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公开(公告)号：CN113743389A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111309957.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 武汉烽火信息集成技术有限公司 , 湖北省人民检察院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面部表情识别的方法、装置和电子设备，属于图像识别领域，所述方法包括：根据多个面部肌肉关键点将人脸区域划分为多个ROI，获得多个ROI交集对应的最小外接矩形区域Iu和并集对应的最小外接矩形区域In；获得人脸图像对应特征图f的特征图和，将和进行信道拼接得到fc；将fc输入对应的训练好的面部AU识别模型使其输出对应的AU关键点区域及其置信度；将AU关键点区域对应Iu和In进行回归迭代直至Iu=In得到最佳AU关键点区域；基于预设表情映射关系和至少一个最佳AU关键点区域获取人脸图像中的面部表情。本发明通过不断迭代训练得到最佳AU关键点区域并基于此进行表情识别，能够有效提高表情识别效率。
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公开(公告)号：CN113743388A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111309953.2
申请日：2021-11-08
Applicant: 武汉烽火信息集成技术有限公司 , 湖北省人民检察院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面部AU关键点检测的方法、装置和电子设备，属于图像识别领域，所述方法包括：根据多个面部肌肉关键点将人脸区域划分为多个感兴趣区域ROI，将各个AU关键点区域各自对应的多个ROI最小外接矩形分别进行并集得到对应最小外接矩形区域Iu，进行交集得到对应最小外接矩形区域In；对人脸图像进行特征提取得到特征图f，将基于f确定的和进行信道拼接得到fc；将fc输入对应的训练好的面部AU识别模型使其输出对应的AU关键点区域及其置信度；将AU关键点区域对应Iu和In进行回归迭代得到最佳AU关键点区域。本发明通过不断迭代训练最终得到最佳AU关键点区域，能够有效检测AU关键点。
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公开(公告)号：CN109450809B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201811427094.5
申请日：2018-11-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/813 , H04L12/863
Abstract: 本发明公开一种数据中心调度系统及方法，该调度系统可以通过生成胖树的无冲突路径集以确定时刻和路径分配方案，进而保证时刻分配和路径分配的统一性。包括：中心控制器与数据层的信息交互，以及中心控制器的调度策略。其中中心控制器需要从服务器收集虚拟队列长度信息，根据虚拟队列长度信息和随机选择的无冲突数据集确定调度方案，然后向服务器和上行交换机反馈调度方案信息。本发明所设计调度系统只需要当前时刻虚拟队列的长度和前一个时刻所使用的无冲突路径集信息，通过随机替换部分路径生成当前时刻使用的无冲突路径集，可以达到网络内传输零延时。采用的路径替换策略仅和虚拟队列长度相关，可以通过合理设计替换概率，达到最优吞吐量。
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公开(公告)号：CN108182441B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201711472297.1
申请日：2017-12-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种平行多通道卷积神经网络、构建方法及图像特征提取方法，涉及机器学习技术领域。由于Kinect等深度传感器的广泛使用，多模态图像的获取将会更加便利。因此，基于多模态图像信息的特征提取研究具有十分重要的意义。本发明首先针对多模态图像的各个通道建立子模态卷积神经网络模型，提取各个模态深度特征向量。为了获得具有统一性质的多模态图像特征，各模态子网络在特定的全连接层建立权重连接。在多层子网络的全连接部分，多模态深度特征向量根据权重配比融合成包含各模态信息的融合特征向量，再经多层网络的训练得到维度更低、表现力更好的特征表示。根据本发明得到的特征表示可以用于识别、分类等相关领域。
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公开(公告)号：CN109361928A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811055421.9
申请日：2018-09-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/2183 , H04N21/234 , H04N21/238 , H04N21/239 , H04N21/262 , H04N21/654
Abstract: 本发明公开了一种信息中心网络系统及视频传输方法，系统中每个节点都包括控制层、传输层以及本地缓存；控制层包括相互连接的统计模块和控制模块；统计模块用于统计链路状态和请求信息；控制模块用于确定将实际兴趣请求包推送至下游节点的推送路径，以及更新当前节点本地缓存的更新策略；传输层包括视频块传输模块、请求包推送模块及本地缓存更新模块；视频块传输模块用于在视频块命中本地缓存时，将所请求的视频块返回至上游节点，或者将到达本地节点的视频块返回至上游节点；请求包推送模块用于将实际兴趣请求包推送至下游节点；本地缓存更新模块用于定期更新当前节点的本地缓存。本发明能够最大化总的用户请求速率，提升用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108961196A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810643503.9
