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公开(公告)号：CN111783526A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010434344.9
申请日：2020-05-21
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明提出了一种利用姿势不变和图结构对齐的跨域行人重识别方法，属于计算机视觉领域。本发明提出了一个基于矩阵分解的字典学习算法来消除数据集间的域信息以及行人姿态信息对跨域行人重识别的影响。具体来说，将方法分为两部分：(1)基于矩阵分解的思想，将原始的视觉特征分解为姿态不变成分、域信息成分及干扰信息成分，目的是为了提取到不受域信息和行人姿态信息影响的视觉成分；(2)为了进一步提高模型泛化能力，通过引入超图结构对齐约束来建立姿态不变特征和语义属性的关系，以便后期能精确预测目标数据集的行人属性，最终能联合行人的姿态不变特征和语义属性来进行行人相似性度量，进一步提高识别性能。
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公开(公告)号：CN111783521A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010424961.0
申请日：2020-05-19
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于低秩先验引导的域不变信息分离的行人重识别方法，属于计算机视觉领域。将域不变信息嵌入到字典学习框架内，构建了跨数据集无监督行人再识别的判别字典学习模型。根据风格信息的低秩先验性，该模型能将混叠在行人图像特征中的域信息和反映行人特征的域不变信息分离开来；同时，鉴于行人属性所具有的域不变性，将属性作为域之间的纽带，用于构建源数据集与目标数据集之间的关系，缩小两者之间的域偏移。最后，通过一种自训练策略来微调之前学习的参数。实验表明，本方法在很多数据集上接近甚至超过了有监督非深度学习以及基于深度学习的无监督域自适应行人重识别的性能。
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公开(公告)号：CN118429771B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410608529.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/52 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于融合‑语义特征分类器的红外与可见光图像融合方法。本发明包括：获取融合特征及融合结果；计算融合损失，优化融合子网络参数后，冻结融合子网络参数；获取红外和可见光图像的语义特征及分割结果；计算语义分割损失，优化语义分割子网络参数，冻结语义分割子网络参数；将提取的融合特征和语义特征送入融合‑语义特征分类器；计算分类损失，优化分类器参数，冻结分类器参数；提取包含丰富语义及融合信息的特征；计算分类损失，微调融合子网络编码器参数后，冻结融合子网络中编码器参数；获取融合结果；计算融合损失，微调解码器参数；本发明使融合子网络中的编码器能够提取含有丰富融合及语义信息的特征用于融合结果重构。
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公开(公告)号：CN117688197A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311605206.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/77 , G06F18/2132 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及基于判别性特征学习与样本关系辅助的文本‑行人图像检索方法，属行人重识别领域。本发明包括：获取文本描述和行人图像数据，并对图像进行预处理；构建特征提取网络，将预处理好的文本和行人图像分别送入各自模态的特征提取网络；构建判别性特征学习模块，在图像和文本原始特征中挖掘更多的判别性特征；构建样本关系辅助的特征表示模块，充分利用单模态内样本间的关系来优化特征表示；ViT和BERT分别提取的图像和文本特征输入判别性特征学习和样本关系辅助的特征表示模块，得到图像和文本的最终特征，使用图像和文本的最终特征进行跨模态检索。本发明通过挖掘身份判别性特征以及进行特征优化，提升了文本‑行人图像的检索性能。
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公开(公告)号：CN111414454B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010180118.2
申请日：2020-03-16
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及基于bert模型和法条知识的法条推荐处理方法，属于数据处理技术领域。本发明对司法领域法条知识进行关键词抽取；对案情描述文本和法条知识关键词进行语义表征；基于注意力机制，对案情描述文本语义表征向量和法条知识关键词语义表征向量进行融合，获得融合法条知识关键词的案情描述特征向量；将融合法条知识关键词的案情描述特征向量进行线性变换和softmax，最终实现法条推荐。本发明将法律条文知识与案件描述进行融合，实现基于知识驱动的智能法条推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112668319B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202011500549.9
