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公开(公告)号：CN117993366B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410381770.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/194 , G06F40/253 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本公开提供了一种测评题目动态生成方法及系统、电子设备、可读存储介质，属于模型测评领域，该方法包括：基于种子题目和提示生成多个第一测试题目；基于目标模型针对多个第一测试题目的第一回复信息确定多个第一测试题目的难度；若多个第一测试题目的难度不符合预设难度，则对多个第一测试题目进行调整，返回执行基于目标模型针对多个第一测试题目的回复信息确定多个第一测试题目的难度的步骤；若多个第一测试题目的难度符合预设难度，则将多个第一测试题目确定为针对目标模型的测试题目。本公开提供的测评题目动态生成方法及系统、电子设备、可读存储介质，以解决现有评估方法缺乏自适应性的问题。
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公开(公告)号：CN117036559A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311060836.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及图像生成技术领域，提出了一种基于3D先验知识的人脸老化图像生成方法及系统，包括获得输入人脸图像和目标年龄类别设定值；将输入人脸图像分解为UV位置图和纹理图；对所述UV位置图进行编码得到所述输入人脸图像的形状编码，对所述纹理图进行编码得到所述输入人脸图像的纹理编码；对所述目标年龄类别设定值进行编码，得到隐空间年龄编码；以所述隐空间年龄编码为条件，对所述形状编码进行解码，得到老化UV位置图；以所述隐空间年龄编码为条件，对所述纹理编码进行解码，得到老化纹理图；对所述老化UV位置图和老化纹理图进行渲染，得到目标年龄类别的老化图像。通过上述技术方案，解决了现有技术中人脸老化方法无法生成高质量老化图像的问题。
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公开(公告)号：CN116342379A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310338136.2
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提出了灵活多样的人脸图像老化生成系统，包括获得单元，用于获得原始输入图像参考图像和预先定义的老化文本tref；CLIP编码器，用于将所述参考图像和所述老化文本tref映射到CLIP隐空间，分别得到隐向量eimg和隐向量etxt；概率年龄预测单元，用文本先验N(etxt，I)做KL散度约束，根据隐向量eimg得到老化条件的概率生成表示eage＝N(μφ(eimg)，σφ2(eimg)I)；扩散自编码器，用于将原始输入图像编码成语义条件第一扩散解码器，用于将语义条件zsrc、预训练扩散自编码器中扩散第t步的加噪图像和老化条件eage解码解成去噪老化编辑后的图像p。通过上述技术方案，解决了现有技术中人脸老化灵活程度低的问题。
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公开(公告)号：CN115620080A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211177298.4
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提出了虹膜图像生成方法及系统，包括：获得隐空间Z，隐空间Z包括多个向量组，每个向量组包括向量Zi、向量Zo和向量Zt；多个生成图像分为类内图像和类间图像，类内图像为：向量Zi和向量Zt均相同的多个向量组生成的图像，类间图像为：向量Zi和向量Zt均不同的多个向量组生成的图像；将每两个类内图像以及每两个类间图像分别输入识别网络，得到每两个类内图像以及每两个类间图像的匹配概率，并根据匹配概率计算对比损失；根据对比损失和对抗损失计算目标函数，优化生成对抗网络参数。通过上述技术方案，解决了现有技术中虹膜图像数据库数据量不足的问题。
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公开(公告)号：CN114841861A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210565019.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提出了基于经验模态分解的图像超分辨系统，输入模块，用于获得第一图像；所述第一图像为低分辨率图像；特征提取模块，用于所述提取第一图像的特征；IMF预测模块，用于根据所述第一图像的特征，预测得到多个IMF特征图；所述多个IMF特征图位于不同的频率；所述IMF预测模块包括多个平行的分支，每个分支为一个CNN滤波器组，且所述分支的数量与所述IMF特征图的数量相同；重建模块，用于根据设定的放大比例，将每一IMF特征图转换为新的IMF，得到多个新的IMF；将多个新的IMF进行叠加得到第二图像，所述第二图像为超分辨率图像。通过上述技术方案，解决了现有技术中图像分辨率低、导致虹膜识别精度低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113757503B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110950215.X
