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公开(公告)号：CN112336318B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201910734678.5
申请日：2019-08-09
申请人： 复旦大学
IPC分类号： A61B5/02
摘要： 本发明涉及一种自适应多模态融合的脉搏位置精确定位方法，利用机器视觉、生物信号以及深度学习架构的多模态融合技术,包括如下步骤：步骤S1，搭建数据采集系统，使用相机对志愿者的手腕脉搏处进行拍照，得到多张手腕脉搏照片；步骤S2，对多张手腕脉搏照片的RGB三通道像素进行像素处理，得到第四PPG信号，进而将第四PPG信号经过信号处理得到iPPG信号；步骤S3，将iPPG信号经过模型处理得到手腕脉搏处。
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公开(公告)号：CN113887589A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111102460.1
申请日：2021-09-20
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于零样本图像分类领域，具体为一种基于潜层特征生成的广义零样本图像分类方法。本发明通过将真实的图像特征和WGAN生成的图像特征映射到M‑VAE的潜层空间来进一步对齐它们的分布，并通过跨模态重构保留判别性语义信息。基本步骤为：首先使用seen类的图像特征和语义嵌入训练一个潜层特征生成模型；然后使用这个训练好的模型将seen类和unseen类的语义嵌入和图像特征转化为潜层特征。最后，使用这些潜层特征进行最终的Softmax分类器的训练和测试。本发明学习了一个有判别力的潜层空间，能以较小的潜层特征尺寸实现较高的精度。
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公开(公告)号：CN105938556B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201610255819.1
申请日：2016-04-22
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于计算机数字图像处理技术领域，具体为一种基于水流法的宽线检测算法。其步骤为：构建地貌海拔图：将输入的彩色图像转化为灰度图像，采用导向滤波对灰度图像进行边缘保留的平滑处理，以图像灰度信息作为海拔数据构建地貌海拔图；水流法获取宽线响应图：计算平滑后图像的粗糙度图像，通过Otsu选取粗糙度较大的像素点作为候选水分子，在地貌海拔图上利用水流法得到宽线响应图，水流法坡阈值和几何阈值参数自适应选取；宽线提取：计算输入图像的暗度信息或明度信息来消除错误的线响应，通过一些形态学操作进行平滑处理，获得最终宽线检测结果。本发明方法能够检测出线的厚度，能自适应地检测出纹理形状、厚度各异的宽线，可极大的提高宽线检测的准确度。
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公开(公告)号：CN111126451A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911209672.2
申请日：2019-12-01
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，具体为对偶式语义分割方法。本发明方法的步骤为：根据用户输入的图像，进行编码过程，将图像尺度缩小为原图的1/16，然后通过解码器结构，融合编码过程中的细粒度信息，恢复到原图尺度输出分割之后的结果图。本发明提出了一种对偶式的编码器——解码器结构，且能够对图像进行有效的语义分割。
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公开(公告)号：CN111105390A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911144002.7
申请日：2019-11-20
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为一种改进的海天线检测和评估方法。本发明步骤为：根据海天线图像中噪声分布特点，进行图像的预处理操作，包括：图像颜色空间的转换、图像平滑、图像照明度增强等；提取亮度信息，获得灰度图；根据海天线图像中天空区域和海洋区域的分布特点，按照图像斜对角线方向切分图像；获取天空区域和海洋区域的亮度阈值，和海天线周围区域的亮度阈值；获取海天线周围区域的像素点；经过线性拟合操作得到最终海天线的位置，并绘制出来；根据图像中预测和真实海天线的位置，使用两个原创指标进行评估。本发明方法在强光照场景、低对比度场景、复杂场景和常规场景中，都可以稳定、准确、高效的检测出海天线的位置。
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公开(公告)号：CN108376387A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810008937.1
