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公开(公告)号：CN116229483A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310228757.5
申请日：2023-03-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供的手写汉字识别方法，包括以下步骤：步骤S1，给多个汉字赋予标签，使用标签在同一域中的多个汉字为样本训练网络以获得模型参数，在样本中随机选择范例，并通过计算产生多个原型，其中每个原型代表深层特征空间中的一个类，每个原型通过计算每个类的类别中心得到；步骤S2，使用软知识蒸馏记忆模型参数；步骤S3，增强原型；步骤S4，利用门控机制筛选出类别中心附近的增强过的原型；步骤S5，使用新样本、筛选后的增强原型和范例训练网络，重复步骤S1至步骤S4。与传统的联合训练方法相比，本发明的手写汉字识别方法能够使用更少的计算能力和内存空间来获得更好的结果。
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公开(公告)号：CN111696138A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010552186.7
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种自动对生物行为进行采集和跟踪以及分析的系统，其特征在于，包括：多模式视频数据采集系统，用于采集黑暗模式、灯光模式、自然光照模式下的生物行为视频数据；多目标跟踪系统，用于跟踪单个生物的形态和轨迹、多个生物的形态和轨迹以及多个生物相互接触期间的形态和轨迹；和生物行为分析系统，用于分析多个生物非接触时的行为以及接触时的行为。本发明的自动对生物行为进行采集和跟踪以及分析的系统，采用多模式多角度摄像头采集及分析实验生物视频数据，可以获得精确的生物形态跟踪以及生物行为识别，并且可以在多种模式下监测和分析实验生物的行为。
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公开(公告)号：CN105187357A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201410244532.X
申请日：2014-06-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种二维码认证方法和系统。所述方法包括：获取二维码中的二维码记录信息；处理二维码记录信息得到二维码记录信息中网络地址所对应的信息摘要值和解密的数字签名；判断信息摘要值与所述解密的数字签名是否一致，若为否，则生成判定二维码被篡改的认证结果。所述系统包括：信息获取模块，用于获取二维码中的二维码记录信息；处理模块，用于处理二维码记录信息得到二维码记录信息中网络地址对应的信息摘要值和解密的数字签名；判断模块，用于判断信息摘要值和解密的数字签名是否一致，若为否，则通知结果生成模块；结果生成模块用于生成判定二维码被篡改的认证结果。采用本发明能提高二维码的安全性。
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公开(公告)号：CN116524222A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310592967.2
申请日：2023-05-24
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供的多视角不完整图像的子空间聚类方法，包括以下步骤：准备形式为三维张量的数据，将多个三维张量统一大小，并以相同方式进行切片以产生多个视角的数据，其中一个视角的数据由完整部分和不完整部分组成；获取各个视角的相似度矩阵；融合各个视角的自表达矩阵，得到总的自表达矩阵；填补不完整部分；使各视角的相似度矩阵具有低秩的特性并逼近块对角结构。本方法可以有效地恢复多视角不完整三维张量图像样本的缺失特征和不完整多视图数据的子空间结构，最终可实现对视角不完整图像数据集的无监督的有效聚类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111696138B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010552186.7
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种自动对生物行为进行采集和跟踪以及分析的系统，其特征在于，包括：多模式视频数据采集系统，用于采集黑暗模式、灯光模式、自然光照模式下的生物行为视频数据；多目标跟踪系统，用于跟踪单个生物的形态和轨迹、多个生物的形态和轨迹以及多个生物相互接触期间的形态和轨迹；和生物行为分析系统，用于分析多个生物非接触时的行为以及接触时的行为。本发明的自动对生物行为进行采集和跟踪以及分析的系统，采用多模式多角度摄像头采集及分析实验生物视频数据，可以获得精确的生物形态跟踪以及生物行为识别，并且可以在多种模式下监测和分析实验生物的行为。
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公开(公告)号：CN116311287A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310282672.5
申请日：2023-03-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V30/22 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的公式识别算法，包括特征提取模块、特征融合模块、特征编码模块、特征解码模块，以及动态软标签生成模块，算法包括以下步骤：步骤S1，特征提取模块从原始输入图片中提取数学表达式结构、全局上下文特征及局部上下文特征；步骤S2，特征融合模块对特征提取模块得到的全局上下文特征及局部上下文特征进行融合；步骤S3，特征编码模块在融合的特征内部进行全局交互，并根据输入的位置信息确定公式的结构；步骤S4，特征解码模块对特征编码模块压缩后的特征进行解码；步骤S5，动态软标签模块为模型训练提供合理的训练标签。
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公开(公告)号：CN105204752B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201410244485.9
申请日：2014-06-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F3/0488 , G06F3/042
Abstract: 本发明提供了种投影式阅读中实现交互的方法和系统。所述方法包括:对电子书或纸质书进行投影以得到相应的投影页面;红外定位所述投影页面中红外笔的移动,得到所述投影页面中红外笔在页面内容上的移动痕迹;根据所述红外笔的移动痕迹进行重绘以生成所述页面内容对应的笔记,并将所述笔记保存至对应的目录中。所述系统包括投影模块、移动定位模块和重绘模块。采用本发明能兼容纸质版本的投影和电子书的投影,以对纸质版本投影和电子书投影的内容进行后续操作。
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公开(公告)号：CN105204752A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201410244485.9
申请日：2014-06-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F3/0488 , G06F3/042
Abstract: 本发明提供了一种投影式阅读中实现交互的方法和系统。所述方法包括：对电子书或纸质书进行投影以得到相应的投影页面；红外定位所述投影页面中红外笔的移动，得到所述投影页面中红外笔在页面内容上的移动痕迹；根据所述红外笔的移动痕迹进行重绘以生成所述页面内容对应的笔记，并将所述笔记保存至对应的目录中。所述系统包括投影模块、移动定位模块和重绘模块。采用本发明能兼容纸质版本的投影和电子书的投影，以对纸质版本投影和电子书投影的内容进行后续操作。
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公开(公告)号：CN116630997A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310593028.X
申请日：2023-05-24
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V30/413 , G06V30/19 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供的数学表达式图像识别系统，包括特征编码器、条件网络模块和特征统一融合解码器，特征编码器包括多个轻量化的深层可分离卷积，条件网络模块为用于增强全局位置信息的轻量化条件网络，特征编码器的输出经由条件网络模块送入特征统一融合解码器，特征统一融合解码器采用注意力机制。这种设计提高了数学表达式图像识别系统的泛化性，既避免了复杂的计算，提高了速度，又能确保在遇到长序列公式时依旧识别准确。
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