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公开(公告)号：CN114913467B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202210668729.0
申请日：2022-06-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 一种面向居家场景暴力行为监控的CRNN组合网络视频隐私保护度评价方法，通过压缩感知对输入视频进行多层降维处理，获得隐私保护的视频；利用迁移的卷积神经网络对多层压缩感知处理过的视频进行空间域特征提取，使用门控循环单元对提取到的空间域特征进行处理，得到时空域特征；对时空域特征使用回归函数获得视频的隐私保护分数；利用分类网络获得视频中关于暴力行为的识别率表征视频的实用性分数；对多层压缩感知视频的隐私保护性分数和实用性分数进行拟合得到两者的关联模型。本方法不仅可以根据隐私保护度的需求，调整视频的压缩感知层数，还能够在已知视频隐私保护分数的情况下，近似估计视频的实用性分数，从而消除性能不符合标准的数据来源。
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公开(公告)号：CN118941174A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411435720.0
申请日：2024-10-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/04 , G06F18/213 , G06N5/01 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种面向离散制造的工业数据混成模型构建方法及系统，该方法首先实时采集离散制造工业数据并进行特征提取，得到特征向量，然后将特征数据分别通过第一模型和第二模型得到第一输出和第二输出；将第一输出和第二输出加权求和，得到工业数据的混成模型；第一模型用于在离散空间中得到所述特征数据的一条拟合曲线，所述第二模型用于以决策树为弱学习器对所述特征数据进行集成学习。本发明能够针对离散制造业的业务场景复杂多变这一特性，提高了数据智能推理的灵活性。
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公开(公告)号：CN118570860A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410715707.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/56 , G06V10/46 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N20/10 , G06N3/048 , G06T3/04 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种具有视觉隐私保护功能的在线课堂专注度识别方法，具体步骤为：首先通过对视频数据进行风格迁移实现视觉隐私保护效果，提取处理后视频帧序列的图像颜色特征和显著结构特征并映射到图像视觉隐私保护分数，从处理后的视频帧序列中得到专注度识别的识别率，最后建立视觉隐私保护分数和在线课堂专注度识别率之间的二元统计模型；本发明针对视频监控与智能应用的隐私矛盾，在对视频数据进行隐私保护的同时，平衡了隐私保护与智能应用之间的冲突，有着较高的实际运用价值。
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公开(公告)号：CN117496487A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311183815.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/772 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开一种面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法，具体为：利用仿生昆虫视觉处理车内私密视频监控，得到视隐态视频帧；利用RetinaFace对视隐态视频帧进行目标人脸提取，得到视隐态效果下的人脸区域图片；利用PFLDGO对目标人脸区域进行关键点定位，得到人脸关键点的坐标信息；对坐标信息进行类字典学习，得到对应的类字典；将类字典进行稀疏池化识别，求得实际应用中车内私密视频的稀疏系数，进行池化分类决策，得到最终的疲劳判定。本发明采用仿生昆虫视觉处对车内监控视频进行视觉屏蔽，有效保护车内人员隐私；采用新型网络对视频帧进行关键点检测及分类网络进行疲劳判定，实现对驾驶员进行疲劳检测的判定。
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公开(公告)号：CN117371834A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311198856.X
申请日：2023-09-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06V20/40 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种在线课堂学习参与度监测方法及系统包括，获取在线课堂学习场景监控视频数据集，利用复眼与多层压缩感知结合的编码技术对视频数据集进行处理；对处理后的视频数据集进行视觉隐私保护度评价；获取满足视觉隐私保护度评价指标的视频数据集，并对满足视觉隐私保护度评价指标的视频数据集进行在线课堂学习参与度监测分类，并计算在线课堂学习参与度监测准确率。本申请通过复眼与多层压缩感知结合的编码技术来实现视频隐私保护并减少原始视频信息丢失，并可以通过在线课堂下目标的隐私保护分数估计出近似的监测准确率，从而保留性能符合标准的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113486791B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110759050.8
