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公开(公告)号：CN115985340A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210997349.1
申请日：2022-08-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10L25/48 , G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/24 , G10L25/63 , G10L13/04 , G10L13/047 , G10L13/08 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于网络安全‑‑合成语音检测领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的合成语音检测方法及系统，该方法包括获取待检测的语音数据，对语音数据进行预处理；采用训练好的语音检测模型对预处理后的语音数据进行检测，得到检测结果，对检测结果进行分类标记，所述语音检测模型为生成对抗网络；本发明利用生成对抗网络模型的博弈学习思想最终达到良好的合成语音检测效果，结合了自然语言处理技术对期望文本进行分词处理以及情感分析，其次采用了编码器对注音字符进行特征提取得到隐藏特征，再将其送入多头注意力机制，最后将隐藏特征解码，重构出更贴近目标对象的合成语音向量，提高了检测的准确度。
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公开(公告)号：CN114677200A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210368272.1
申请日：2022-04-01
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F21/60 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种基于多方高维数据纵向联邦学习的商业信息推荐方法及装置，属于大数据技术领域，包括以下步骤：S1：创建同态加密的密钥对。进行多方数据的预处理和加密样本对齐；S2：构建纵向联邦LightGBM模型；S3：将纵向联邦LightGBM模型转换成神经网络，作为纵向联邦ECA‑DeepGBM模型的GBDT2NN部分；S4：纵向联邦ECA‑DeepGBM模型CatNN部分前馈过程计算；S5：构建损失函数及模型整体训练，基于训练好的高维数据分类预测模型，实现基于多方高维数据的商业信息推荐。本发明通过多方数据增加特征维度的方式，以达到进行精准商业信息推荐的目的。
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公开(公告)号：CN109885495B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910125502.X
申请日：2019-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机软件测试领域，具体涉及一种对去中心化系统的群体测试方法和系统；本发明在本地物理机上部署去中心化系统，将测试系统嵌入在去中心化系统中，测试系统包括电性连接的控制模块，业务模块、配置模块、监管模块以及记录模块；控制模块控制去中心化系统各个节点之间进行连接交换；业务模块管理测试系统中的测试数据；配置模块让种子节点配置测试系统的中各类参数；监管模块在测试过程中对所有节点进行监管控制；记录模块用于记录种子节点上存储的测试数据；本发明支持测试人员在本地物理机上部署被测系统，支持所有测试人员对被测系统共同测试、协作测试，既能够保证测试环境的真实性，又能够最大化保证测试人员数量和最佳测试效果。
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公开(公告)号：CN113963315A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111357367.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种复杂场景下实时视频多人行为识别方法及系统，属于机器视觉技术领域。该方法包括：采集视频数据；建立场景人脸标签库，用于人脸识别模型训练；构建轻量化SlowFast模型用于复杂场景多人行为识别；建立不同人员类别异常行为动作标签库，建立训练行为动作标签库；将训练数据集经过预处理之后，输入到构建的轻量化SlowFast网络中进行训练；利用人脸识别模型和轻量化SlowFast网络模型进行实际场景行为动作检测、识别。本发明通过人脸识别，确定人员类别身份，建立人脸检测框与人员位置定位框的关联关系，对场景中目标人员的行为动作进行检测和识别，以实现在复杂场景中不同类别人员异常行为的监测和预警。
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公开(公告)号：CN112040136A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011011291.6
