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公开(公告)号：CN113313625B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110520598.7
申请日：2021-05-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水墨画艺术风格转换方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取数据集并对数据集进行预处理，得到预处理后数据集；根据预处理后数据集，得到训练集；建立不对称循环一致性生成对抗网络模型，所述不对称循环一致性生成对抗网络模型在CycleGAN骨架的基础上，包括不对称结构机制和显著性边缘损失函数；利用训练集，对不对称循环一致性生成对抗网络模型进行训练；将待测的真实自然图像输入训练好的不对称循环一致性生成对抗网络模型，得到水墨画图像，实现水墨画风格转换。本发明克服了水墨画艺术转换任务中图像域之间不对称性带来的不利影响，实现了质量更高的水墨画风格转换效果。
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公开(公告)号：CN105677763B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201511022591.3
申请日：2015-12-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种基于Hadoop的图像质量评估系统，包括客户端和Hadoop集群；客户端包括服务选择模块和和图片传输模块；Hadoop集群包括主节点和多个子节点；所述主节点负责作业的初始化、作业的分配、作业的协调执行，同时负责管理集群的文件系统；所述子节点上设有图像质量评估模块，负责map任务和reduce任务的执行以及数据块存储；所述主节点上设有通信服务器，所述通信服务器负责接收从客户端发送过来的图像并为每个用户开启一个MapReduce作业进行图像质量评估。本发明利用Hadoop集群的分布式并行计算优势，有效缩短大量图片质量评估的处理时间，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN108376400A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810144924.7
申请日：2018-02-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种骨髓细胞自动分类方法，包括以下步骤：(1)基于饱和度的骨髓细胞预检测；(2)基于稀疏表示的骨髓细胞检测；(3)基于形态学的多角度骨髓细胞分割；(4)基于深度学习的骨髓细胞分类。本发明可以得到精确的骨髓细胞检测位置，分割图像和分类结果，整个过程无需人工参与，真正实现了全自动骨髓细胞检测、分割与分类，有利于后续急性白血病诊断等医疗处理。
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公开(公告)号：CN107169954A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710253255.2
申请日：2017-04-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于并行卷积神经网络的图像显著性检测方法：包括以下步骤：(1)设计并行卷积神经网络结构；(2)设计两种网络输入图，并针对输入定义基于超像素的标签；(3)数据集平衡化处理与输入预处理；(4)模型训练：所述模型包括数据预处理模块和并行卷积神经网络结构；(5)对目标图像使用已训练好的模型计算显著图。本发明能有效检测显著主体的内在语义以及与背景的差异，从全局和局部角去检测显著性，实现自动对图像进行显著性检测。
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公开(公告)号：CN104834898A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510167362.4
申请日：2015-04-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种人物摄影图像的质量分类方法，首先从已根据人物摄影图像的质量分类划分为不同质量等级的样本图片库中，为每个质量等级随机选取多张人物图像作为该质量等级的样本图像；使用人脸特征点检测算法获取脸部的特征点，然后提取人脸的特征，包括脸内基本特征、位置关系特征、脸部光影特征、脸部比例特征、人脸显著度和表情特征；通过并结合样本图像的全局特征、显著特征，对样本进行基于SVM的学习训练，质量等级的分类器；对目标人物摄影图像调用步骤(6)中得到的分类器，进行质量分类。本发明的人物摄影图像的质量分类方法，对人脸相关特征进行深入挖掘，分类准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104035557A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410220225.8
申请日：2014-05-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关节活跃度的Kinect动作识别方法，包括以下步骤：(1)建立标准动作模板库，得到标准动作模板图和标准动作模板差分图；(2)对用户的即时动作进行识别:首先采集即时动作数据，再构建即时动作图、计算即时动作差分图、对即时动作图进行预处理，利用标准动作模板差分图和用户实时图像差分图，求每一列的差分绝对值总和，以此设置关节活跃的权值，最后在用户即时动作图与标准动作模板图的欧氏距离矩阵中乘入关节活跃度权值，并求和，将此值用于判定用户即时动作类别。本发明具有复杂度较低，运算速度快，识别率较高的优点。
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公开(公告)号：CN109801256B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201811537590.6
申请日：2018-12-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于感兴趣区域和全局特征的图像美学质量评估方法，包括步骤：感兴趣区域提取算法设计；数据集预处理；美学评估网络设计；渐进优化训练；预测输出；本发明的一种基于感兴趣区域和全局特征的图像美学质量评估方法，当用户给定图像后，系统能根据训练好的模型给出具有参考意义的美学评价，其评估结果不仅包含具体的期望分数，而且包含评分分数的分布，在现实场景下有比较强的指导意义。
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公开(公告)号：CN109978836B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910166317.5
申请日：2019-03-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的用户个性化图像美感评价方法、系统、介质和设备，该方法具体步骤为：获取通用美感模型；获取图像深度特征；构建用户个性化图像美感评价模型和元学习器学习策略；训练元学习器：采用训练用户图像及其用户评分作为训练数据，对元学习器的参数进行优化；用户提供图像以及用户评分，采用元学习器获取用户个性化图像美感评价模型参数；采用通用美感模型以及用户个性化图像美感评价模型预测用户个性化图像美感评分。本发明根据已有的训练任务集，训练能快速适应由少量数据所构成的新任务模型，在用户提供不同图片数目时，均能得到很好的用户个性化图像美感评分性能，也对用户间的关联进行有效利用。
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公开(公告)号：CN112163601A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010959142.6
申请日：2020-09-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：构造高效全局上下文模块；搭建图像分类网络，所述图像分类网络包括残差网络以及插入残差网络中的四个高效全局上下文模块；获取训练集，所述训练集包括多张训练图像；利用训练集对图像分类网络进行训练，使用交叉熵损失函数，采用随机梯度下降法对图像分类网络进行迭代优化，得到图像分类模型；获取待分类图像；将待分类图像输入图像分类模型中，得到分类预测结果。本发明通过在残差网络中插入高效全局上下文模块，以搭建图像分类网络，有效地捕获全局信息以及通道依赖信息，提高了图像分类网络的分类识别能力，达到更好的图像分类效果。
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公开(公告)号：CN105100625B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201510540925.X
申请日：2015-08-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像美学的人物图像辅助拍摄方法，包括以下步骤：(1)采用取景框对模特进行取景，进行预拍摄；对预拍摄图像进行人脸检测和人体区域检测，得到人脸图像与人体区域图像；(2)检测人脸图像中人物头部背景是否有直线穿过，若有则提示用户：(3)判断预拍摄图像是否为全身照；若为全身照，根据主体最佳比重规律提示用户；若不为全身照，判断人体比例是否符合构图要求，若否，提示用户；(4)检测模特的位置及人体区域的大小，根据构图美学中的三分法则提示用户。本发明还公开了基于图像美学的人物图像辅助拍摄系统。本发明简单有效，运行速度快，可使得经过指导后用户拍摄的图像满足构图法则而更具美感，可行性强。
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