一种基于时空行为数据的跨社交网络虚拟用户身份对齐方法

    公开(公告)号:CN112085614A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202010778007.1

    申请日:2020-08-05

    Abstract: 一种基于时空行为数据的跨社交网络虚拟用户身份对齐方法,主要步骤为:1)预处理用户在社交网络上产生的时空行为数据,生成用户时空行为序列;2)基于时空行为序列数据定义并计算社交网络间任意两用户的相似度;3)构建以社交网络用户为节点的二部图,相同社交网络用户节点间无边,不同社交网络用户节点间边的权重等于用户相似度;4)计算二部图的最大权匹配;5)基于最大权匹配结果生成虚拟身份对齐结果。本发明能够为全方位分析用户在社交网络中扮演的角色、准确估计用户真实属性提供重要理论基础与技术支撑,所需要数据在现实社交网络中易于获取,计算过程易于通过分布式框架进行,可以在大规模复杂网络中快速做到虚拟用户身份对齐。

    在CPU上实时多尺度人脸检测方法与系统及相关设备

    公开(公告)号:CN109815789A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201811514183.3

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明涉及人脸检测技术领域,具体涉及一种在CPU上实时多尺度人脸检测方法与系统及相关设备,目的在于降低人脸检测的硬件成本,提高人脸检测的速度与准确度。本发明的人脸检测系统包括:特征提取模块、多尺度检测模块和非极大值抑制模块。其中,特征提取模块配置为:从待检测图像中提取关键特征,得到多尺度的待检测特征图;多尺度检测模块配置为:根据多尺度的待检测特征图预测人脸得分和相应的位置;非极大值抑制模块配置为:根据人脸得分进行非极大值抑制,从而得到检测结果。本发明降低了人脸检测的硬件成本,提高了多尺度人脸检测的速度与准确度,能在CPU上实现准确率较高的多尺度人脸检测功能,继而可以应用在手机等平台上。

Patent Agency Ranking