公开(公告)号：CN110134944A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910275651.4

申请日：2019-04-08

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京航空航天大学

Inventor： 赵忠华 ,  李舟军 ,  赵志云 ,  杨泽 ,  赵硕 ,  王禄恒 ,  付培国 ,  孙利远 ,  万欣欣

IPC: G06F17/27 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的指代消解方法，包括：数据预处理：对文本数据进行分词、分句、词性标注、词形还原、命名实体识别、句法解析，词向量转换，得到候选先行词和指代词相关特征；构建神经网络模型：该模型结合词向量和相关特征能够学习指代对的特点和相关语义信息，更好的对候选先行词和指代词进行排序打分，最后得到指代链；使用训练好的模型进行指代消解，输入文本数据，输出消解链。本发明方法针对启发式损失函数的不足，采用奖励衡量的机制来进行深度学习训练，提高了模型效果，针对不同语言数据集自动进行超参设置，免除了手工设置的必要，提高了模型的实用性拓展了适用范围。

公开(公告)号：CN114947792A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210545750.1

申请日：2022-05-19

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 陆峰 ,  杨泽 ,  赵沁平

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/08 ,  A61B5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明提出了一种基于视频的生理信号测量与增强方法。包括：对视频数据进行分析处理，得到含噪生理信号；构建含噪生理信号与非成对准确生理信号数据集；设计生成对抗网络进行对抗训练，学习含噪生理信号与准确生理信号的映射关系；基于训练好的生成对抗网络对步骤一中的含噪生理信号进行增强。本发明提高了基于视频的生理信号估计的准确性以及鲁棒性。可以应用在无约束环境下的非接触生理信号估计，如：医疗监护、金融防伪、状态检测等领域。

公开(公告)号：CN110069979A

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201910162905.1

申请日：2019-03-05

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 陆峰 ,  杨泽 ,  赵沁平

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提供一种管制员状态检测方法、装置及系统，该方法，包括：采集管制员的初始图像，处理后获得输入图像；将所述输入图像输入人脸模型，匹配获得所述管制员的人脸特征点；将所述人脸特征点与三维头部模型匹配，得到头部位置姿态数据；根据所述人脸特征点，通过几何计算获得眨眼信息；将所述人脸特征点输入表情检测模型，获得面部表情信息；根据所述头部位置姿态数据、面部表情信息以及眨眼信息，判断所述管制员是否出现疲劳状态和/或者是否专心等，以提高管制员状态检测的高效性、准确性，同时降低了检测设备的成本。

公开(公告)号：CN114947792B

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202210545750.1

申请日：2022-05-19

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 陆峰 ,  杨泽 ,  赵沁平

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/08 ,  A61B5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明提出了一种基于视频的生理信号测量与增强方法。包括：对视频数据进行分析处理，得到含噪生理信号；构建含噪生理信号与非成对准确生理信号数据集；设计生成对抗网络进行对抗训练，学习含噪生理信号与准确生理信号的映射关系；基于训练好的生成对抗网络对步骤一中的含噪生理信号进行增强。本发明提高了基于视频的生理信号估计的准确性以及鲁棒性。可以应用在无约束环境下的非接触生理信号估计，如：医疗监护、金融防伪、状态检测等领域。