申请日：2020-12-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/295 , G06F16/951 , G06F40/126 , G06F40/211 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于中文信息和越南语句法指导的越南语新闻事件检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先在双语信息融合模块使越南语语句能获取到中文语义信息。然后根据越南语句法依存关系，利用句法图卷积增强信息之间的关联，以解决多事件歧义问题。最后利用事件类型感知网络来提取基于中文事件类型的越南语句子表征，以完成对越南语的事件检测。本发明事件检测需要识别新闻中的事件信息并对其进行分类，目前针对越南语新闻事件标注数据的稀缺以及事件类型歧义问题，根据多语言一致性特点，使用丰富的中文标记数据可以解决越南语数据稀缺及事件类型歧义问题。
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公开(公告)号：CN112668319A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011500549.9
申请日：2020-12-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/295 , G06F16/951 , G06F40/126 , G06F40/211 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于中文信息和越南语句法指导的越南语新闻事件检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先在双语信息融合模块使越南语语句能获取到中文语义信息。然后根据越南语句法依存关系，利用句法图卷积增强信息之间的关联，以解决多事件歧义问题。最后利用事件类型感知网络来提取基于中文事件类型的越南语句子表征，以完成对越南语的事件检测。本发明事件检测需要识别新闻中的事件信息并对其进行分类，目前针对越南语新闻事件标注数据的稀缺以及事件类型歧义问题，根据多语言一致性特点，使用丰富的中文标记数据可以解决越南语数据稀缺及事件类型歧义问题。
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公开(公告)号：CN110414009B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910873805.X
申请日：2019-09-17
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于BiLSTM‑CNN的英缅双语平行句对抽取方法及装置，属于自然语言处理技术领域。本发明首先通过Muse工具预训练出双语词向量，然后利用缅甸语虚词和助词识别缅语的主谓宾的特点对句子进行功能标记，把每个词的句法结构信息拼接到词向量中，再使用BiLSTM‑CNN对句子中进行编码，把输出概率作为衡量是否为平行句对的条件。并根据上述步骤功能模块化制成基于BiLSTM‑CNN的英缅双语平行句对抽取装置。本发明较传统的双语平行句对识别系统更为简单，实验结果表明该方法及装置在正确率和召回率等指标表现上均优于基线系统，精确率普遍都有所提升。
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公开(公告)号：CN111709230A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010366742.1
申请日：2020-04-30
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/117 , G06F40/169 , G06F40/186 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于词性软模板注意力机制的短文本自动摘要方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先对文本进行词性标记，将标出的词性序列视为文本的词性软模板，指导模型学习构造摘要句的结构规范，在模型的编码端实现词性软模板的表征，然后引入词性软模板注意力机制，将文中名词、动词等词性序列以注意力的方式增强模型对核心词性的关注，最后在解码端联合词性软模板注意力与传统注意力产生摘要句；本发明提出在构建神经网络摘要生成框架时，加入词性软模板注意力机制，指导模型学习合理的词性组合方式，辅助生成结构清晰且语义完整的摘要。本发明有效提升了生成式摘要的性能，在当前ROUGE评价指标上取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN110516230A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910627818.9
申请日：2019-07-12
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及基于枢轴语言的汉-缅双语平行句对抽取方法及装置，属于自然语言处理技术领域。本发明首先利用降噪编码器DAE得到汉、英、缅的三种句子的表征向量；利用已有的汉-英、英-缅平行语料作为约束条件，通过CorrNet把汉、英、缅的三种语言的句子表征投影到公共语义空间；利用联合训练的方法，将英语作为枢轴语言，学习汉-英-缅三语的公共表示，计算汉-缅双语句子的距离，判断汉-缅双语句子是否为平行句子。本发明解决汉语-缅语平行数据抽取的问题，利用英语作为枢轴语言抽取汉缅平行句对，为后续自然语言处理工作提供数据基础，对构建汉-缅双语平行语料库具有重要的理论和实际运用价值。
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