅值来权衡参考屏幕图像的视觉敏感度，基于该视觉敏感度对角点特征相似性图进行加权融合，从而计算得到失真屏幕图像质量分数。本发明充分利用了角点特征对于图像局部结构的描述能力且考虑到了人眼视觉感知对屏幕图像中不同区域的视觉敏感程度不同，具有较好的屏幕图像质量评估性能，且计算简单。
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公开(公告)号：CN103366187B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310279042.9
申请日：2013-07-04
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提出一种基于四点二元模型的图像纹理特征值的提取方法，首先计算2x2像素块内四个像素点像素值的均值；其次计算每个像素点与均值的差值，若差值大于等于一给定阈值，就置该像素块的位置编码值为1，否则为0；最后将四个像素块的位置编码值乘以相对应的权重后，再将4个乘积求和，就得到该2x2像素块的纹理特征值，本发明只需要计算四个像素点与其均值的差值，得到4bit的二进制码，计算量减少一半且复杂度低，且能有效地表示人脸的局部纹理信息，可应用于人脸检测、识别和目标跟踪系统。
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公开(公告)号：CN103533330A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310481195.1
申请日：2013-10-15
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N13/00 , H04N19/50 , H04N19/177 , H04N19/176
Abstract: 本发明为一种基于数据重用的多视点多描述视频编解码方法，根据多视点视频序列经空间水平和垂直下采样后产生的四个子序列非常相近的特点，将这四个子序列两两组合形成两个描述，编码时对每个描述中的一个子序列直接用标准的多视点视频编码器进行编码，另一子序列的各宏块则根据其性质不同，采用三种不同的数据重用方式进行预测编码；本发明所提出的方法简单易行，在提高多视点视频编码容错能力的同时，保持了较高的编码效率并大大降低了编码的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN117456312A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311779473.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/583
Abstract: 本发明提出一种面向无监督图像检索的模拟抗污伪标签增强方法，涉及计算机视觉领域，包括：利用无监督图像检索模型提取图像数据集中所有图像特征，并通过聚类算法为每张图像分配伪标签；采用伯努利随机分布对图像特征向量随机置零以模拟特征污染，获得随机污染特征向量；基于随机污染特征向量计算随机污染后验类别概率，并进行后验类别概率最大池化以获得抗污染后验类别信息；归一化抗污染后验类别信息获得抗污染后验类别概率，将抗污染后验类别概率与聚类产生的伪标签线性组合，以实现伪标签增强，从而改善无监督图像检索准确性，可广泛应用于图像搜索引擎。
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公开(公告)号：CN117315516A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311616489.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/17 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力相似化蒸馏的无人机检测方法及装置，涉及目标检测领域，包括：构建多尺度注意力图生成模块、教师网络及待训练的学生网络，通过多尺度注意力图生成模块分别将教师网络和学生网络的中间层特征映射转换为教师空间注意力信息和学生空间注意力信息，并建立注意力信息相似度优化损失函数，将注意力信息相似度优化损失函数与全局性的后验概率蒸馏函数以及学生网络的无人机目标分类损失函数和目标框回归损失函数结合以建立总损失函数，基于总损失函数对待训练的学生网络进行训练，得到经训练的学生网络；将图像输入经训练的学生网络，得到无人机检测结果，解决现有技术无人机检测准确率低、实时性差的问题。
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