申请日：2021-07-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明所述的针对隐私保护视频关键帧提取的视觉评价关联模型方法，步骤为：1.利用改进型非负高斯观测矩阵对视频进行多层压缩感知采样编码，2.利用显著性均匀等价LBP(SUP‑LBP)特征算子和改进型对比度(IRME)算法提取视频帧的LBP特征和对比度特征，3.最后通过SVR将上述两种特征映射为视频帧隐私保护质量分数，加权综合成视频隐私保护质量分数，4.对视隐态视频进行基于AP和稀疏子空间双层聚类的关键帧提取工作，提出CF指标来衡量关键帧有效性,最后将上述的两模块组合成一个关联模型，来验证视频隐私保护质量分数和关键帧提取性能的相关性，权衡视频隐私保护质量分数与关键帧提取算法的性能提供基础，从而选择合适的编码层。
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公开(公告)号：CN114998805A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210684916.8
申请日：2022-06-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于DCGAN时空信息迁移补偿的视觉隐私保护居家健康行为视频同态监测方法，包括：利用多层压缩感知实现视频帧的视觉屏蔽效果并对数据集基于行为变化进行四分类提取前景帧；使用DCGAN技术进行时空信息迁移补偿用以对压缩态的图像补偿后既保留其视觉屏蔽效果又实现特征的强化的目的；对补偿后的图像提取同态BWLBP‑TOP特征用以量化的表达补偿后的特征内容；提出一种基于标签一致正则化联合分类的多分类识别来有效的进行四分类识别以达到居家健康行为视频同态监测应用。本发明提出的一种基于视觉屏蔽的室内人体行为变化识别的方法，可以在保障老年人安全的前提下兼顾隐私不被泄露。
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公开(公告)号：CN110610148A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910823675.9
申请日：2019-09-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种面向隐私保护的压缩感知视觉屏蔽视频行为识别方法，具体步骤为：首先通过压缩感知的技术对输入的视频行为进行多层的降维处理，获得视觉屏蔽的视频流；然后利用C3D网络模型对压缩感知处理过的视频流进行特征提取，利用PCA技术对提取的特征向量进行降维处理，得到表征该行为的特征描述；最后在AdaBoost算法架构中融入SRC算法的思想，提出了一种新的识别算法AdSRC算法，利用其对提取的行为特征进行识别。本发明采用了压缩感知框架下的视频行为识别方法实现了视觉屏蔽，有效地解决了涉及隐私保护的视频行为识别问题，处理的数据量大大降低，提高了行为识别的精度以及算法的运行效率。
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公开(公告)号：CN106127185A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610520935.1
申请日：2016-07-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00288
Abstract: 本发明公开了一种非限制环境下基于低秩协同的人脸性别识别方法，属于图像处理技术领域。针对的技术问题是对于自然环境下的人脸图像，传统图像识别方法的识别正确率不高的问题。本发明使用非限制环境下的人脸图像作为输入图像，经过低秩分解处理，将处理过的图像随机划分成训练图像和测试图像。然后使用字典学习算法，从训练图像中得到人脸性别表示的字典，最后通过协同表示进行识别分类。本发明在特征提取阶段前使用低秩分解来对齐人脸图像，提高了识别算法的识别正确率；采用协同表示进行分类，提高了系统的识别率和对遮挡的鲁棒性，在自然环境下的人脸性别识别领域，本发明提出了一种新的有效思路，具有很高的实用价值和发展前景。
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公开(公告)号：CN119541020A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411605783.6
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于颜色放大和时空自注意力的远程心率测量方法；所述方法包括以下步骤：步骤1、通过人脸关键点检测技术对视频每帧图像进行处理，实现裁剪和人脸对齐操作，然后将裁剪对齐后的视频序列分成训练集和测试集步骤2、构建视频颜色放大、时空自注意力特征提取和对比学习相结合的端到端可训练的心率检测神经网络模型；步骤3、将训练集输入步骤2中心率检测神经网络模型进行训练，并利用测试集进行验证；步骤4、利用训练后的心率检测神经网络模型对新视频进行远程心率测量；本发明提出的模型，解决了在远程心率测量中如何准确建模面部颜色细微变化的挑战，提高了测量的准确性和有效性。
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