-
公开(公告)号：CN117975122A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410068880.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/776
Abstract: 本发明属于病理学图像分类领域，具体涉及一种基于动态稀疏化对比学习的医学图像分类方法，包括：获取待分类的医学图像，对医学图像进行预处理；将预处理后的图像输入到动态稀疏多实例学习框架，得到不同尺度下的动态稀疏多实例学习框架的权重；将不同尺度下权重加载到跨尺度对比学习的主干网络中，并对1024维度的特征进行学习，得到不同尺度的特征；将不同尺度的特征输入到跨尺度对比学习框架，得到融合特征；将融合特征输入到分类器中进行分类；本申请通过模型中的动态稀疏层以自适应地从整张全切片图像中所有实例中逐步筛选、挖掘出这些细小的不易察觉的关键实例，来帮助模型快速做出科学并准确的决策，从而增强模型的泛化和分类能力。
-
公开(公告)号：CN110335654A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910593801.6
申请日：2019-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及PDF解析、信息提取、自然语言处理领域，尤其涉及一种电子病历的信息抽取方法、系统计算机设备，所述方法包括对电子病例进行解析，并按照从左到右、从上到下的顺序提取出电子病例中的字符串；进行字符串拼接，将提取到的字符串拼接为一个长字符串，并在拼接时去除无用字符；设计抽取信息的字段，并将长字符串进行结构化存储；根据信息抽取规则，从长字符串中抽取信息；本发明可对辅助生殖诊断电子病历进行精准、全面的信息抽取，信息抽取效果较好。
-
公开(公告)号：CN110211046A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910509396.5
申请日：2019-06-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的遥感图像融合方法，包括：采用差分算子提取原始全色图像的空间结构信息，采样原始的多光谱图像；将空间结构信息与采样的多光谱图像在特征域拼接，得样本图像；将样本图像输入生成对抗网络的生成器，生成融合图像；将融合图像和真实图像输入生成对抗网络的判别器进行判别区分，在生成器与判别器间建立对抗规则及融合目标函数，优化融合图像。采用本发明所公开的基于生成对抗网络的遥感图像融合方法，采用差分算子保留了原始全色图像的空间结构信息，采样方法保留了原始低分辨率多光谱图像的光谱信息，有效减少了融合过程中细节信息的丢失；此外，通过在生成器和判别器间建立对抗规则及融合目标函数，大大优化了融合的效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108536838A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810330888.3
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于Spark的极大无关多元逻辑回归模型对文本情感分类方法，包括：将训练样本数据集存储于HDFS中；Spark平台从HDFS中读取数据生成RDD；Spark平台将数据的预处理任务分为多个任务组，对每个任务组中存储有读取数据的RDD进行预处理，将预处理的结果存入HDFS中；训练极大无关多元逻辑回归模型，经过求解得到极大无关多元逻辑回归分类器；将分类器输出到HDFS中；从HDFS中读取经过预处理的待预测文本的数据和训练得到的分类器；获取待预测文本的情感分类。本发明在Spark计算框架下并行方法求解，模型训练更加快速，更适合大数据场景下的文本情感分类；降低了传统多元逻辑回归模型的复杂度，具有更强的泛化能力；能够对待预测样本数据进行精确情感分类。
-
公开(公告)号：CN105139450A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510579835.1
申请日：2015-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，包括：获取静态人脸图像；对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；对灰度图像进行人脸识别；将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物。相应地，本发明还提供了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，以及基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌方法和K歌系统，本发明利用人脸识别技术和虚拟现实技术，构建三维虚拟人物，仅通过人脸模拟就可显著区分虚拟人物角色，效率高、易分辨，将本发明应用于3D游戏中能够增加真实感和趣味性、提升用户体验。
-
公开(公告)号：CN114677313A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210269455.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/50 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种生成多对抗网络结构的遥感图像空谱融合方法与系统，涉及卫星遥感图像融合技术领域，包括：卫星遥感图像数据集进行插值预处理使得遥感图像满足生成多对抗网络所需尺寸；构建生成对抗网络的生成器，从生成器产生的生成图像中选择适用于多对抗判别器；构建生成对抗网络的判别器，获取低分辨率多光谱图像(LRMS)与高分辨率全色图像(PAN)的融合图像；本发明通过结合多对抗思想与遥感图像专业领域知识，本发明提出了一种创新的生成多对抗网络，该框架将生成对抗网络扩展到多个判别器。多个判别器可以使生成器更好的综合光谱信息和结构信息，从而得到高质量的高分辨率多光谱图像。
-
公开(公告)号：CN108536838B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201810330888.3
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于Spark的极大无关多元逻辑回归模型对文本情感分类方法，包括：将训练样本数据集存储于HDFS中；Spark平台从HDFS中读取数据生成RDD；Spark平台将数据的预处理任务分为多个任务组，对每个任务组中存储有读取数据的RDD进行预处理，将预处理的结果存入HDFS中；训练极大无关多元逻辑回归模型，经过求解得到极大无关多元逻辑回归分类器；将分类器输出到HDFS中；从HDFS中读取经过预处理的待预测文本的数据和训练得到的分类器；获取待预测文本的情感分类。本发明在Spark计算框架下并行方法求解，模型训练更加快速，更适合大数据场景下的文本情感分类；降低了传统多元逻辑回归模型的复杂度，具有更强的泛化能力；能够对待预测样本数据进行精确情感分类。
-
公开(公告)号：CN105139450B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201510579835.1
申请日：2015-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建方法，包括：获取静态人脸图像；对静态人脸图像进行预处理，得到灰度图像；对灰度图像进行人脸识别；将识别到人脸的灰度图像与已注册的人脸图像进行比对，判断其是否为已注册用户；将判断为已注册用户的人脸图像应用于虚拟人物模型面部，形成与用户人脸相似的三维虚拟人物。相应地，本发明还提供了一种基于人脸模拟的三维虚拟人物构建系统，以及基于人脸模拟的三维虚拟人物的K歌方法和K歌系统，本发明利用人脸识别技术和虚拟现实技术，构建三维虚拟人物，仅通过人脸模拟就可显著区分虚拟人物角色，效率高、易分辨，将本发明应用于3D游戏中能够增加真实感和趣味性、提升用户体验。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.021 seconds)
