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公开(公告)号：CN110276049A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910549625.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种半监督自适应图正则化判别非负矩阵分解方法，包括如下步骤：S1、获取样本数据矩阵，样本数据矩阵中每列元素代表一个样本，每个样本中包括若干个数据点；S2、根据数据点之间的相似度构建相似矩阵，并且对相似矩阵进行约束，得到第一约束条件；S3、为样本设定标签，并且根据数据点的标签构建标签矩阵，得到第二约束条件；S4、将第一约束条件和第二约束条件代入到传统非负矩阵分解目标函数中，得到新目标函数；S5、对新目标函数进行迭代更新得到系数矩阵；S6、对系数矩阵进行聚类。本发明提供一种半监督自适应图正则化判别非负矩阵分解方法,能够很好地利用局部结构信息和标签信息来获得更好的数据表示。
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公开(公告)号：CN110264482A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910388494.8
申请日：2019-05-10
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了基于中智集变换矩阵因子分解的活动轮廓分割方法，逻辑紧密、高效，具有很好的强鲁棒性，分别从空间、小波和光谱三重域中提取特征，使用中智集（NS）变换和相应操作来减少图像中的不确定性，继而得到NS特征，然后根据得到的NS特征矩阵，利用基于因子分解的活动轮廓模型（ACM）来完成图像分割过程，最后在各种复杂彩色自然图像上与其它几种分割算法进行比较实验，实验结果表明，我们的NSTMF-AC方法对于复杂的两相自然纹理图像更加高效、稳健，可以实现自动分割自然彩色纹理图像，并对噪声具有强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118395501A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410640373.9
申请日：2024-05-22
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵的非线性自适应隐私预算划分方法，首先根据逐层相关性计算输入特征的相关性，量化不同输入特征对模型输出结果的影响；然后采用信息熵对输入特征相关性进行隐私度量，根据度量结果进行隐私预算分配；最后使用最小化损失函数训练学习模型，为特征梯度自适应地添加噪声。本发明利用信息熵作为输入特征贡献度权重的衡量方法，以达到隐私预算的非线性自适应分配，提高了隐私预算的利用率和模型训练的准确率，为梯度自适应地添加噪声，解决现有模型训练的隐私保护方案在梯度更新过程中注入等量噪声导致模型准确性下降的问题。
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公开(公告)号：CN116304856A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211722880.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种动态加权多模态融合虚假信息检测方法，包括以下步骤：S1、多模态特征提取；S2、多模态特征融合；S3、虚假信息检测。本发明采用上述的一种动态加权多模态融合虚假信息检测方法，在虚假信息检测过程中文本、图片特征提取充分，准确率高，并能够结合不同模态的优势。
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公开(公告)号：CN116030004A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211723843.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进FasterRCNN的表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：将数据集中的图片进行预处理进行数据增强；S2：对数据聚类并设定模型参数；S3：建立FasterRCNN模型框架；S4：训练及推理。本发明采用上述的一种基于改进FasterRCNN的表面缺陷检测方法，可根据训练数据集，实现端到端的训练，对金属表面缺陷进行检测，达到良好的精度和速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111625779B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010474750.8
申请日：2020-05-29
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于区块链的社交网络数字内容版权保护方法，由系统环境构建和实施版权保护两部分组成，构建系统环境建立基于区块链的社交网络数字内容保护系统框架，用户在社交平台中注册账号，API通过SDK调用智能合约从中间CA中申请证书并返回，用户在进行发布、转发及查询时进行数字版权内容的验证、处理并返回，采用区块链技术对用户的数字作品完整地将对应数字作品从上传（确权）、发布（用权）、转发（传播）、以及查询，对整个版权信息的生命周期中的传播路径轨迹详细记录，为版权信息验证及溯源提供强有力的支撑，该传播机制可以使得版权信息在社交网络中的安全性得到提升。
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公开(公告)号：CN110348458B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910568093.0
申请日：2019-06-27
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/50 , G06V10/764
Abstract: 一种基于局部方向极值模式的图像纹理分类方法，具体包括以下步骤：首先通过计算局部方向差分计数模式‑奇数位置DLDCP‑OP和局部方向差分计数模式‑偶数位置DLDCP‑EP，组成局部方向差分计数模式直方图VDLDCP；其次提取邻域极值局部模式直方图VNERLP，其包含极值位置模式ELP，极值差分模式EDP，极值压缩模式ECP；将提取的局部方向差分计数模式直方图VDLDCP和邻域极值局部模式直方图VNERLP联合，最后采用卡方距离和最近邻分类器进行分类。本发明有效的捕获了图像纹理的方向信息和像素强度信息，通过连接局部方向差分计数模式和邻域极值局部模式，得到基于方向极值化局部模式的图像纹理分类方法。
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公开(公告)号：CN114663866A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210331438.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/22 , G06V10/20 , G06V10/422 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及视觉识别技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的仪表示数识别方法和装置，所述识别方法具体包括如下步骤：获取仪表的图像数据；对获取的仪表图像数据进行预处理，得到预处理图像；基于所述仪表预处理图像进行检测，根据仪表指针、表盘圆心、量程零值以及最大量程值的位置数据获取该表盘的类型；基于获取到的表盘的类型与目标表盘进行指针偏转角度对比数据，计算得到仪表示数，将确定后的仪表图像对应的表盘类型为该仪表图像的目标表盘类型，通过对指针式仪表图像进行预处理，然后进行目标检测类型识别，实现了仪表角度识别及示数识别，本申请对指针式仪表图像进行示数识别，具有快速、高效、精准、适用性广等特点。
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公开(公告)号：CN111597462B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010408164.3
申请日：2020-05-14
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F16/9537
Abstract: 本发明提供一种基于差分隐私的位置近邻查询方法，本发明首先使用地理不可区分性机制，对位置数据进行加噪，生成干扰位置，为了能够根据用户的隐私需求添加干扰噪声，根据地理位置的访问量，提出了一种用户位置隐私预算分配方法，合理分配查询位置的隐私预算，并在干扰位置的基础上，采用组合增量查询算法，保证供应空间包含查询目标的可能偏移区域，有效降低了因为查询目标位置发生偏移带来的误差。
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公开(公告)号：CN109271997B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810987350.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/30 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 一种基于跳跃细分局部模式的图像纹理分类方法，首先通过二阶差分计数特征和对角差分计数特征提取跳跃性局部差分计数特征(JLDCP)信息，然后通过细分化完整局部二值特征中的符号信息和大小信息提取细分化完整局部二值特征(RCLBP)，最后，通过连接跳跃性局部差分计数特征(JLDCP)和细分化完整局部二值特征(RCLBP)，得到跳跃性和细分化局部模式的纹理的描述符(JRLP)。本发明有益效果：本发明对图像噪声，旋转，尺度和光照变化等具有鲁棒性。
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