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公开(公告)号：CN111832622A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010531569.6
申请日：2020-06-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种特定人物丑化图片识别方法和系统，包括：获取包含特定人物的图片集，该图片集包括多张漫画和多张照片，该图片集中每张图片标有代表是否丑化的预设标签，以该图片集中漫画和照片分别作为训练数据，训练卷积神经网络模型，得到特定人物漫画识别网络和特定人物照片识别网络；通过前置网络判断待识别图片是否属于漫画，若是，则将该待识别图片发送至该特定人物漫画识别网络，得到该待识别图片的特定人物丑化图片识别结果，否则对该待识别图片进行人脸对比，判断该待识别图片是否包括该特定人物，若是则通过该特定人物照片识别网络，得到该待识别图片的特定人物丑化图片识别结果，否则得到该待识别图片不包括该特定人物的识别结果。
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公开(公告)号：CN111832621A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010531567.7
申请日：2020-06-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于稠密多路卷积网络的图片分类方法和系统，包括：构建由分组、变换、聚合构成的基本单元，基于该基本单元构建新的稠密模块，将密集连接的卷积DenseNet网络网络框架中原始稠密模块替换为该新稠密模块，得到稠密多路卷积网络；使用已标记类别的图片数据作为训练数据，通过梯度反向传播更新该稠密多路卷积网络中的权重，训练该稠密多路卷积网络，得到图片分类模型；将待分类图片数据输入该分类模型，得到该待分类图片数据的分类结果。本发明提出的稠密多路卷积网络，对DenseNet网络的基本模块进行了改进和优化，以获取表达力更强的特征。
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公开(公告)号：CN110472493B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910604601.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种基于一致性特征(ConsensusFeatures)的场景分割方法和系统，包括对特征提取器学习到的特征进行实例一致性变换和类别一致性变换，将变换后的特征输入到场景分割子网络，得到原始图像的场景分割结果。本发明提出了一种通过实例一致性变换单元去学习实例层次的一致性特征。另一方面，由于在场景图像中存在着多个同类实例，本发明使用类别一致性单元去学习类层次的一致性特征。这两个单元极大地提高了现有基于全卷积的场景分割模型的性能。
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公开(公告)号：CN110472493A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910604601.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于一致性特征(ConsensusFeatures)的场景分割方法和系统，包括对特征提取器学习到的特征进行实例一致性变换和类别一致性变换，将变换后的特征输入到场景分割子网络，得到原始图像的场景分割结果。本发明提出了一种通过实例一致性变换单元去学习实例层次的一致性特征。另一方面，由于在场景图像中存在着多个同类实例，本发明使用类别一致性单元去学习类层次的一致性特征。这两个单元极大地提高了现有基于全卷积的场景分割模型的性能。
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公开(公告)号：CN110443818A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910588880.1
申请日：2019-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明提出一种基于涂鸦的弱监督语义分割方法与系统，包括：获取多张训练图片，训练图片均对应有涂鸦标记和边缘图；选取训练图片作为当前图片，将当前图片输入至语义分割网络，得到当前图片的高层语义特征；将高层语义特征输入至预测修正网络，得到当前图片的分割结果图，并根据当前图片的涂鸦标记，得到当前图片中涂鸦标记区域的交叉熵损失；将高层语义特征输入至边界回归网络，得到当前图片中目标的边界图，并根据当前图片的边缘图，得到边界图中边界区域的均值方差损失；构建总损失函数，并判断总损失函数是否收敛，若是，则将当前预测修正网络作为语义分割模型；将待语义分割的图片输入至语义分割模型，得到待语义分割的图片的分割结果图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104504024B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201410768704.3
申请日：2014-12-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于微博内容的关键词挖掘方法，对于所有微博文本经分词得到的所有词的集合中的每个词，基于该词在每个微博文本中出现的次数及该微博文本被转发的次数来计算该词的权重；并选取其权重大于预定阈值的词作为从该微博数据集中挖掘的关键词。该方法即考虑了词语在各个微博文本中出现的频率，又考虑了同一微博文本在微博数据集中转发情况对挖掘关键词的准确性的影响，因此提高了获取微博文本关键词的精确度。
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公开(公告)号：CN104881668B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510241287.1
申请日：2015-05-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于代表性局部模式的图像指纹提取方法及系统，涉及图像处理领域，该方法包括将库图像进行图像攻击模拟处理，生成新库图像，并提取所述库图像与所述新库图像的关键点，根据所述关键点，获取局部区块，并根据所述局部区块，生成局部模式并建立局部模式库，从所述局部模式库中获取代表性局部模式；根据所述代表性局部模式，建立所述库图像与所述新库图像的图像指纹，并将所述图像指纹存入图像指纹库；获取新图像，提取所述新图像的新图像指纹，将所述新图像指纹与所述图像指纹库中的图像指纹进行比对，查找库图像中与所述新图像向对应的图像。本发明占用内存少，可以使用优化的机器指令进行加速匹配，适于大规模的图像拷贝检测。
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公开(公告)号：CN104615627B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201410490602.X
申请日：2014-09-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 新华通讯社
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及舆情事件提取技术，本发明公开了一种基于微博平台的事件舆情信息提取方法及系统，该方法包括：获取所述事件的关键词、起始时间、截止时间，并根据所述微博平台搜索服务的链接格式，构造待采样页面的页面链接；根据所述页面链接进行微博采样，生成样本微博，根据所述样本微博，计算所述事件的事件热度，并根据所述事件热度计算微博抓取周期；根据所述微博抓取周期，结合所述页面链接，获取与所述事件相关的微博页面。提取所述微博页面的微博信息，以完成提取所述事件的所述舆情信息。本发明获取事件舆情信息更全面而高效，能采集到实时的舆情信息。
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公开(公告)号：CN107749047A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710954199.5
申请日：2017-10-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于哈达玛矩阵的渐进式压缩感知重建方法和系统，包括：将原始哈达玛矩阵作为低阶哈达玛矩阵，将低阶哈达玛矩阵中的行数据转换为第一观测矩阵，利用第一观测矩阵对原始图像进行压缩感知采样，获得原始图像的低阶测量值，并将根据低阶测量值生成的重建图像实时输出给用户进行查看；对低阶哈达玛矩阵进行迭代处理，得到高阶哈达玛矩阵，将高阶哈达玛矩阵中的行数据转换为第二观测矩阵，并利用第二观测矩阵对原始图像进行压缩感知采样，获得原始图像的高阶测量值，并将根据高阶测量值生成的重建图像实时输出给用户进行查看。有此可实时查看图像重建效果，使用户直观感受图像压缩结果，以采样率最少的采样数据，达到预期图像压缩效果。
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公开(公告)号：CN105067489B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201510483564.X
申请日：2015-08-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01N15/02
Abstract: 本发明提供一种基于动态光散射技术的悬浮颗粒粒径测量装置，包括：调制单元；光源单元，用于生成振幅调制的入射光并照射待测悬浮颗粒溶液中的目标点；样品容纳单元，用于容纳待测悬浮颗粒溶液；TOF传感器阵列，用于接收来自于所述待测悬浮颗粒溶液中的目标点的出射光，进行光电转换后输出相应的电信号；解调单元，用于对TOF传感器阵列输出的电信号进行解调，得到对应于TOF传感器阵列各个像素的测量信号；以及计算单元，用于基于Schaetzel算法和动态光散射技术计算出待测悬浮颗粒粒径。本发明还提供了相应的悬浮颗粒粒径测量方法。本发明能够从更多角度探测光子，从而获得更完整的散射信息，进而提高粒径测量结果的精度。并且，本发明更加便于操作。
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