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公开(公告)号：CN116310956A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310142739.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/378 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开一种基于人机协同的海量视频复杂目标检索方法。目前，基于机器视觉的智能系统泛化能力较弱，当环境发生变化、目标存在遮挡或呈伪装态时，在海量视频中检索目标仍然需要大量人力介入，费时费力。本发明先根据目标的粗粒度特征使用检索模型在视频库中进行预筛选，将筛选所得的目标候选集制作成脑‑眼协同RSVP范式呈现给被试。被试确定目标后，将其具体特征输入至检索模型中，从而实现在海量视频中对目标的快速定位与循迹。本发明将人类的泛化推理能力与机器的快速检索能力相结合，能够有效提升视频侦查的效率和准确率，具有极强的科学意义和社会意义。
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公开(公告)号：CN115392302A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210974787.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合图卷积网络的脑电情绪识别方法；该脑电情绪识别方法如下：一、对被测对象进行脑电采集，提取所得脑电信号中各通道的目标特征，作为被识别数据。二、根据步骤一得到的被识别数据，计算两个通道之间的物理信息矩阵、相关性矩阵、因果关系矩阵。三、构建邻接矩阵。四、构建正则化矩阵。五、对目标特征和正则化矩阵L进行图卷积操作，完成特征提取。六、将步骤五所得特征输入经过训练的深度可分离卷积网络，所得特征图输入全连接层，进行分类，得到被测对象进行脑电采集时的情感类别。本发明对图卷积的邻接矩阵做融合处理，使邻接矩阵包含多元化的信息，而不再是仅拥有单一的信息，进一步提高了模型情绪分类的准确率。
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公开(公告)号：CN112274154B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010985572.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电样本权重调整的跨被试疲劳状态分类方法。本发明以PSD作为特征提取方法，InstanceEasyTL算法作为分类器，通过对EEG信号的处理及分析，在跨被试的设定下，对驾驶员的疲劳程度进行分类，实现疲劳、清醒两种状态的区分。首先获取数据并预处理；其次使用PSD对脑电数据进行特征提取；然后设置实验的新源域和新目标域，再根据InstanceEasyTL算法进行分类。与传统的机器学习、深度学习方法和基于特征对齐的EasyTL方法相比，在跨被试上拥有更好的分类性能。此外本方法在仅需目标域中小部分比例的数据情况下，仍然能够保持较高的分类性能。
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公开(公告)号：CN114298216A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111618626.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间‑频域融合Transformer的脑电视觉分类方法。本发明包括：1：构建时间预处理模块；用于对原始脑电信号进行滤波处理和时间信息提取，输出为时域特征；2：构建频域预处理模块；使用功率谱密度方法对原始脑电信号提取4个频段特征并进行特征拼接，输出为频域特征；S3：构建时间‑频域融合Transformer的特征融合模块，以时域特征与频域特征作为输入，输出时频融合特征；4：构建时间‑频域融合Transformer的分类模块，以时频融合特征作为输入，输出分类结果。本发明提高计算机通过脑电信号感知物体类别的稳定性和正确率，以实现更高精度的脑电信号分类效果，对人机交互领域的发展有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN114169408A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111368526.1
申请日：2021-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多模态注意力机制的情感分析方法。本发明利用异构图不同节点之间的复杂的关系去构建多个模态之间的交互。在多个模态信息交互的过程中，将不同的模态信息汇聚到一个紧凑的多模态表示中，用于偏移文本模态信息在语义空间中的位置。同时，多模态注意力机制技术能够以一种细粒度的方式对于多模态信息做融合，因此能够很好的解决在多模态学习中存在的固有问题，即行为信息的变化频率通常快于文本信息的变化频率。通过实验发现，该方法在不同任务的情感分析取得很好的表现，说明多模态注意力机制应用在情感分析任务的可行性，是对当前情感识别领域的多模态融合框架提供了新的研究手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114139616A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111391987.0
申请日：2021-11-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性感知的无监督域适应目标检测方法。该方法能够利用带标签的源域样本实现针对目标域样本的检测。相比于其他进行简单地全局对齐的域适应方法，本发明首先从可迁移性维度进行局部区域对齐，充分挖掘了可迁移性高的区域，避免强行对齐如背景这样无法迁移的区域，为进一步的全局图片级对齐提供更有侧重的语义信息指导。接着在进行图片级、实例级对齐时，充分考虑了域适应训练过程中，不同样本对齐程度存在差异的情况，充分挖掘了区域建议网络分类的不确定信息；最终避免了对那些对齐程度较高样本的过度对齐，防止越过决策边界造成分类错误引起域适应效果的下降。
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公开(公告)号：CN107274223B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201710442471.1
申请日：2017-06-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开融合脑电信号与注视跟踪特征的广告评估方法。本发明可以用于评估广告设计质量和对观众的吸引力；本发明使用了脑电和眼动两种认知仪器，并融合使用了两种信号对广告效果进行评估；本发明获取的信号直接来自于大脑和眼球，避免了传统方式中的主观因素干扰。
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公开(公告)号：CN110321835A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910584659.9
申请日：2019-07-01
Applicant: 杭州创匠信息科技有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种人脸门禁方法、系统及设备，属于人工智能和计算机视觉技术领域。该方法中，对每个员工生成单独的人脸模型，在进行人脸识别时，只需要在人脸库中识别欧式距离在阈值范围内的人脸模型，方便、快捷，其响应速度快、方便部署，针对每个员工生成单独的人脸模型，当公司人员发生变化的时候，可以非常灵活机变地增减小模型数量，数据更新也非常的便捷，并且资源占用量少，更新的同时不会影响门禁系统的同步使用。解决了现有技术中，需要训练统一模型，在人脸数据多时，费时、响应慢、部署难度大的问题。
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公开(公告)号：CN110276320A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910561336.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 杭州创匠信息科技有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人脸识别的门禁方法、装置、设备和存储介质，其中，门禁方法包括：采集门禁区域图像；利用预先训练的人脸检测模型对采集的门禁区域图像检测人脸；如果检测到人脸，对所述门禁区域图像中的人脸区域，利用预先训练的卷积神经网络模型进行人脸特征提取，得到所述门禁区域图像对应的人脸特征向量；所述卷积神经网络模型的卷积层的层数小于或者等于预设层数；将所述门禁区域图像对应的人脸特征向量与预先构建的人脸数据库中的预存人脸特征向量进行比对；如果所述人脸数据库中存在与所述门禁区域图像对应的人脸特征向量匹配的预存人脸特征向量，解除门禁。两个模型的内存占用量仅几百kB，完全可以在设备本地进行存储和计算。
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公开(公告)号：CN107274223A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710442471.1
申请日：2017-06-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开融合脑电信号与注视跟踪特征的广告评估方法。本发明可以用于评估广告设计质量和对观众的吸引力；本发明使用了脑电和眼动两种认知仪器，并融合使用了两种信号对广告效果进行评估；本发明获取的信号直接来自于大脑和眼球，避免了传统方式中的主观因素干扰。
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