公开(公告)号：CN114927239A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210422918.X

申请日：2022-04-21

Applicant: 厦门大学

Inventor： 林伟平 ,  王备战 ,  姚俊峰 ,  刘昆宏 ,  何松 ,  武连莲 ,  洪清启 ,  陈俐燕

IPC: G16H70/40 ,  G16H50/70 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了机器学习技术领域的一种应用于药物分析的决策规则自动生成方法及系统，方法包括：步骤S10、获取药物数据，提取药物数据的药物特征并构建数据集；步骤S20、计算数据集中各药物特征的方差、数据复杂度以及排列重要性，基于方差、数据复杂度以及排列重要性筛选重要特征；步骤S30、从重要特征中筛选包含n(n＝1,2,3,…)个特征的特征子集，并计算各特征子集的排列重要性；步骤S40、按排列重要性的顺序在各特征子集上搜索使预测结果发生翻转时，各特征子集所需的最小特征变化量，进而生成类别边界；步骤S50、通过贝叶斯公式将类别边界描述成决策规则。本发明的优点在于：能为任意机器学习模型(包括不可解释的黑盒模型)生成高度可解释的决策规则。

公开(公告)号：CN114882553A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210422919.4

申请日：2022-04-21

Applicant: 厦门大学

Inventor： 林光毅 ,  王备战 ,  姚俊峰 ,  刘昆宏 ,  洪清启 ,  陈俐燕

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明提供了表情识别技术领域的一种基于深度学习的微表情识别方法及系统，方法包括：步骤S10、交互型机器人通过3D摄像头获取图像流；步骤S20、交互型机器人通过人脸识别算法检测所述图像流中的人脸并进行截取，获取人脸数据流并上传服务器；步骤S30、服务器从所述人脸数据流中提取包括人脸动态数据和人脸静态数据的人脸数据组；步骤S40、服务器基于软编码输出创建一微表情识别模型，并对所述微表情识别模型进行训练；步骤S50、服务器将所述人脸数据组输入训练后的微表情识别模型得到微表情信息，并将所述微表情信息反馈给交互型机器人，交互型机器人基于接收的所述微表情信息进行互动响应。本发明的优点在于：极大的提升了微表情识别的准确率。

公开(公告)号：CN114792229A

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202210430526.8

申请日：2022-04-22

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  黄一博 ,  刘方

IPC: G06Q10/10 ,  G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F21/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了计算机技术领域的一种基于面试机器人的人才筛选方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、面试机器人获取人才的基本数据；步骤S20、面试机器人将所述基本数据输入人才特征分析模型获取人才特征；步骤S30、面试机器人基于所述人才特征匹配对应的人格特征测评问卷、领导力测评问卷以及创造力测评问卷，并通过语音交互的方式引导人才完成所述人格特征测评问卷、领导力测评问卷以及创造力测评问卷；步骤S40、面试机器人基于完成的所述人格特征测评问卷、领导力测评问卷以及创造力测评问卷生成人才测评报告。本发明的优点在于：极大的提升了人才筛选的准确性以及科学性。

公开(公告)号：CN114724151A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210430507.5

申请日：2022-04-22

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  王薪蕾 ,  许梅燕

IPC: G06V30/41 ,  G06N3/04 ,  G06V30/304 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种基于卷积神经网络的古筝简谱识别方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取古筝简谱图像，并对所述古筝简谱图像进行预处理；步骤S20、通过投影法对预处理后的所述古筝简谱图像进行分行，得到属性行、音符行以及汉字行；步骤S30、结合卷积神经网络、投影法、模板匹配法以及边缘检测法，提取所述属性行和音符行的简谱特征；步骤S40、将各所述简谱特征填入mus i cXML模板中，完成古筝简谱的识别。本发明的优点在于：极大的提升了古筝简谱的识别精度。

公开(公告)号：CN114708627A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210186949.X

申请日：2022-02-28

Applicant: 厦门大学

Inventor： 刘昆宏 ,  陈滨 ,  姚俊峰 ,  林伟平 ,  叶晓娜 ,  刘佳桐

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种应用于社交机器人的人脸微表情识别方法。步骤一：社交机器人从摄像头获取视觉输入。步骤二：社交机器人的中央处理单元对视觉输入进行人脸定位。步骤三：中央处理单元提取四种光流信息的输入组。步骤四：将输入组传入训练好的分块卷积网络中，得到分类后的微表情状态。步骤五：社交机器人的交互层根据用户不同的微表情状态来进行相应的响应。本发明设计了一个全新的基于深度特征增强的分块卷积网络，提高了微表情识别的泛化性和鲁棒性，并应用于社交机器人，使得社交机器人可以实时地根据用户的微表情状态实施不同的响应方式。

公开(公告)号：CN114495232A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210101703.8

