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公开(公告)号：CN104166675A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410313181.3
申请日：2014-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 本发明公开了一种基于图分解的多模式网络话题生成方法及其系统，包括：网络话题检测步骤用于将网络数据转化为一无向图，基于预定阈值将无向图截断为多个截断图，并在截断图中寻找表示候选网络话题的极大团，基于极大团获取多模式种子话题；网络话题排序步骤用于通过种子话题对原始的无向图进行重构，获取种子话题的重构系数，根据重构系数对种子话题进行排序。本发明还公开了一种基于图分解的多模式网络话题生成系统。
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公开(公告)号：CN101540041B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN200810102495.3
申请日：2008-03-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种扫描文档浏览适配方法，包括下列步骤：步骤A，对输入的扫描文档的原始页面图像，进行预处理，去掉噪音和不必要的背景信息；步骤B，判断并将所述原始页面图像划分为多个大横向部分，对每个大横向部分根据电子设备的屏幕宽度大小进行适配的分析处理；步骤C，根据分析处理结果，确定新的适配页面图像的版式安排，生成最后结果。其对扫描的图像格式的电子文档，自动转换为可供小尺寸屏幕阅读的版面模式，方便用户的使用。
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公开(公告)号：CN101364307B
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN200710120123.9
申请日：2007-08-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种高维动态数据处理方法。首先计算高维动态数据对应的低维变量；然后计算低维变量张成的低维空间到高维数据所在的高维空间的映射；最后在低维空间采集样本，利用所述映射将样本映射到所述高维空间，形成新的高维动态数据。本方法应用于动态纹理图像序列方面，获得更逼真视觉效果且可以处理大多数自然场景中的动态纹理；应用于3D人体运动捕获数据处理方面，能够合成用户指定约束的人体运动数据。
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公开(公告)号：CN101493943B
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200810056904.0
申请日：2008-01-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种粒子滤波跟踪方法和跟踪装置，该方法包括：步骤S1：在原始图像帧上采样获得初始粒子集，所述粒子是指系统状态的可能的取值，所述系统状态包括运动对象的位置和尺度；步骤S2：对原始图像帧的像素经过前景背景分类得到概率图；步骤S3：按照系统动态模型传播粒子并采样，得到第二粒子集；步骤S4：按照在概率图上构建的系统观察模型得到所述第二粒子的权重，并归一化粒子的权重得到第三粒子集；步骤S5：对所述第三粒子集进行重要性重采样，得到重采样粒子集；步骤S6：通过重采样粒子集计算系统状态并输出。本发明提高了粒子滤波的计算效率，并提高了鲁棒性，不容易丢失目标。
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公开(公告)号：CN100548048C
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200510132108.7
申请日：2005-12-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了一种AVS视频基本流测试分析方法，包括：输入要分析的AVS码流和相应的原始YUV码流，若AVS码流为传输流，则对所输入的AVS码流进行解复用，抽取出视频基本流，如果输入的是AVS视频基本流，则直接进行分析；对AVS码流中的视频基本流进行分析，实时显示解码后的图像和宏块的运动信息，以及视频基本流中的序列摘要信息、帧摘要信息和宏块摘要信息，同时对视频基本流进行标准一致性检验；对视频基本流进行日志查看。本方法还包括对几个视频基本流进行批处理模式的测试分析。本发明实现了针对AVS视频码流的测试分析分析方法，使得AVS视频码流的测试工作变得简单规范。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101364307A
公开(公告)日：2009-02-11
申请号：CN200710120123.9
申请日：2007-08-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种高维动态数据处理方法。首先计算高维动态数据对应的低维变量；然后计算低维变量张成的低维空间到高维数据所在的高维空间的映射；最后在低维空间采集样本，利用所述映射将样本映射到所述高维空间，形成新的高维动态数据。本方法应用于动态纹理图像序列方面，获得更逼真视觉效果且可以处理大多数自然场景中的动态纹理；应用于3D人体运动捕获数据处理方面，能够合成用户指定约束的人体运动数据。
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公开(公告)号：CN1984333A
公开(公告)日：2007-06-20
申请号：CN200510132108.7
申请日：2005-12-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了一种AVS视频基本流测试分析方法，包括：输入要分析的AVS码流和相应的原始YUV码流，若AVS码流为传输流，则对所输入的AVS码流进行解复用，抽取出视频基本流，如果输入的是AVS视频基本流，则直接进行分析；对AVS码流中的视频基本流进行分析，实时显示解码后的图像和宏块的运动信息，以及视频基本流中的序列摘要信息、帧摘要信息和宏块摘要信息，同时对视频基本流进行标准一致性检验；对视频基本流进行日志查看。本方法还包括对几个视频基本流进行批处理模式的测试分析。本发明实现了针对AVS视频码流的测试分析分析方法，使得AVS视频码流的测试工作变得简单规范。
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公开(公告)号：CN119785070A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411690030.X
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/084 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于AUC优化的锐度感知最小化的图像分类训练方法，本发明的技术方案通过对锐度感知最小化技术中所采用的扰动进行调整，利用预设的加扰超参数对关于模型参数的第一梯度进行映射，确定模型参数对应的扰动，从而避免实例级形式I‑AUC与锐度感知最小化技术的直接的适配所导致的复杂的极小极大‑极小极大优化问题，有效降低模型训练的时间，减少能源的消耗；同时，借助锐度感知最小化技术，有效提升了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119166770A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411183795.4
申请日：2024-08-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/16
Abstract: 本发明提出一种大模型幻觉缓解方法、装置、存储介质，该方法包含：接收给定的图像和提示文本作为输入，通过一大规模视觉语言模型生成多个文本样本；对比该多个文本样本中的不一致性，搜索出矛盾点，确定幻觉因素；生成针对该幻觉因素的问题；根据该问题进行问答，利用一视觉问答模型分析该图像内容，输出针对该问题的答案，且利用该答案修正该提示文本；利用修正后的提示文本，重新生成优化后的文本样本。该方法能够有效缓解大规模视觉语言模型产生的幻觉，提升大模型生成的效果。
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公开(公告)号：CN118799703A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410883106.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种图学习装置构建方法及图学习方法，所述图学习装置用于学习图数据以用于图分类、节点分类、节点回归、连边预测等图分析任务，包括：获取历史图数据及其对应的实际标签，所述标签为图真实分布或图节点类型分布，所述图数据包括多个图节点；构建包括公共状态空间构建模块、伪节点适应性调整模块、图节点局部更新模块、节点全局更新模块的初始图学习装置；采用历史图数据及其对应的标签将初始图学习装置训练至收敛，其中，在图学习装置训练过程中采用获得的预测标签与实际标签计算交叉熵损失并更新图学习装置的参数。本发提出的图学习装置可实现图学习过程与图结构解耦，并且有效降低图节点间特征传递的时间与空间复杂度。
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