申请日：2018-01-04
申请人： 复旦大学
CPC分类号： G06T5/003 , G06N3/0454 , G06N3/08
摘要： 本发明属于计算机数字图像处理技术领域，具体为一种基于聚合膨胀卷积网络的图像去模糊方法。本发明包括构建深度神经网络：基于条件对抗生成网络，包含生成器与鉴别器，生成器结构使用堆叠的自编码器模块，自编码器模块使用自编码器结构与跳跃连接，在构建模块上使用残差模块，残差模块使用残差网络以及多路聚合膨胀卷积，鉴别器使用5层卷积神经网络；训练深度神经网络：使用公开的、真实场景下的模糊图像数据集，利用图像内容损失函数与对抗损失函数，训练前一步中构建的深度神经网络；利用训练好的网络模型对模糊图像进行去模糊处理。本发明方法能够保证去模糊效果，并快速高效地将模糊图像恢复成清晰图像，可极大地提高图像去模糊的效率。
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公开(公告)号：CN108230297A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711245001.2
申请日：2017-11-30
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为基于服装替换的色彩搭配评估方法。本发明方法的步骤为：根据用户日常图片及选购服装，分别进行前景检测、中线检测；对用户图片进行人脸检测，模拟换装；提取换装后的图片色彩特征，并做聚类，利用Matsuda色彩和谐度模型，对服装色彩与肤色搭配效果（色彩和谐度）评估。本发明提出了一种基于前景检测、中线检测的换装方法，且能够对换装后的肤色与服装色彩搭配进行有效的美学评估。
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公开(公告)号：CN106650717A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611171659.9
申请日：2016-12-17
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于机器视觉图像处理技术领域，具体为一种带厚度干扰的圆形物体的精确定位方法。本发明采用基于边缘点密度去除厚度噪点的方法，以消除厚度噪点对圆形物体的干扰，同时利用噪点中心位置关系解决旋转镜像问题，计算出物体旋转的方向；针对于物体中间带有突出的圆柱的情况，利用中心偏移算法计算物体旋转角的大小。具体步骤包括：基于边缘点密度提取去除厚度产生的噪点后的边缘轮廓；基于厚度噪点中心的旋转镜像处理；基于中心点偏移的目标精确定位。本发明尤其适用于在工业场景下，快速实现带厚度干扰的圆形物体的精确检测和定位。该方法有较高的定位精度、高效的处理速率以及较好的抗噪能力。
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公开(公告)号：CN106649561A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610990193.9
申请日：2016-11-10
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于人工智能技术领域，具体为一种面向税务咨询业务的智能问答系统。该系统包括：一台安装Android操作系统终端设备，一台计算机；所述终端安装有应用软件程序，该应用软件包括语音转化模块、问题返回模块；所述计算机上安装有服务软件系统，该服务软件系统包括问题理解模块、问题检索模块；系统工作时语音转化模块将用户输出的语音数据转化为文本数据，通过问题理解模块进行语义理解，使用问题检索模块检索答案并通过问题返回模块将处理结果传输给终端用户；本发明综合使用语音识别、文本分类、相似度计算等技术，形成在专业领域不完备数据集上进行文本相似匹配的方法，可对纳税人提出问题进行深层次的语义分析，同时应对海量的用户，提供不间断的准确咨询服务，以满足税务咨询的实际需要。
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公开(公告)号：CN104766316A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510146443.6
申请日：2015-03-31
申请人： 复旦大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明属于计算机数字图像处理技术领域，具体为一种中医望诊中新型嘴唇分割算法。其步骤为：通过对含人脸的图像采用Haar分类器进行人脸检测，获取人脸图像的上半部分皮肤作为训练数据建立脸部肤色混合高斯模型；根据脸部肤色混合高斯模型求出下半脸的肤色概率图，对肤色概率图采用迭代的方法去除非嘴唇像素，获得粗嘴唇；粗嘴唇优化处理，包括对粗嘴唇图像中的嘴唇和非嘴唇区域分别建立混合高斯模型，求出其背景概率图，对背景概率图采用Otsu进行二值化处理，采用区域增长法，中值滤波和”k-points”方法进行细化，获得最终嘴唇轮廓。本发明提出了一种基于概率模型的方法，能够自适应地处理多样的、含复杂背景的嘴唇图像，可极大的提高嘴唇分割的准确度。
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