申请日：2018-06-21
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06K9/4671
Abstract: 本发明公开了一种基于图的3D注视点预测的显著性融合方法，包括显著图生成和基于图的融合，所述显著图生成，包括从原始视频序列中获取每帧原始图片的显著图；所述基于图的融合，包括：以原始图片中每个超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束最小，同时原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异最小为目标，结合显著图，构建原始图片的能量函数；在原始图片中求解能量函数，得到目标显著图。本发明考虑了超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束，以及原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异，使得本发明显著性融合方法在多模态特征融合过程中的不同模态特征预测显著性较好。
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公开(公告)号：CN103593464B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310608893.3
申请日：2013-11-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种基于视觉特征的视频指纹检测方法，具体为：按照帧间相关性对视频序列分段，在分段中提取关键帧；在各关键帧中提取视频特征；利用像素点特征字典对像素点分类；对各关键帧分别进行多次不同数量的分块，在各子块中依据像素点的分类结果统计像素点特征字典各元素的出现次数，得到该子块的特征向量；将所有子块的特征向量拼接得到关键帧的高维视频指纹；对各高维视频指纹进行降维；将各视频片段关键帧的低维视频指纹按照时间先后顺序连成关键帧视频指纹串。本发明还提供了基于上述指纹检测方法的视频匹配方法。本发明通过对视频内容的关键信息进行有效描述，在不影响匹配率的情况下，大大降低了算法的复杂度，有效提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN102663682B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201210065104.1
申请日：2012-03-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于感兴趣区域的自适应图像增强方法，包括：读取当前帧图像，并判断帧图像的宏块是否是感兴趣区域，若宏块是感兴趣区域，则利用ASAD算法对感兴趣区域每一个像素点进行计算，以得到感兴趣区域内所有像素点的ASAD值，并通过ASAD值得到ASAD灰度图，对ASAD灰度图进行增强处理，以得到自适应阈值，将自适应阈值和ASAD值进行比较，以得到ASAD掩模图，根据ASAD掩模图对感兴趣区域中的对应标记点进行高斯高通滤波，以得到自适应增强的感兴趣区域，对感兴趣区域和非感兴趣区域的边界进行降质处理。本发明使高频细节在不同帧图像中都得到适当的增强，从而可获得最佳的增强效果。
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公开(公告)号：CN102685491B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210054884.X
申请日：2012-03-02
Applicant: 中兴通讯股份有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/154
Abstract: 本发明公开了一种实现视频编码的方法和系统，可对ROI进行分级量化；根据JND值，对属于ROI的宏块再进行分级量化，并根据JND和ROI相结合的分级量化结果进行视频编码。本发明方法和系统将基于JND的编码与基于ROI的编码相结合，因而在相同甚至降低码率的情况下，大幅提升视频编码的主观质量，即提升ROI的主观质量，得到更好的视觉感知效果。
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公开(公告)号：CN103593464A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310608893.3
申请日：2013-11-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30784 , G06K9/00711 , G06K9/00758
Abstract: 本发明提出一种基于视觉特征的视频指纹检测方法，具体为：按照帧间相关性对视频序列分段，在分段中提取关键帧；在各关键帧中提取视频特征；利用像素点特征字典对像素点分类；对各关键帧分别进行多次不同数量的分块，在各子块中依据像素点的分类结果统计像素点特征字典各元素的出现次数，得到该子块的特征向量；将所有子块的特征向量拼接得到关键帧的高维视频指纹；对各高维视频指纹进行降维；将各视频片段关键帧的低维视频指纹按照时间先后顺序连成关键帧视频指纹串。本发明还提供了基于上述指纹检测方法的视频匹配方法。本发明通过对视频内容的关键信息进行有效描述，在不影响匹配率的情况下，大大降低了算法的复杂度，有效提高了检测效率。
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