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公开(公告)号：CN108648188B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810459572.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的无参考图像质量评价方法，包括以下步骤：使用生成对抗网络来构建图像训练模型；将高清无损图像作为训练数据集送入图像训练模型中进行训练学习，通过训练前鉴别网络判别所输入图像块的真伪性，并得到具有训练完备鉴别网络的无参考图像质量评价模型；将待评价图像送入无参考图像质量评价模型中，通过训练完备鉴别网络对待评价图像进行打分，及对打分结果进行加权，从而得到待评价图像的评价结果。本方法不仅解决使用传统的无参考图像质量评价方法对待评价图像进行质量评价只能针对图像的某一失真类型或是根据特定应用而进行设计的缺陷，还可以解决现有的使用神经网络的评价方法面临着训练数据收集困难的困境。
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公开(公告)号：CN108460418B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810187828.0
申请日：2018-03-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于文字识别与语义分析的发票分类方法，其以检测出发票的种类为目标，首先利用图像采集设备采集发票图像，接着利用霍夫变换检测出图像中发票的长和宽，再将长和宽与预先设定的边长阈值分别进行比较，实现发票的初步分类，然后根据初步分类的结果，调用相应的发票模板，切割出需要进行文字识别的区域；最后调用百度文字识别系统等第三方文字识别系统识别上述区域中的文字；识别完成后，对其结果进行语义分析，最终得出发票分类的精确结果。本发明解决了发票识别中因无法区分发票种类而不能实现准确识别的问题，适用于多种不同类别的发票，在发票识别与智能财务报销中拥有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN107547902B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201710589689.X
申请日：2017-07-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/147 , H04N7/18 , H04N7/15
Abstract: 本发明公开了一种面向监控视频编码的自适应率失真优化方法，包括步骤：对初始若干帧编码中，将SKIP模式的编码块作为背景块及将其他为前景块，并分别将其VSAD特征作为各类的训练样本；对当前编码块划分若干子编码块，计算子编码块绝对差值和的方差以判断当前编码块的分类特征；进行分类检测，将当前编码块分为背景块和前景块；建立前景块自适应率失真优化的模型，对背景块数据清除及对模型进行估计以确定模型中的参数；估计编码比特数据并选取，代入模型以确定参数的估计值；利用确定的参数的估计值对当前前景块进行率失真优化编码。本发明极大地提升了监控视频的编码效率，消除了背景块编码信息的干扰影响，可以保证前景块自适应率失真模型的准确性。
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公开(公告)号：CN110473534A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910628472.4
申请日：2019-07-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L15/22 , G10L15/26 , G10L15/16 , G10L15/02 , G10L15/07 , G10L25/54 , G06F17/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的老年人看护对话系统，包括对话模块，建议模块和应急模块；本发明在基于深度神经网络所建立的老年人看护对话系统中通过深度神经网络建立个性化数据库，之后通过对话模块完成与老年人的日常交流活动，并相应的启动建议模块和应急模块，结合个性化数据库中所存储的数据为老年人提供适合其个性习惯的活动，餐馆和健康信息的实用建议；同时在紧急的情况下做出反应，保护老年人的安全，与此同时降低安全隐患和社会成本。
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公开(公告)号：CN107577985B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201710584911.7
申请日：2017-07-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的人脸头像卡通化的实现方法，包括步骤：从网络上爬取若干真实人物图片和卡通人物图片；基于人脸检测算法识别图片中的人脸，获得真实人脸头像和卡通人脸头像后作为训练样本；构建由生成器和鉴别器组成的循环生成对抗网络，并设计损失函数；将真实人脸头像和卡通人脸头像分别作为输入，训练循环生成对抗网络来最小化损失函数；将待处理的真实人脸头像输入训练完成后的循环生成对抗网络的生成器，获得对应的卡通人脸头像。本发明使得循环生成对抗网络的第一生成器性能达到最佳，可以将输入的真实人脸头像卡通化，做到人脸卡通化的实时性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107071422B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201710248379.1
申请日：2017-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/96 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种基于图像相关模型的低复杂度HEVC码率适配转换编码方法，该方法步骤：（1）依据极大量化为零的原则，对码率‑量化参数模型进行估计；（2）根据估计的码率‑量化参数模型和目标码率选取初始量化参数；（3）据码率失真估计模型，生成初始编码树；（4）基于图像相关模型，求取图像相关系数和图像能量项；（5）计算运动矢量的位移项；（6）通过各子编码单元的残差系数对相关系数项进行估计；（7）失真代价进行求解，基于自底向上编码框架进行转换编码的编码模式的快速选择。本发明结合图像相关模型和输入视频的编码信息，以降低视频转换编码复杂度为核心，对提高转换编码的效率具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN109961020A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910162955.X
申请日：2019-03-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种发票印章去除方法，该方法包括如下步骤：读取发票图片，并通过函数对发票图片进行通道拆分；提取通道中的红色通道，由此得到红色通道灰度值图片；计算所述红色通道灰度值图片的统计直方图，确定最佳阈值；根据最佳阈值，对所述红色通道灰度值图片进行二值化；采用膨胀算法对二值化后的图片进行处理，得到去除印章后的图片，本发明是针对图像内容的预处理，在去掉发票印章的同时，利用图片融合及修复技术使被遮盖的信息保持完整，主要解决了发票重要信息区域被印章遮住而无法进行下一步发票信息精准识别的问题，结果具有很好的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109409294A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811264277.X
申请日：2018-10-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于对象运动轨迹的停球事件的分类方法和系统，其中方法包括：采用神经网络对训练视频进行检测分别得到球员和足球的预测框；记录同时检测到一个足球和一个球员的图像的帧数、球员的坐标以及足球的坐标，并将前后两帧图像的帧数相减，差值大于预设阈值时则确定停球事件；选取每个停球事件中预设定帧长的视频；将停球事件成功与否打上标签；将不同的停球事件进行向量化处理得到向量化的数据并投入到分类器中，通过交叉验证，给出停球时间成功或失败的二分类结果并输出分类准确率。本发明通过检测的结果划分事件，通过设置具体的分类器的属性，能对加载的停球事件的位置信息做出准确的分类，具有很好的稳定性以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108549843A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810238161.2
申请日：2018-03-22
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏皓盘软件科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的增值税发票识别方法，该方法包括划定增值税发票每个项目的文本框、识别出框中文字信息和核对发票金额三个部分。具体步骤：(1)预处理，几何校正；(2)将采集的图片统一成标准大小；(3)将增值税发票图片分成八个文本区域图片；(4)将文本区域图片分割出各自的文本框；(5)将每个文本框输入OCR软件识别得到文字信息；(6)核对发票金额。本发明能够大大提升增值税报销的效率，并保证了准确率，避免企业员工因报销时间太长耽误正常工作，对未来实现低成本、高效率的企业运转起到一定的推动作用。
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公开(公告)号：CN108462872A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810419565.1
申请日：2018-05-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 一种基于低频显著性的梯度相似视频质量评估方法,包括：对视频经过去噪处理后，分解成预测部分和噪声部分；对噪声部分进行视频质量评估得到噪声部分的视频质量评分；对预测部分分别进行像素级梯度视频质量评估、块等级视频质量评估以及视觉显著注意视频质量评估得到预测部分的视频质量评分；综合噪声部分和预测部分的视频质量评分得到最终的质量评估分数。本发明通过优化噪声去除处理，有效地降低了随机噪声对视频评估的影响，本发明提出了图像内容失真和亮度失真评估模拟方案、视觉显著注意相似度评估方案、整体视频质量评估方案；相比于传统方法，其与人类的视觉系统评估系统具有着更高的一致性。
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