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公开(公告)号：CN118447060A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410469197.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，涉及基于RepSurf特征和信息交互的部分重叠点云配准方法，包括：提取RepSurf局部表面特征对点云进行表示；得到伞形RepSurf特征；构造图神经网络模型，得到拓扑特征；将三角形RepSurf特征与拓扑特征进行特征拼接；基于注意力交互机制进行信息交互；预测重要性分数，确定关键点；基于卷积神经网络模型预测相似性矩阵；计算相似性矩阵损失，去除相似性矩阵损失小于设定值的点。本发明得到了表示性强且区分度高的特征信息；基于信息交互的关键点提取方法；通过注意力机制，使得关键点提取部分可以过滤掉部分点，避免产生大量错误匹配，提高了网络在部分重叠点云上的配准效果。
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公开(公告)号：CN114844789A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210416538.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 华中师范大学
IPC: H04L41/142 , G06Q10/06 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于信息资源共享技术领域，公开了一种基于演化博弈模型的社区知识共享评估方法。本发明通过引入群体信任值作为信息资源共享的关键影响因素，在此基础上构建演化博弈模型，评估群体信任值影响下在线学习社区的知识共享，提升在线学习社区中知识共享水平，促进在线学习社区与用户协同发展。
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公开(公告)号：CN119578982A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411645900.1
申请日：2024-11-18
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/23211 , G06F18/2135 , G06F18/2431 , G06F18/20 , G06F18/26 , G06N3/0499 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种元认知能力预测方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：获取学习者的元认知能力数据和学习行为数据；对元认知能力数据和学习行为数据进行相关分析与聚类，得到元认知能力的关键行为表征指标；将关键行为表征指标转化为分数值。本发明不用构建多种不同的行为表征框架，而是直接通过相关分析和聚类的方法来获取关键行为表征指标，大幅缩短了指标获取时长，提高了获取效率。在此基础上，将关键行为表征指标转化为分数值，避免了现有的行为表征指标存在较大的差异使得神经网络易陷入局部最优的问题，大大提高了分数值的准确性。
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公开(公告)号：CN115953836A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211629843.9
申请日：2022-12-19
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明设计了一种线下课堂学生课堂行为智能识别和认知状态关联方法，该方法通过改进的目标提取算法和目标重识别算法自动分析课堂录播视频中的学生课堂行为，通过设计合适的课堂前测和后测准确评价学生认知状态，最后通过时间序列建模学生课堂行为和认知状态个性化关联模型，该方法可以显著提升课堂视频数据的处理效率，实现跨模态数据间的个性化关联和分析，在人工智能教育应用领域具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117523627A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311296892.X
申请日：2023-10-08
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的课堂认知情感识别与演化分析方法和系统，首先构建基于面部表情的课堂认知情感数据库，并进一步获得面部情感标注数据集；其次，采用深度学习方法，通过两阶段实现学生课堂认知情感识别，提出基于面部检测的Yolov7模型，基于面部表情等的EfficientNet模型；同时，基于认知情感识别结果计算时序性认知情感密度；最后根据情感密度绘制情感动态演化曲线，实现基于视频的课堂认知情感识别与演化分析，满足实际应用中多层次、多阶段的学习投入感知需求。
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公开(公告)号：CN114898460A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210438914.0
申请日：2022-04-22
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于人工智能教育应用领域，具体设计了一种基于图卷积神经网络的教师非言语行为识别方法，旨在解决课堂场景下教师非言语行为检测问题。该方法以课堂录播视频数据作为输入，以“象征性动作”、“会意性动作”、“指示性动作”、“评价性动作”和“适应性动作”等五种教师非言语行为检测结果作为输出。首先使用目标算法确定教师位置并提取教师图像；然后采用人体姿态估计算法对教师图像分析，获取教师骨架点坐标；最后根据骨架点坐标信息及骨架点间的物理连接和逻辑连接关系，构建图卷积神经网络模型，实现教师非言语行为识别。本发明能够有效提升教师非言语行为识别的精度，有助于解决教师非言语行为自动识别难题，助力教师优化教学策略。
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公开(公告)号：CN119445379A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411497164.X
申请日：2024-10-25
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种融合对比学习与特征掩码建模的影像自监督学习方法和系统。利用成本低、无需标注的原始影像作为训练数据，构建了一个双分支的自监督学习网络，一是基于SimCLR架构的对比学习分支，二是基于掩码特征模型的掩码自编码器分支，整个网络包括影像预处理模块、影像特征提取模块、共享权值编码器，通过这两条分支并结合为这两条分支专门设计的损失函数进行自监督训练，最终获得一个能够充分提取影像特征的预训练模型。本发明通过结合对比学习和特征掩码建模的优势，有效从未标注影像数据中提取信息，增强影像理解。主要优点为：强鲁棒性，特别适合遥感和医疗领域的有限数据集，提高模型精度，减少数据需求及标注成本。
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公开(公告)号：CN114898460B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210438914.0
申请日：2022-04-22
Applicant: 华中师范大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于人工智能教育应用领域，具体设计了一种基于图卷积神经网络的教师非言语行为识别方法，旨在解决课堂场景下教师非言语行为检测问题。该方法以课堂录播视频数据作为输入，以“象征性动作”、“会意性动作”、“指示性动作”、“评价性动作”和“适应性动作”等五种教师非言语行为检测结果作为输出。首先使用目标算法确定教师位置并提取教师图像；然后采用人体姿态估计算法对教师图像分析，获取教师骨架点坐标；最后根据骨架点坐标信息及骨架点间的物理连接和逻辑连接关系，构建图卷积神经网络模型，实现教师非言语行为识别。本发明能够有效提升教师非言语行为识别的精度，有助于解决教师非言语行为自动识别难题，助力教师优化教学策略。
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公开(公告)号：CN114844789B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210416538.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 华中师范大学
IPC: H04L41/142 , G06Q10/0639 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于信息资源共享技术领域，公开了一种基于演化博弈模型的社区知识共享评估方法。本发明通过引入群体信任值作为信息资源共享的关键影响因素，在此基础上构建演化博弈模型，评估群体信任值影响下在线学习社区的知识共享，提升在线学习社区中知识共享水平，促进在线学习社区与用户协同发展。
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