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公开(公告)号：CN105427364A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510750639.6
申请日：2015-11-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T13/80 , G06F3/0488
Abstract: 一种多点触控二维动画的制作方法，涉及计算机图形学。1)句柄指定：用户在输入图像上采用句柄定义手势指定各种类型的编辑句柄；2)动画生成：以指定句柄为约束构造三角网格，计算各句柄变换权重。用户通过句柄操纵手势编辑各个句柄，根据变换权重计算网格每个顶点编辑后的位置，最后通过重心坐标插值更新嵌入网格的图像；3)信号分解：将动态三角网格序列表示的动画分解成形状、姿势和时间三个相对独立信号；4)信号编辑：用户通过良好定义的多点触控手势分别对分离出的形状、姿势和时间三个相对独立信号独立编辑；5)动画输出：调用库将动画序列存储为GIF图片输出。简单直观、功能强大。
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公开(公告)号：CN104994004A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510385635.2
申请日：2015-07-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 机会网络环境下基于优先级和多粒度的内容共享方法，涉及机会网络的内容共享方法。1)用户定义分享的内容信息和包含粒度的请求信息；计算节点友谊度；2)建立通信链路，交换各自的请求集合和所携带的内容段声明；3)计算节点存储内容的优先级；4)若通信链路仍存在，则节点将优先级最高的内容段从缓存拷贝到转发队列；否则结束本次相遇的通信机会；5)若接受节点有足够存储空间，则节点把内容段发送给对方节点，实现共享内容的分发和传播；否则接收节点先缓存管理，即按重要性权重转换高粒度的内容段以腾出存储空间，进行数据传输；6)若节点还存在被设置了优先级的内容块，则转4)；否则断开当前链路，等待下一个通信和内容传输的机会。
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公开(公告)号：CN104537679A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510022114.0
申请日：2015-01-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/90 , G06T2207/10024
Abstract: 一种基于超像素拓扑分析的卡通图片显著性检测方法，涉及计算视觉图片显著性检测。1)依据卡通图片的色彩分布进行聚类分析，提取卡通图片的超像素；2)依据卡通图片超像素邻接关系，结合特征线条信息建立拓扑结构；3)提取出所有与线条相邻的超像素集，将之分为前景超像素集与背景超像素集；4)基于背景超像素集，计算所有超像素与背景超像素集在RGB颜色空间上的距离之和从而得到全局显著性图；5)在全局显著性图上，基于前景超像素集，采用Saliency Flood方法评估超像素局部显著性值，最终得到卡通图片的显著性图。算法明确、界面友好、结果鲁棒，所得卡通图片上显著性区域可广泛运用到各种计算机视觉与图形学的应用。
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公开(公告)号：CN104537628A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510022139.0
申请日：2015-01-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种冗余可控的动漫图像适配方法，涉及计算机辅助的动漫内容终端适配。1)对输入动漫图像进行分析，提取特征线条；2)根据特征线条分布情况计算冗余度，确生成冗余度图；3)计算动漫图像重要度；4)根据冗余度图确定冗余区域边界，以图像边界、特征线条、冗余区域边界为约束生成三角网格；5)根据移动终端的屏幕分辨率，对非冗余区域三角网格根据重要度不同进行适度变形使整个网格适配屏幕；6)对冗余区域采用重心坐标插值的方式进行更新，当冗余度大于给定阀值时自动进行特征线条合并；7)利用图形卡的纹理映射功能将图像嵌入到三角网格中，跟随网格变化而自动更新。算法明确、界面友好、结果鲁棒。
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公开(公告)号：CN114077723B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010813151.4
