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公开(公告)号:CN116245828A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202310089630.X
申请日:2023-02-09
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
IPC: G06T7/00 , G06F40/295 , G16H30/40 , G16H15/00 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种融合医学领域知识的胸部X线质量评价方法,将胸部X线诊断文本报告和质量控制报告文本数据,通过知识抽取和知识融合转换为三元组信息,将其作为与医学影像对应的领域知识指导信息参与模型训练,利用大规模医学影像及其诊断报告、质量控制报告文本标注数据,通过对基于对比文本‑图像对的预训练模型进行微调实现跨域迁移学习,有效克服了训练样本数据量不足的问题,并且利用将X线图像的分块局部视觉特征与多个文本特征进行对齐,以保证视觉特征包含更多的细粒度图像信息,避免全局视觉信息无法反映用于疾病诊断的局部图像质量问题。
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公开(公告)号:CN103699907A
公开(公告)日:2014-04-02
申请号:CN201410002727.3
申请日:2014-01-04
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域,具体为一种基于机器学习的农药喷洒检测方法。本发明先在农业作业场景的监控视频中,获取大量务农人员背着农药箱和不背农药箱进行走动的视频,采用较适合刚性物体检测的方法检测农药箱;从视频中各抽取部分图片作为样本,对每个抽取的图片中的农药箱图像进行特征提取,将这些特征组合成特征向量;然后对每幅特征向量用Adaboost的方法进行级联训练,形成一个Adaboost级联分类器,然后将大量的包含或不包含农药箱的图像用该分类器检测图像中是否存在农药箱。本发明具有高实时性和高易实施性,解决了需要实体考察才能判断是否有人在喷洒农药以及农药喷洒效果的弊端。
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公开(公告)号:CN102799870A
公开(公告)日:2012-11-28
申请号:CN201210241541.4
申请日:2012-07-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域,具体为一种基于分块一致LBP和稀疏编码的人脸识别方法。本发明首先将人脸图像按4*4分割成等大小的16块子区域,对于每块区域计算其1像素半径、8邻居的一致LBP直方图,再将16个子区域的LBP直方图连接成一个列向量,作为单幅人脸图像的特征向量。然后将通过将测试图像表示成训练集上的一个最稀疏线性组合,识别出人脸对象。相比于传统的特征提取和分类的算法,本发明能够更好的提取人脸的结构信息,并且能够在单训练样本和存在遮挡的情况下,表现出较高的识别率和鲁棒性。
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