申请日：2020-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明设计计算机视觉、自动聚焦领域，特别涉及一种基于清晰域及暗视觉的自动聚焦优化方法，包括使用TEN法对图像进行评价，并且使用ADAM算法根据当前梯度自适应的控制步长进行第一次扫描；当第一次出现电机转向时，根据TEN法对图像进行评价，得到的清晰度序列值进行高通滤波；进行第二次扫描，当电机出现第二次转向时，进行第二次高通滤波；在经过前两次滤波之后，持续扫描，直到扫描到清晰域范围内，停止扫描，使用曲线拟合的方式，拟合出峰值，得到聚焦图像；本发明与常规算法聚焦相比增加了高通滤波环节，减少了搜索时被次峰误导的情况，同时减少了非峰值区域的导数波动，使得自适应搜索算法在运行时步长噪声受影响减少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106648042B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201510740862.2
申请日：2015-11-04
Applicant: 重庆邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种识别控制方法以及装置，其中方法包括：当获取到人脸图像数据时，生成与所述人脸图像数据对应的图像深度数据；提取所述图像深度数据中的人脸特征信息，并对所述人脸特征信息进行实时追踪；当根据所追踪的所述人脸特征信息识别出人脸运动方向时，根据所述人脸运动方向对应的控制指令对当前应用进行控制。采用本发明，可改善基于智能终端的阅读方式，以避免给身体带来健康隐患。
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公开(公告)号：CN106648042A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510740862.2
申请日：2015-11-04
Applicant: 重庆邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种识别控制方法以及装置，其中方法包括：当获取到人脸图像数据时，生成与所述人脸图像数据对应的图像深度数据；提取所述图像深度数据中的人脸特征信息，并对所述人脸特征信息进行实时追踪；当根据所追踪的所述人脸特征信息识别出人脸运动方向时，根据所述人脸运动方向对应的控制指令对当前应用进行控制。采用本发明，可改善基于智能终端的阅读方式，以避免给身体带来健康隐患。
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公开(公告)号：CN106504179A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610927466.5
申请日：2016-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T1/0021 , G06T2201/0203
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测的灰度图像隐写方法，用于在公开传输信道中隐秘通信，防止机密信息被窃取与泄露。该方法主要是把灰度图像按照边缘检测方法划分成两部分，轮廓与非轮廓像素序列，根据图像边缘检测得到的像素序列与其它像素的不同特性，对轮廓与非轮廓部分使用不同的嵌入率嵌入隐写数据，达到载密图像在图像感知与安全等方面的高效性、可靠性与隐蔽性。该方法分成两个阶段：机密信息的嵌入阶段与提取阶段。在嵌入过程中，为了保证机密信息的完整性，利用图像像素值的高位进行轮廓的提取，利用低位进行机密信息的嵌入。嵌入阶段保证机密信息的加密与二进制序列的转换，再把二进制序列嵌入图像的像素值中，提取阶段保证从载密图像中提取二进制序列，从而解码转换与还原出机密信息。
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公开(公告)号：CN106344023A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610988277.9
申请日：2016-11-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域，特别涉及一种基于气压和加速度的非稳态呼吸波检测装置；包括：皮带，所述皮带上设置有通过数据线相连接的气压传感器和呼吸波探测器，所述气压传感器通过橡胶管与气囊相连接；所述呼吸波探测器包括：加速度传感器，以及与所述气压传感器和加速度传感器耦接的微控制器；所述微控制器利用气压传感器传来的信息和加速度传感器传来的信息得到人体运动时的呼吸波；本发明采用皮带结构来构建检测装置，方便使用，并且采用气压和加速度信号来检测呼吸波信号，提高了检测准确性，并对检测信号进行多次滤波，分阶段滤除噪声和干扰，检测性能极大提高。
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公开(公告)号：CN120031758A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510194086.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/77 , G06V10/40 , G06T5/30 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于对比学习的图像阴影去除方法，包括利用特征分离重建网络分离阴影图像和无阴影图像的直射光和环境光，并利用联合解码器对分离特征进行对比学习之后重建获得初步阴影去除结果；对原输入图像进行局部区域增强，将阴影图像和无阴影图像进行配对随机像素抽取，以代替原本的阴影输入和无阴影输入；本发明利用非对称编码器分离环境光和直射光的思想，将学习复杂映射转化为学习环境光和直射光的单一映射问题，并使用局部区域增强提升模型的鲁棒性，优化边界区域处理能力，模拟真实场景的不确定性，从而得到高质量的无阴影图像。
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