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公开(公告)号：CN107330889A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710562784.0
申请日：2017-07-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的中医舌色苔色自动分析方法属于计算机视觉领域和中医舌诊领域，具体涉及深度学习、图像处理等技术。该方法可以有效提高舌色苔色自动分析的准确度和鲁棒性。本发明分类准确度高。与传统的“特征提取+分类器”方案相比，卷积神经网络是一种端到端的结构，特征提取与分类两个过程在同一框架下完成，避免了对特征和分类器选择的依赖。在分类精度上比传统方法具有明显优势，可以满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN106909924A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710087670.5
申请日：2017-02-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度显著性的遥感影像快速检索方法属于计算机视觉领域，具体涉及深度学习、显著性目标检测和图像检索等技术。本发明以遥感影像为研究对象，利用深度学习技术，研究了一种遥感影像的快速检索方法。首先采用全卷积神经网络构建多任务显著性目标检测模型，该模型同时进行显著性检测任务和语义分割任务，在网络预训练过程中学习遥感影像的深度显著性特征。然后改进深度网络结构，加入哈希层微调网络，学习得到遥感影像的二进制哈希码。最后综合利用显著性特征和哈希码进行相似性度量。本发明对于实现遥感影像准确、高效检索切实可行并具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN103747261B
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201310751603.0
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/46 , H04N19/33 , H04N19/176 , H04N19/134
Abstract: 本发明涉及基于运动参考结构的H.264压缩域分层感知加密方法，属于多媒体信息安全领域；该分层加密策略，从三个层次对加密数据进行选择，提高了加密的针对性，即帧层加密选择策略；宏块层加密选择策略；比特层加密选择策略；从三个层次对不同运动剧烈程度的视频序列动态地选择加密数据，保证对视频视觉质量最为重要的帧、宏块和比特被加密；本发明所述方法能对不同运动剧烈程度的视频序列均实现多粒度、大范围的视觉质量控制，可以满足不同多媒体应用的个性化需求。
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公开(公告)号：CN105045907A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510487893.1
申请日：2015-08-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30268 , G06F17/30884
Abstract: 一种用于个性化社会图像推荐的视觉注意-标签-用户兴趣树的构建方法属于社会图像领域。本发明以标签为纽带将视觉注意与用户兴趣结合起来，利用视觉注意机制分析图像的视觉显著性，构建具有树结构的视觉注意模型，据此获得显著区，分析图像显著信息与标签语义的对应关系，生成显著标签和节点标签，构建标签树模型，进而结合用户历史信息将标签树向用户兴趣树传播，最后由用户兴趣树向用户推荐图像，根据用户对推荐结果的反馈，重新调整树模型，进一步优化个性化社会图像推荐。其中，生成视觉注意树模型细分为四个部分：图像区域分割，显著性度量，树结构的区域合并，生成显著图。本发明提高个性化图像推荐的准确率。
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公开(公告)号：CN104008174A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410244992.2
申请日：2014-06-04
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06F21/6245 , G06F17/3025 , G06F17/30256 , G06F21/10
Abstract: 本发明公开一种海量图像检索的隐私保护索引生成方法，涉及海量图像检索中的隐私保护问题，将隐私保护融入到图像检索中，本发明方法建立一种具有隐私保护的图像索引，在保证检索性能的同时，保护用户隐私信息的安全。本发明首先，提取并优化尺度不变特征转换SIFT和HSV颜色直方图，采用局部保持投影的流形降维方法对特征进行降维，并将降维后的特征数据用于构建词汇树。利用词汇树建立倒排索引结构，本发明不仅减少了特征的个数，提高了明文域图像检索的速度，更优化了图像检索的性能。本发明在明文域检索框架的基础上加入隐私保护，利用二元随机编码和随机投影对倒排索引进行双重加密，实现了具有隐私保护的图像索引。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103400146A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310306707.0
