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公开(公告)号：CN112132004B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202010992253.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 南水北调中线信息科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于多视角特征融合的细粒度图像识别方法，涉及图像处理技术领域，解决现有细粒度图像识别方法忽略了图像的细节信息以及存在图像之间视觉差异的适应能力较差，且引入的损失函数复杂，增加了模型的参数量等问题，包括双线性特征提取步骤，抑制分支学习步骤，同类对比模块学习步骤，中心损失计算步骤以及模型优化损失函数计算步骤；本发明引入抑制分支，通过抑制图像中最显著的区域，迫使网络寻找易混淆类别间微妙的判别性特征。引入同类对比学习模块，将同类样本的特征向量进行融合，增加同一类别下不同图像的交互信息。还引入中心损失函数，最小化特征与对应类中心之间的距离，使学到的特征更具判别性。提升了细粒度图像识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114282668A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111588758.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息压缩的紧致图结构学习方法，包括以下步骤：S1、以两个基础视图作为模型输入；S2、利用视图评估器分别调整两个基础视图，得到两个评估后的视图；S3、将两个评估后的视图进行自适应聚合，得到最终视图；S4、利用互信息估计器最小化两个评估后的视图和最终视图中两两视图之间的互信息，利用三折优化确保最终视图最小且充分。本发明从理论上提出了“最小充分结构”的概念，并通过理论证明，给出得到最小充分结构的方法，同时保持所学图结构在下游任务上的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112132004A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010992253.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 南水北调中线信息科技有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 一种基于多视角特征融合的细粒度图像识别方法，涉及图像处理技术领域，解决现有细粒度图像识别方法忽略了图像的细节信息以及存在图像之间视觉差异的适应能力较差，且引入的损失函数复杂，增加了模型的参数量等问题，包括双线性特征提取步骤，抑制分支学习步骤，同类对比模块学习步骤，中心损失计算步骤以及模型优化损失函数计算步骤；本发明引入抑制分支，通过抑制图像中最显著的区域，迫使网络寻找易混淆类别间微妙的判别性特征。引入同类对比学习模块，将同类样本的特征向量进行融合，增加同一类别下不同图像的交互信息。还引入中心损失函数，最小化特征与对应类中心之间的距离，使学到的特征更具判别性。提升了细粒度图像识别的准确率。
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公开(公告)号：CN102033964A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201110006501.7
申请日：2011-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种基于块划分及位置权重的文本分类方法。它包括步骤：对输入的训练或测试文本经过基本的预处理后，提取文本中的段信息；将每一段视为一个基本的文本块，对块信息做统计分析，根据块大小分布或预定义的块比率，对文本内容重新进行块划分，包括文本块的合并等操作。提取特征词、量化权重，并获取特征词对类别的后验概率，然后分析具有最大后验概率类别与文本类别标签相符的特征词的分布，最后生成文本向量；利用分类器完成分类模型训练或文本分类。本发明可用于文本分类系统的文本表示阶段，通过丰富传统的利用特征词构建文本向量时对文本内容信息的表达，提升文本分类效果。
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公开(公告)号：CN102033964B
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110006501.7
申请日：2011-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种基于块划分及位置权重的文本分类方法。它包括步骤：对输入的训练或测试文本经过基本的预处理后，提取文本中的段信息；将每一段视为一个基本的文本块，对块信息做统计分析，根据块大小分布或预定义的块比率，对文本内容重新进行块划分，包括文本块的合并等操作。提取特征词、量化权重，并获取特征词对类别的后验概率，然后分析具有最大后验概率类别与文本类别标签相符的特征词的分布，最后生成文本向量；利用分类器完成分类模型训练或文本分类。本发明可用于文本分类系统的文本表示阶段，通过丰富传统的利用特征词构建文本向量时对文本内容信息的表达，提升文本分类效果。
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公开(公告)号：CN102143159A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201110006561.9
申请日：2011-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种DAS模型中的数据库密钥管理方法，属于电子文本组织归类领域。通过关系数据库和XML数据库的路径，构造密钥字典；二级密钥信息存储于数据库服务器端，在对数据进行加密或解密时，通过密钥字典查询确定二级密钥信息，将二级密钥信息传输至客户端；数据所有者使用主密钥在客户端的HSM中产生工作密钥，而由工作密钥完成数据的加密和解密。本发明能够同时适用于关系数据库和XML数据库，在安全性方面，HSM的存储方式杜绝了在服务器端获得主密钥或工作密钥的可能，密钥字典将二级密钥信息存储于服务器端，解除了密钥存储数量的限制，多叉树路径哈希值的存储策略隐藏了二级密钥信息和数据库密文的链接，保障了密钥的安全性。
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