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种面部生物特征采集方法及采集装置，包括：利用场景相机采集预定区域的场景图像，分析所采集的场景图像，判定在预定区域内是否出现采集对象；如果预定区域出现采集对象，从场景相机所采集的场景图像中获取采集对象的位置、运动状态、身高和面部姿态相关的粗略信息；根据粗略信息，将安装有特征采集相机模组的并联平台在竖直方向的上下位置调整到位，同时利用特征采集相机模组动态追踪采集对象的面部姿态，同步调整并联平台和其上所安装的特征采集相机模组，以使得特征采集相机模组处于适合采集面部生物特征的姿态和位置；特征采集相机模组完成采集采集对象的面部生物特征。本发明还提出了一种用于实施前述采集方法的采集装置。
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公开(公告)号：CN113920591A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111300576.6
申请日：2021-11-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/70 , G06V40/16 , G06V10/141 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于多模态生物特征识别的中远距离身份认证方法及装置，所述方法首先基于可见光场景相机拍摄场景图片检测用户，进一步通过对场景图片内待认证用户的位置调整双目深度相机、红外虹膜相机和补光灯模组的角度朝向所述待认证用户。基于双目深度相机对待认证用户的距离的检测，根据距离调整红外虹膜相机角度和焦距，根据距离调整补光灯模组的角度和亮度，以拍摄出高清的人脸图像和虹膜图像。基于人脸图像和虹膜图像分别提取人脸特征和虹膜特征并融合后用于身份认证，极大提高了识别准确度。所述装置通过双目深度相机确定待认证用户的距离，基于待认证用户的位置和距离调整红外虹膜相机角度和焦距，能够获得更清晰的人脸图像和虹膜图像。
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公开(公告)号：CN119578452A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411655649.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于通用合作知识的多智能体协作方法，包括以下步骤：确定任务领域，并选取若干个合作任务；构建多任务训练框架，所述训练框架包括为每一个合作任务设置的感知网络和决策网络，所述决策网络包括共享决策层和任务特定决策层；基于每一个合作任务，对所述多任务训练框架进行训练，基于训练后的决策网络，构建任务共享决策网络模型；将所述任务共享决策网络模型迁移到新的任务领域中进行训练，完成当前任务中多智能体的协作。本发明采用一种多任务的学习方法，通过将学得的共享策略网络应用于其它相同或不同领域的合作任务中进行训练，促进智能体之间的协作和协调。
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公开(公告)号：CN119539038A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510096269.2
申请日：2025-01-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供了一种基于双层嵌套进化强化学习的智能决策方法及系统，该方法包括：基于进化学习算法初始化目标任务场景对应的任务配置种群；任务配置种群包括多个种群个体，每个种群个体均设置有第一配置网络和第一动作网络；多次执行种群优化操作，直至任务配置种群中的精英个体变为固定；基于精英个体对应的第一配置网络和第一动作网络确定目标任务场景的决策结果；种群优化操作包括：计算每个种群个体对应的适应度；基于每个种群个体对应的适应度将多个种群个体划分为精英个体和非精英个体；基于精英个体和强化学习算法更新任务配置种群中的非精英个体。本公开提供的基于双层嵌套进化强化学习的智能决策方法及系统可以提高辅助决策的有效性。
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公开(公告)号：CN119417964A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411461404.0
申请日：2024-10-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T15/00 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于空间融合的高斯溅射通用渲染增强方法，包括以下步骤：获取待处理的真实图像；构建高斯溅射风格的退化模拟器，并在所述退化模拟器中加入门控机制，选择图像退化过程中的退化类型，生成训练数据集；将待处理的真实图像输入到所述退化模拟器中，生成训练图像；构建高斯增强器，所述高斯增强器利用空间信息融合网络，通过视图融合模块和深度调制模块分别对所述训练图像进行特征融合和增强渲染的处理，生成最终增强结果。本发明可以混合高度相关、高质量的训练图像，并利用目标图像的深度信息来完成渲染细节，从而提高图像的输出渲染质量。
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