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公开(公告)号：CN119377342A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411943181.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京师范大学珠海校区
Abstract: 本发明提供一种教学互动内容生成方法、装置、设备及计算机程序产品，涉及计算机技术领域，方法包括：根据在先获取的教学目标信息，得到教学预测背景；根据教学预测背景，得到至少一个教学预测内容，教学预测内容包括教学预测任务及教学预测任务对应的问题预测链，问题预测链是基于教学预测任务对应预测得到的至少一个预测问题构建得到的；根据问题预测链，查找在先构建的知识库，得到与问题预测链匹配的目标问答链；利用与问题预测链匹配的问答链，对问题预测链进行替换，得到对应教学更新内容；根据教学更新内容，识别教学更新内容中各教学预测任务与对应问答链之间的任务关联，得到教学互动内容。本发明能够确保教学互动内容的合理性。
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公开(公告)号：CN115147260B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210258673.1
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京师范大学珠海校区
IPC: G06T3/04 , G06T3/14 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于协同对比损失的小样本异质人脸转换方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：获取图像、生成身份相同的第一图像组和第二图像组；提取得到源图像、第一图像组的特征空间相关图，并作为结构对比约束；对第一图像组和第二图像组进行编码，将得到的编码嵌入一个图像的特征、一个正样本图像的特征和N个负样本图像的特征后作为隐空间对比约束；利用结构对比约束和隐空间对比约束得到最终转换后的人脸图像。本发明解除异构人脸图像之间身份匹配的限制；保证异构人脸图像的多样性和身份一致性；具有良好的泛化性能。
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公开(公告)号：CN116704546A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210240443.2
申请日：2022-03-10
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种可持续学习的人物交互智能检测方法、系统及可存储介质，涉及人物交互检测技术领域，包括：获取图像数据集并将其划分为不同的人物交互检测任务；构建人物交互检测任务的检测模型，对检测模型进行训练，当训练迭代次数达到第一预设参数I时预训练结束，然后引入对比学习继续训练第二预设参数A次，获得最终检测模型，并利用交互类别分类器预测交互类别；在每个人物交互检测任务结束后增量地学习新类别的知识，利用保存的旧类别样本和特征微调模型，得到人物交互检测的可持续学习模型，完成人物交互智能检测。本发明中的技术方案可以使人物交互检测的可持续学习模型同时具备对新旧类别的良好的检测能力，提高检测效果。
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公开(公告)号：CN115147260A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210258673.1
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京师范大学珠海校区
Abstract: 本发明公开了一种基于协同对比损失的小样本异质人脸转换方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：获取图像、生成身份相同的第一图像组和第二图像组；提取得到源图像、第一图像组的特征空间相关图，并作为结构对比约束；对第一图像组和第二图像组进行编码，将得到的编码嵌入一个图像的特征、一个正样本图像的特征和N个负样本图像的特征后作为隐空间对比约束；利用结构对比约束和隐空间对比约束得到最终转换后的人脸图像。本发明解除异构人脸图像之间身份匹配的限制；保证异构人脸图像的多样性和身份一致性；具有良好的泛化性能。
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公开(公告)号：CN107808146A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711144196.1
申请日：2017-11-17
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种多模态情感识别分类方法，所述方法包括对待检测的包含人脸的视频和对应同一时间内包含身体动作的视频进行处理，将其转变为由图像帧组成的图像时间序列，提取图像时间序列中的时间特征和空间特征，基于获得的多层深度时空特征，对特征进行多种特征级融合，并对分类结果进行决策级融合，从而从多模态上识别待检测视频中任务的情感类型，本发明提供的方法，充分利用了各模态中存在的有效信息，提升了情感识别的识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103873862B
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201410073802.5
申请日：2014-02-28
Applicant: 北京师范大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种适用于HEVC/H.265视频编码标准的帧内编码的帧内快速编码方法及系统，涉及视频编码技术领域，所述快速编码方法中的粗略模式中估算每个预测模式的粗略率失真代价之后包括：S1：根据所述粗略率失真代价计算当前预测准确率；S2：根据预测准确率和模式数量之间的对应关系通过所述当前预测准确率来确定当前模式数量N的取值。本发明通过当前预测准确率来确定当前模式数量N的取值，使得N为可变化的值，解决了候选模式列表由于大小固定，而导致的编码速度变慢的问题。
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公开(公告)号：CN101552728B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN200910084026.8
申请日：2009-05-12
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种面向IPv6的路径MTU发现方法及系统，所述方法由源节点通过若干中间转发节点向目的节点发送报文，所述目的节点接收到所述报文后确定路径MTU并通告源节点，所述中间转发节点根据所接收到的报文获取出接口链路，并对待转发报文的长度进行判断，当待转发报文的长度大于出接口链路MTU值时，修改报文内容后再转发。本发明所提供的面向IPv6的路径MTU发现方法，在不丢包情况下，源节点一次探测就可得到路径MTU，提高了探测速度，并减少了用于探测的报文，减轻了网络负载。
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公开(公告)号：CN101552728A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200910084026.8
申请日：2009-05-12
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种面向IPv6的路径MTU发现方法及系统，所述方法由源节点通过若干中间转发节点向目的节点发送报文，所述目的节点接收到所述报文后确定路径MTU并通告源节点，所述中间转发节点根据所接收到的报文获取出接口链路，并对待转发报文的长度进行判断，当待转发报文的长度大于出接口链路MTU值时，修改报文内容后再转发。本发明所提供的面向IPv6的路径MTU发现方法，在不丢包情况下，源节点一次探测就可得到路径MTU，提高了探测速度，并减少了用于探测的报文，减轻了网络负载。
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公开(公告)号：CN115129844B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210765094.6
申请日：2022-07-01
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06N3/0442 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于有监督对比学习的问题可持续性评价系统，应用于自然语言处理技术领域，包括：初步特征提取模块、主要计算模块、对话者特征提取模块、特征融合模块、线性分类层、优化模块，通过分析背景文本和对话文本的关系，提取文本特征得到评价结果，本系统将问题可继续性评价任务作为独立任务，引入有监督对比学习方法对系统进行优化，能够更好地区分相似样本，不再需要使用其他方法(如数据增强等)构造正样本，一定程度上解决了自然语言数据构造正样本困难的问题；能够很好地提取文本的意义和文本间的关系特征，性能优越，对数据缺乏的情况有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117351575B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311650373.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京师范大学珠海校区
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06V20/00
Abstract: 本发明提供一种基于文生图数据增强模型的非言语行为识别方法和装置，涉及人工智能教育应用技术领域，所述方法包括：获取待识别的原始图像，将所述待识别的原始图像输入至预先训练的文生图数据增强模型，输出待识别的全课堂教学场景图；其中，所述文生图数据增强模型包括稳定扩散子模型和控制网络子模型；将所述待识别的原始图像和所述待识别的全课堂教学场景图作为原始数据集，将所述原始数据集输入至预先训练的非言语行为识别模型，输出识别到的非言语行为；其中，所述非言语行为识别模型是基于历史原始图像以及历史全课堂教学场景图对卷积神经网络进行训练得到的。通过本发明提供的方法，保证非言语行为识别准确率高。
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