申请日：2022-01-27

Applicant: 厦门大学

Inventor： 刘昆宏 ,  陈滨 ,  姚俊峰 ,  陈俐燕 ,  林璐

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了动作识别技术领域的一种基于深度学习的课堂学生动作识别方法及系统，方法包括：步骤S10、对捕获的课堂视频进行剪辑得到若干个课堂子视频；步骤S20、通过人脸检测算法依次检测各课堂子视频中的人脸，进而将课堂子视频剪辑成若干个人脸子视频；步骤S30、分别提取各人脸子视频的静态特征图片以及动态特征图片，基于各静态特征图片以及动态特征图片构建训练数据集；步骤S40、基于深度学习创建一动作识别模型，利用训练数据集对动作识别模型进行训练；步骤S50、利用训练后的动作识别模型对摄像头捕捉的课堂视频进行实时的动作识别。本发明的优点在于：实现实时、准确的识别学生动作，以及时调整教学策略，进而极大的提升了教学质量。

公开(公告)号：CN111553564B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202010272800.4

申请日：2020-04-09

Applicant: 厦门大学

Inventor： 阙锦龙 ,  姚俊峰 ,  李春艳

IPC: G06Q10/06 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供一种蒸汽干燥机能效评估方法及系统，该方法包括：采集统计期内蒸汽干燥机运行数据；构建蒸汽干燥机能效评价指标模型；基于蒸汽干燥机单位产品电能消耗量、蒸汽干燥机单位产品蒸汽消耗量、蒸汽干燥机单位产品综合能耗三个指标对蒸汽干燥机进行优化及评价。本发明可以实现对蒸汽干燥机能效的综合性评价。

公开(公告)号：CN114332903A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111458277.5

申请日：2021-12-02

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  何瑞晨 ,  颜彬彬

IPC: G06V30/418 ,  G06V30/304 ,  G06V30/16 ,  G06V10/74 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F40/242 ,  G06F40/30 ,  G06F40/143

Abstract: 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种基于端到端神经网络的琵琶乐谱识别方法及系统，方法包括：步骤S10、获取大量的琵琶乐谱图片以及各琵琶乐谱图片对应的MusicXML文件，对琵琶乐谱图片进行预处理；步骤S20、按行对各乐谱图片进行切割得到琵琶乐谱子图片，基于琵琶乐谱子图片切割对应的MusicXML文件得到MusicXML子文件；步骤S30、将各MusicXML子文件转换为MEI文件，基于预设的语义字典将各MEI文件转换为语义文件；步骤S40、基于端到端神经网络创建一琵琶乐谱识别模型，利用各琵琶乐谱子图片以及语义文件对琵琶乐谱识别模型进行训练；步骤S50、利用训练后的琵琶乐谱识别模型进行琵琶乐谱识别。本发明的优点在于：实现对琵琶乐谱进行自动识别，极大的提升了琵琶乐谱的数字化效率。

公开(公告)号：CN114202763A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111473849.7

申请日：2021-12-02

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  许梅燕 ,  焦杰

IPC: G06V30/304 ,  G06V30/40 ,  G06F40/30 ,  G06F40/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G09B15/02

Abstract: 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种音乐简谱语义翻译方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的简谱文件，将各所述简谱文件转换为简谱图片并进行预处理；步骤S20、创建一词义表以及一语法表，基于所述词义表以及语法表对预处理后的各简谱图片进行标注，得到简谱图片集；步骤S30、基于卷积循环神经网络创建一语义翻译模型，利用所述简谱图片集对语义翻译模型进行训练；步骤S40、利用训练后的所述语义翻译模型对音乐简谱进行自动翻译。本发明的优点在于：实现对简谱进行自动翻译，并保留音符本身的信息。

公开(公告)号：CN113987304A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111210732.X

申请日：2021-10-18

Applicant: 厦门大学

Inventor： 姚俊峰 ,  宋仕博

IPC: G06F16/904 ,  G06T3/00

Abstract: 本发明提供了三维可视化技术领域的一种三维炉缸残厚可视化方法及系统，方法包括：步骤S10、通过热电偶分别采集炉缸的缸壁和缸底的缸壁温度数据和缸底温度数据；步骤S20、通过映射函数，将各所述缸壁温度数据对应的热电偶的坐标由三维坐标转换为缸壁二维坐标，将各所述缸底温度数据对应的热电偶的坐标由三维坐标转换为缸底二维坐标；步骤S30、拼接所述缸壁二维坐标以及缸底二维坐标得到炉缸二维坐标；步骤S40、在所述炉缸二维坐标上对缸壁温度数据以及缸底温度数据进行插值生成连续残厚分布图；步骤S50、通过重映射函数，将所述连续残厚分布图映射到炉缸三维模型上，完成炉缸残厚的可视化。本发明的优点在于：极大的提升了炉缸残厚展示的直观性。