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公开(公告)号：CN113191365A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110515388.9
申请日：2021-05-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种文化语义图像重构效果评价方法，包括：收集传统纹样图像，使用图像语义标注工具将纹样图像中的多种语义对象进行标注，根据标注生成语义掩膜图像，形成数据集，并将数据集划分为训练集和验证集两部分；使用训练集训练生成器，当损失函数收敛时停止，将验证集中语义掩膜图像输入生成器，获得语义图像；将生成器所输出的图像与验证集中真实图像作对比，分别从准确率、均交并比、边缘一致性、PSNR、SSIM等方面进行衡量，得到客观指标；综合上述客观指标，通过设置指标权重，获得能够综合评价文化语义图像重构效果的单一指标。本发明可实现对文化语义图像重构的评价，可以获得有效的评价结果。
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公开(公告)号：CN113160252A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110563186.1
申请日：2021-05-24
Abstract: 本发明涉及一种面向文化图案图像的层次分割方法，该方法基于压缩与合并理论提出，通过计算像素之间的颜色相似特征将图像分割为多个初始区域，通过计算区域之间的颜色、纹理、区域大小与交织程度将区域合并获得层次分割结果。本方法专门针对文化图案图像数据，相比于现有分割方法，本方法分割速度快，结果能够保留更多图像细节，同时能够获得不同细节程度上的文化图案。
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公开(公告)号：CN107578069B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201710838787.2
申请日：2017-09-18
Applicant: 北京邮电大学世纪学院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种图像多尺度自动标注方法，步骤包括：在训练集中寻找待标注图像的K近邻图像；全局标注在K近邻图像中出现的频率作为第一权重；选择匹配度最高的M个K近邻图像加入候选集；依据候选集图像的每个全局标注出现的频率更新第一权重获得第二权重；利用候选集图像对待标注图像进行局部标注；计算待标注图像的每个局部标注在训练集图像中与训练集图像的所有全局标注的平均相关度系数，与第一权重和第二权重加权求和得到第三权重，取第三权重最大的t个全局标注作为待标注图像的全局标注。本发明方法实现了图像的局部语义与全局语义的多尺度标注。在进行全局标注时，利用了局部标注与全局标注间的关联度信息，提高了全局标注的准确性。
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公开(公告)号：CN105138732B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201510447137.6
申请日：2015-07-27
Applicant: 北京邮电大学世纪学院 , 中国科学院新疆生态与地理研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种图案生成方法及装置，该方法根据从纹样基因库中选择的角隅纹样基因、主体纹样基因和边框纹样基因生成地毯图案；当该评分大于设定阈值时，在特征库中查找与该地毯图案的颜色、纹理和形状特征值匹配的地毯图案的标识信息并生成地毯图案；当该评分不大于设定阈值时，确定该评分对应的提高量，在特征库中查找与特征值提高相应提高量后匹配的地毯图案的标识信息并生成地毯图案。由于在本发明实施例中确定生成的每个地毯图案的颜色、纹理和形状特征值，根据用户的评分，生成用户评分较高的地毯图案，从而使的生成的地毯图案能够尽快满足用户的需求，提高地毯图案的生而成效率，并提高用户的体验。
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公开(公告)号：CN106682229A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710012564.0
申请日：2017-01-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/285
Abstract: 本发明实施例提供了一种面向数据分类的特征权重确定方法及装置，方法包括：获取各类别的训练数据，初始化每个训练数据的当前特征权重为相同值，获取预设的执行数量；依次执行循环次数为执行数量的下列步骤：将各训练数据的当前特征权重确定为对应各训练数据的第一特征权重；针对每个训练数据，将该训练数据作为第一训练数据，并计算第一训练数据与其他各训练数据的欧式距离；根据计算的欧式距离，确定其他各训练数据的样本权重；根据其他各训练数据的样本权重、第一训练数据的第一特征权重、以及预先构建的多目标优化函数，确定第一训练数据的当前特征权重。应用本发明实施例，可以确定每个训练数据的特征权重，进而能够准确的对数据进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105488183A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510864465.6
申请日：2015-12-01
Applicant: 北京邮电大学世纪学院
CPC classification number: G06F17/30265 , G06F17/2715 , G06F17/3028 , G06F2216/03 , G06K9/344 , G06K2209/01
