-
-
公开(公告)号：CN106780367B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201611058620.6
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于字典学习的HDR照片风格转移方法。通过给定一张HDR参考照片，借助颜色转移和字典学习，将HDR风格特征转移到源照片上，从而自动生成HDR照片效果。该方法的包括步骤如下：(1)借助梯度保持的颜色转移方法，将HDR参考照片的颜色特征转移到源照片上；(2)对HDR参考照片提取细节特征，利用K_SVD算法进行字典训练，形成细节的过完备字典集；(3)利用细节的过完备字典集对源照片进行稀疏重建，生成与HDR参考照片特征一致的细节；(4)将颜色转移的结果和细节重建的结果合并，最终生成HDR风格的新照片。本发明方法流程清晰、结构完整，实现效率高。
-
公开(公告)号：CN110135215A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810104085.6
申请日：2018-02-02
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Avatar表情移植的虚拟社交方法。本方法的具体操作步骤是：一利用SDM(监督下降方法)从实时输入的视频流中提取人脸特征点；二、面部语义特征作为CPR(级联姿态回归)训练的DDE(位移动态表情)模型的输入，输出的表情系数和头部运动参数移植给Avatar(虚拟化身)；三、对DDE模型输出的表情系数进行表情编码分组与情感分类；四、通过网络传输策略实现表情动画音频同步。本发明能实时捕捉用户面部表情并在Avatar上进行表情重演，并搭建网络通讯技术的虚拟社交。
-
公开(公告)号：CN107945124A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711143062.8
申请日：2017-11-17
Applicant: 上海大学
CPC classification number: G06T5/005 , G06K9/6215 , G06T5/50 , G06T7/269 , G06T2207/10016 , G06T2207/20004
Abstract: 本发明公开一种运动路径指引的老电影黑帧修复方法，包括：运动路径估计步骤，其中使用光流估计获得前后参考帧之间的运动路径约束；预插值步骤，其中使用自适应的双向帧插值插得预处理中间帧；黑洞填补步骤，其中对预处理中间帧中的黑洞进行领域像素填补，从而提高终插值的准确性；以及终插值步骤，其中对包含运动路径约束的预处理中间帧进行基于块的帧重构，从而将老电影中的黑帧修复成过渡自然的中间帧。本发明方法不仅能较好的满足重建效果，而且也兼顾了计算复杂度，对于大部分的老电影镜头，甚至一些较为复杂的变形镜头也能较好的还原中间帧。
-
公开(公告)号：CN107411819A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710234745.8
申请日：2017-04-12
Applicant: 上海大学
IPC: A61B34/10
CPC classification number: A61B34/10 , A61B2034/101 , A61B2034/104
Abstract: 本发明提出了一种球囊血管成形手术过程实时模拟方法。该方法包括球囊模拟和球囊与血管碰撞交互模拟两部分。球囊模拟部分，采用基于位置的方法并结合连续介质材料模型对球囊材质进行模拟；球囊与血管碰撞交互模拟部分，通过构建自适应空间碰撞网格来加速球囊和血管之间的碰撞检测。本方法能够实时准确的模拟球囊与血管的交互扩张过程。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106709504A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611058646.0
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06T5/50 , G06T2207/20208 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明涉及一种基于细节保持的高保真色调映射方法。该方法的包括步骤如下：(1)利用k‑means聚类算法将高动态范围图像进行预处理，生成k个颜色聚类，然后用每个聚类的平均值代替相应聚类中各像素点的值，得到初始的色调层；(2)利用图像分解算法提取出初始的细节层，定义亲和力概念，构建一个细节亲和力因子来优化细节层；(3)对相应的低动态范围图像进行颜色编辑处理，然后利用梯度引导的方法重建一个新的色调层；(4)将优化的细节层和重建的色调层进行合并，最终得到高保真的色调映射结果。本发明方法流程清晰、结构完整，实现效率高。
-
公开(公告)号：CN102663015A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210075050.7
申请日：2012-03-21
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征袋模型和监督学习的视频语义标注方法。该方法的包括步骤如下：(1)对电影视频进行预处理，进行视频镜头边界检测，对电影进行镜头分割；然后采取一定的策略提取出各个镜头的关键帧，每一幅关键帧作为视频镜头的代表帧；(2)构建一个视频语义本体库，定义大量的语义概念，用语义概念描述视频的语义信息，对视频的语义内容进行标注，以便对视频进行管理和检索；(3)提取视频关键帧的SIFT特征，然后采用k-means聚类对这些特征点聚类，每一个聚类代表一个“视觉单词”,从而生成“视觉词汇表”；(4)提取部分“视觉词汇表”进行训练，标注出相应的语义信息，采用监督学习方法，预测测试样本中的“视觉单词”，实现对视频关键帧的语义标注。
-
公开(公告)号：CN118536540A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410755882.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 上海大学
IPC: G06N3/008 , G06N3/092 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种多出口场景下基于深度强化学习的多智能体疏散方法，主要解决现有技术中存在的多智能体疏散模型受限于特定规则和模型、泛化性差难以灵活应对多出口场景的问题。它包括五个步骤：1)初始化环境并设置训练参数。2)收集经验数据并更新经验数据缓冲区，通过混合动作控制智能体运动，设计复合奖励函数计算即时奖励。3)经验回放与模型更新，利用想象力机制优化价值网络。4)模型测试。5)中间结果可视化与模型存储。本发明方法能够应对不同的复杂环境，增强了算法的学习效率和泛化能力，能够使智能体探索到更多可行路径，有效解决复杂和动态变化的场景下的疏散任务。同时，降低了智能体在疏散过程中的碰撞风险，并提高了疏散效率。
-
公开(公告)号：CN111199343B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201911345566.7
申请日：2019-12-24
Applicant: 上海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种多模型融合的烟草市场监管异常数据挖掘方法。该方法主要有以下几个步骤：（1）对烟草市场监管数据集进行数据预处理，将数据处理成静态特征指标与动态特征指标；（2）分别训练基于深度学习的xDeepFM模型，以及XGBoost、LightGBM等机器学习模型，使得各个单一模型达到最优的训练效果；（3）通过集成学习的Stacking方式，将不同的算法模型集成融合，形成一个在整体性能上优于单个基学习器的集成模型，进而提升模型的预测性能；（4）最后使用LightGBM算法完成零售户异常经营行为的概率预测。该模型不仅有效解决了数据在高纬度的稀疏性问题，还让模型自动的去学习特征之间的交叉特性。充分证明了机器学习算法和深度学习网络结合后，能够表现出更加优越的性能。
-
公开(公告)号：CN106709504B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201611058646.0
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于细节保持的高保真色调映射方法。该方法的包括步骤如下：(1)利用k‑means聚类算法将高动态范围图像进行预处理，生成k个颜色聚类，然后用每个聚类的平均值代替相应聚类中各像素点的值，得到初始的色调层；(2)利用图像分解算法提取出初始的细节层，定义亲和力概念，构建一个细节亲和力因子来优化细节层；(3)对相应的低动态范围图像进行颜色编辑处理，然后利用梯度引导的方法重建一个新的色调层；(4)将优化的细节层和重建的色调层进行合并，最终得到高保真的色调映射结果。本发明方法流程清晰、结构完整，实现效率高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.022 seconds)