申请日：2013-07-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 基于颜色建模的中医面色识别方法，首先采集多张人脸图像，然后将每张人脸图像划分为数个大小为m×n的皮肤块，这些皮肤块构成数据集，数据集分为训练样本集和典型样本集，其中皮肤块共分四类，计算训练样本和典型样本中所有皮肤块的颜色特征向量，分别计算典型样本集中四类样本的类中心及最大半径，通过对各类典型面色的建模特征向量v进行建模，计算各类典型样本模型综合变形度α和模型相似程度β的最大值，计算每个训练样本到典型样本集中各个类中心的相对距离，计算训练样本集中所有样本的类别归属因子λ_s，计算训练样本集中所有样本与其所属类的模糊隶属度，训练模糊支持向量机，利用训练好的模糊支撑向量机进行中医面色识别。
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公开(公告)号：CN102426583A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110304964.1
申请日：2011-10-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于内容的中医舌象检索方法，属于图像分析和检索领域。本发明鉴于中医舌诊缺乏客观定量化分析，并无法对分析结果进行有效查询和管理的特点，设计了一种基于多特征的中医舌象检索方法。该发明的特征在于：该方法包括特征库构建和舌象检索两大部分；特征库构建过程中，提取了舌象的颜色、纹理和形状信息；而在进行舌象检索时，首先基于舌象的文本标注信息进行初始检索，然后基于特征库的信息计算舌象间的相似度，得到最终检索结果。本发明可以得到令医生满意的查询结果，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN114004760B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202111234337.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种图像去雾方法、电子设备、存储介质和计算机程序产品，方法包括获取待去雾的目标雾霾图像；将目标雾霾图像输入至去雾模型，对目标雾霾图像进行去雾处理，获得去雾模型输出的目标去雾图像，去雾模型是基于不成对的清晰图像和雾霾图像构成的训练图像集，对待训练模型进行无监督训练得到的，待训练模型包括用于进行加雾转换处理和去雾转换处理的多尺度注意力模块，及用于区分训练图像集的真实图像和多尺度注意力模块的生成图像的判别器。本发明的去雾模型是基于不成对的清晰图像和雾霾图像构成的训练图像集进行无监督训练得到的，从而避免成对图像训练集对去雾模型训练的限制，进而提高图像去雾的性能。
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公开(公告)号：CN111460999B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202010245717.8
申请日：2020-03-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于FPGA的低空航拍影像目标跟踪的方法属于数字图像处理领域，将深度学习应用于嵌入式平台中，设计了用于目标跟踪的Siamese卷积神经网络架构，针对FPGA的资源限制问题对其加速优化，并将其作为TLD(Tracking Learning Detecting)跟踪框架的跟踪器一同进行模块化封装；搭建图像采集、数据处理和存储、目标跟踪模块以及控制调度的硬件系统，保证了跟踪的稳定运行；同时，本发明提供人机交互界面，操作简易；通过该方法进行控制，解决了无人机等飞行器跟踪依赖地面控制，通信容易受到干扰的问题，能够保证准确实时在线跟踪。
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公开(公告)号：CN118037571A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410169312.9
申请日：2024-02-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于图像质量分类网络的甲状腺细针穿刺WSI数据扩充方法，首先，将超高分辨率的甲状腺WSI图像按照固定尺寸的滑动窗口和步长，剪裁为补丁图像，以便于模型可以读取和加载数据；然后将加载的数据，送入提前预训练好的轻量化图像质量分类模型中，根据补丁图像的颜色和对比度特征，将图像标注为质量好的和质量不好的，其中质量好指的是染色和对比度都正常的图像；最后，按照质量分类结果，为图像自适应的选择不同的数据扩充策略，在保证图像质量和关键细节的同时为WSI下游任务提供友好的数据基础。本发明充分考虑甲状腺细针穿刺WSI图像的特点，结合WSI图像中细胞团的染色质量和图像对比度进行智能调整，实现自适应数据扩充处理。
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