申请日：2020-08-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F21/31 , G06F21/32 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01B7/16 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种使用柔性传感器进行人体姿势跟踪的用户身份验证方法，包括：第一步骤：在紧身衣服上布置用于捕获人体手臂的运动模式的多个拉伸传感器；第二步骤：在用户穿着所述紧身衣服时利用所述多个拉伸传感器来捕获人体手臂的运动数据；第三步骤：根据所述多个拉伸传感器捕获的人体手臂的运动数据，采用LSTM‑FCN对人体手臂的运动进行分类；第四步骤：将分类结果与用户的预定义运动模式进行匹配，以确定用户身份验证结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113532263B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110642798.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了一种面向柔性传感器时序性能变化的关节角度预测方法，包括：第一步骤：采用均匀分布在肘部垫周围的多个柔性传感器组成用于肘部角度预测的智能穿戴设备；第二步骤：在智能穿戴设备的穿戴者匀速地完全屈曲肘关节的同时，记录智能穿戴设备采集到的信号向量以得到训练数据集用于训练肘部角度预测值，其中n是数据点的数量，是智能穿戴设备采集到的信号向量对应的肘角；第三步骤：将训练数据集分成两个数据集和利用两个数据集和训练一个预测器来估计函数
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公开(公告)号：CN110738650B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910981599.4
申请日：2019-10-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种传染病感染识别方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集包含已知病人的视频图像序列；S2：从视频图像序列中的每幅图像中识别出所有的人物对象；S3：从每幅图像中的所有人物对象中查找出已知病人；S4：构建已知病人与其余人物对象的接触图；S5：针对接触图中与已知病人对应的节点连接的每条连线，设定该连线的另一端节点对应的人物对象为易感染个体，计算每条连线对应的易感染个体与已知病人之间的距离；S6：根据计算的距离与距离阈值的关系确定每条连线对应的易感染个体的感染风险高低。本发明利用人工智能系统在同时解决多项任务方面的优势，大大减少了时间和劳动力成本，且具有很高的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN114077723A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010813151.4
申请日：2020-08-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F21/31 , G06F21/32 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G01B7/16
Abstract: 本发明提供了一种使用柔性传感器进行人体姿势跟踪的用户身份验证方法，包括：第一步骤：在紧身衣服上布置用于捕获人体手臂的运动模式的多个拉伸传感器；第二步骤：在用户穿着所述紧身衣服时利用所述多个拉伸传感器来捕获人体手臂的运动数据；第三步骤：根据所述多个拉伸传感器捕获的人体手臂的运动数据，采用LSTM‑FCN对人体手臂的运动进行分类；第四步骤：将分类结果与用户的预定义运动模式进行匹配，以确定用户身份验证结果。
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公开(公告)号：CN111984982A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010867479.4
申请日：2020-08-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种隐藏信息的方法、电子设备以及计算机可读存储介质。所述方法包括：根据各数据流的波动程度，确定波动程度相对大的数据流为原始数据流；根据原始数据流中一组待替换的值x和y，在加密矩阵中确定对应的元(x,y)，加密矩阵是由相同的多个9进制数独矩阵拼接成的矩阵，9进制数独矩阵是由0至8组成的9*9数独矩阵；获取待隐藏的9进制信息中的信息值，9进制信息由0至8组成；获取加密矩阵中距离元(x,y)最近的，值等于信息值的元的行坐标m和列坐标n；对原始数据流，用m和n替换x和y，得到载体数据流。选择数据波动程度相对大的数据流进行信息隐藏，对原始数据流影响很小，隐藏效果好。
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公开(公告)号：CN109447164B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201811296819.1
申请日：2018-11-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种运动行为模式分类方法、系统以及装置，涉及人类运动识别领域。该方法包括：S1，确定备选运动行为模式，所述备选运动行为模式包括待分类运动行为模式；S2，通过运动控制传感器获取关于所述备选运动行为模式的行为数据的时间序列；S3，通过所述时间序列建立LSTM运动行为模式分类模型；S4，通过所述LSTM运动行为模式分类模型来预测待分类运动行为模式，所述S4中使用迭代过程来比较利用T时间内序列得出的预测结果和利用T+Δt时间内序列得出的预测结果来得出最终的预测结果，其中，T1≤T≤T2，T1>0,T2>T1，递增步长设置为Δt，Δt>0。本发明技术方案能够在减少运动行为模式分类延迟的同时提高准确性。
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