Abstract: 本发明实施例公开了挖掘石窟壁画群中石窟壁画时空关联关系的方法和装置，方案包括：确定石窟壁画群中各石窟壁画的第一描述数据，将各石窟壁画确定为一个元组，基于Apriori算法对第一描述数据进行词频统计，得到各石窟壁画的描述词及所对应的词频，确定相应元组的预定类别属性，根据预定类别属性确定相应元组的属性值，以属于描述类属性的各个描述词的属性值，将各个元组关联成复杂网络，利用复杂网络分析算法，将复杂网络分割为多个网络模块，确定符合预定条件的目标网络模块所包括元组对应的石窟壁画确定为存在时空关联关系，应用本发明实施例可以确定石窟壁画群中石窟壁画的时空关联关系，为研究石窟壁画的整体关联关系提供参考数据。
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公开(公告)号：CN104992459A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510446787.9
申请日：2015-07-27
Applicant: 北京邮电大学世纪学院
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种对称图案的生成方法及装置，该方法包括：在初始点，根据用户选择的对称图案生成函数及预设的迭代次数，将所述生成元生成对称图案，其中所述对称图案生成函数包括基于循环群或二面体群的等变映射函数或不变映射函数；并根据颜色集中的颜色值对所述对称图案中的每个像素点着色，当判断当前的对称图案覆盖设定的显示区域时，将该对称图案作为目标对称图案输出给用户，否则，将迭代次数加1重新生成对称图案并进行判断。由于本发明实施例基于循环群或二面体群的等变映射函数或不变映射函数，实现对称图案的自动生成，并且本发明实施例的方案适用于服务器，用户在进行图案生成时，无需进行安装，简单方便。
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公开(公告)号：CN114494698B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210102991.9
申请日：2022-01-27
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘预测的传统文化图像语义分割方法，该方法包括以下步骤：采用标签松弛法对图像的像素进行标签松弛化处理，进行像素标签的替换；定义边缘损失，利用边缘损失及初始交叉熵损失对模型进行监督训练；利用边缘预测法确定模糊边缘像素点的类别，选取多个标签不确定的模糊边缘像素点；利用共享的点分类器对标签不确定的模糊边缘像素点进行分类，确定该模糊边缘像素点具体的标签；将预测后的模糊边缘像素点的类别和双线性插值后的标签预测图混合得到最终的精细边缘预测图。本发明能够排除标注数据时人工的疏忽以及边缘模糊带来的标注困难等问题，具有较好的通用性，且能够通过本文的算法实现精细边缘的语义分割。
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公开(公告)号：CN118823627A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410717013.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G10L25/57 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于基因学习模型的曲艺视频标注方法，本方法包括以下步骤：S1、提取视频的关键帧，记录关键帧在曲艺视频所有帧中的下标，计算当前关键帧的时间，并将关键帧输入特征提取网络进行特征提取；S2、分离曲艺视频的音频，提取音频特征；S3、将每个关键帧的视觉特征以及音频特征进行同步聚合，得到每帧的多模态融合特征，对所有关键帧的多模态融合特征进行时序聚合，得到视频级时序聚合特征；S4、根据得到的视频级时序聚合特征进行推理，得到视频级特征，根据得到的关键帧特征进行推理得到视频帧级特征；本发明可以实现对传统曲艺视频的多粒度标注，有助于后续对该视频的管理、检索，有利于传播中华文化。
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公开(公告)号：CN118673170A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410685800.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/53 , G06F16/538 , G06F16/55 , G06F16/583 , G06T17/20 , G06T15/04 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06T3/06 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于风格一致性网格展平的三维纹样检索方法，本方法包括以下步骤：S1、通过二维文物图像获取纹样数据集，S2、通过三维重建技术获得三维模型，然后对三维模型做预处理操作，S3、通过风格一致性展平技术对三维贴图进行预处理，获得三维贴图完整展平的二维图像，S4、使用Transformer和视觉标记方法提取预处理后的三维展平图像的特征，S5、通过提取的特征计算三维贴图之间的特征距离，以特征距离作为三维贴图之间的相似度，排序后选取topN的三维模型作为结果展示；本发明对于不同构型的文物三维纹样检索结果准确率均达到预期，具有很好的通用性，能够实现文物三维纹样的展平与检索，与三维模型的格式、光照、材质、分辨率等无关。
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