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公开(公告)号：CN114973126B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210540837.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种在线课程的学生参与度实时可视化分析方法，包括实时获取在线课程中学生的视频；对视频数据进行预处理提取得到学生的面部特征；从注意力、情感、疲劳程度和认知状态四个方面建立学生参与度分析模型；对学生参与度分析模型的分析结果进行可视化完成在线课程的学生参与度实时可视化分析。本发明使用计算机视觉方法提取学生面部特征，然后建立学生参与度分析模型，然后使用可视分析方法帮助教师从多角度分析学生参与度；相比于传统的线性查看学生视频方法，本发明方法可以自动提取学生参与度信息并进行可视化展示，可靠性高、准确性好、实时性高且方便快捷。
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公开(公告)号：CN114710259B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210286826.3
申请日：2022-03-22
Applicant: 中南大学
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种多方联合的安全PCA投影方法，包括第一协作方生成Paillier密钥对并将公钥发送给第二协作方和各数据拥有方；各数据拥有方加密自身的高维数据并发送第二协作方；第二协作方计算得到加密数据的协方差矩阵；第一协作方和第二协作方计算投影矩阵；第一协作方和第二协作方计算得到联合投影结果并发送各数据拥有方，完成PCA安全多方投影。本发明还公开了一种包括所述多方联合的安全PCA投影方法的数据相关性分析方法。本发明能够在保护隐私的前提下保持投影效果，而且可靠性高、安全性好且投影效果较好。
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公开(公告)号：CN111325346B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010104109.5
申请日：2020-02-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06N5/04 , G06F16/901 , G06Q20/40
Abstract: 本发明公开了一种比特币矿池的身份推理方法，包括根据区块链中的交易关系建立交易网络和地址网络；根据矿池产生比特币的传播建立地址对矿池的纯度度量；从交易网络中分离出高纯度自网络并找到高纯度自网络所对应的地址网络作为矿池内部交易网络；对矿池内部交易网络的交易进行分析并对矿池的身份进行推理。本发明还公开了一种实现所述比特币矿池的身份推理方法的推理系统。本发明对区块链中的交易关系的分析和计算，并建立对应的视图模型从而对矿池的身份进行推理；因此本发明能够对比特币矿池的身份进行适当推理，而且可靠性高、实用性好且易于实施。
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公开(公告)号：CN111382274B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010208815.4
申请日：2020-03-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种有标签高维数据的最优投影集合方法，包括获取需要投影的有标签高维数据的所有类别对；计算类别对之间的类别对可分离向量空间；对可分离高维空间范围求交集得到可分离向量空间的交空间；选取可分离向量空间的交空间中的轴组成二维投影集合并得到最终的最优投影集合。本发明还公开了包括所述有标签高维数据的最优投影集合方法的情感文本分类方法。本发明通过类别对可分离向量空间的交集选取交空间中的轴组成二维投影集合，来组成最终的有标签高维数据的最优投影集合，因此本发明方法能够有效帮助呈现有标签高维数据中的类别信息，而且可靠性高，实用性好。
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公开(公告)号：CN113095427A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110441933.4
申请日：2021-04-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于用户指导的高维数据分析方法，包括获取原始的高维数据；将原始的高维数据在散点图上进行投影，扩展数据特征空间并对若干数据点在扩展特征空间上的值进行设置；对原始数据特征进行矩阵分解得到原始数据的分解模型；对扩展的特征空间进行填充；结合原始数据特征和扩展的数据特征进行高维数据的可视化分析。本发明还公开了一种包括了所述基于用户指导的高维数据分析方法的人脸数据分析方法。本发明方法能够将用户对有限数据点的知识扩充到所有数据点上，并且能够帮助用户进行高维数据探索的基于用户知识指导，而且可靠性高，实用性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113076906A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110410964.3
申请日：2021-04-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种非线性投影分析方法，包括获取待分析的非线性投影结果；计算每个数据实例的低维表示和高维特征之间的仿射映射；对待分析的非线性投影进行片段划分；构造层次化探索树并计算层次化探索树中各节点保持边界的仿射映射；对非线性投影进行层次化探索并完成对非线性投影的分析。本发明还公开了一种包括所述非线性投影分析方法的人脸图像非线性投影分析方法。本发明对非线性投影进行了分段线性拟合，并建立对应的视图模型从而对非线性投影中的模式进行分析；因此本发明能够对非线性投影中的模式进行分析，而且可靠性高、实用性好。
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公开(公告)号：CN107451238B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710619472.9
申请日：2017-07-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种高维数据的内在低维结构的可视化分析方法，包括S1.选定需要分析的数据并调整分析参数；构建t‑SNE视图；构建高维数据的二维投影视图；构建本真维度柱状图视图；构建点滚石图视图；构建低维结构滚石图视图；构建结构列表视图。本发明还提供了实现所述高维数据的内在低维结构的可视化分析方法的系统。本发明通过对高维数据进行投影，并建立相应的视图，能够对潜在的低维结构构造一组全局和局部的特征描述，从而能够帮助用户对潜在的低维结构构造一组全局和局部的特征描述和帮助用户探索潜在的低维结构。
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公开(公告)号：CN107622258A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710958030.7
申请日：2017-10-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种结合静态底层特征和运动信息的快速行人检测方法，针对待检测的视频序列中的单一图像帧，采用多尺度滑动窗口法提取其中指定大小的检测窗口，并采用快速金字塔特征计算方法计算每个检测窗口内图像的静态底层特征，静态底层特征包括方向梯度、梯度幅值和颜色通道，基于各个检测窗口内图像的静态底层特征对各个检测窗口进行行人与非行人预分类；利用行人特有的移动速度特征，通过检测窗口像素差均值法，去除预分类中误检为行人的检测窗口，最终检测为行人的检测窗口在图像中的位置即该图像帧中的行人的位置。本发明能在降低误检率的同时提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN106203516A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610550993.9
申请日：2016-07-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种基于维度相关性的子空间聚类的可视分析方法，建立基于聚类显著性的维度相关性度量方法；建立子空间聚类复杂结构的有效可视化方法；建立基于维度相关性的可视分析框架。在交互式、可视化的数据探索过程中，给予用户有效的引导信息，指导用户快速发现有价值的子空间和对应的聚类。
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公开(公告)号：CN114926495B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210539892.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/20 , G06T11/20 , G06V10/762 , G06V10/774 , G08G1/01 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种交通视频流的数据处理方法，包括获取待处理的路口交通视频流数据；采用多目标跟踪算法对视频流数据进行运动轨迹提取；对运动轨迹进行还原、清洗和属性计算；计算得到最终的连续交通流数据信息。本发明还公开了一种包括所述交通视频流的数据处理方法的轨迹可视化方法，以及包括所述交通视频流的数据处理方法和轨迹可视化方法的分析方法。本发明通过可视化呈现路口监控视频中的轨迹信息及其动态演变，以让用户快速理解视频内容，辅助用户进行实时分析；因此，本发明方法能够处理，呈现和可视化监控视频中复杂的交通动态信息，能够快速处理并得到路口轨迹中的连续交通信息流，适用于各种交通路口场景，而且可靠性高、准确性好。
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