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公开(公告)号：CN113743388B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111309953.2
申请日：2021-11-08
Applicant: 武汉烽火信息集成技术有限公司 , 湖北省人民检察院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面部AU关键点检测的方法、装置和电子设备，属于图像识别领域，所述方法包括：根据多个面部肌肉关键点将人脸区域划分为多个感兴趣区域ROI，将各个AU关键点区域各自对应的多个ROI最小外接矩形分别进行并集得到对应最小外接矩形区域Iu，进行交集得到对应最小外接矩形区域In；对人脸图像进行特征提取得到特征图f，将基于f确定的和进行信道拼接得到fc；将fc输入对应的训练好的面部AU识别模型使其输出对应的AU关键点区域及其置信度；将AU关键点区域对应Iu和In进行回归迭代得到最佳AU关键点区域。本发明通过不断迭代训练最终得到最佳AU关键点区域，能够有效检测AU关键点。
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公开(公告)号：CN113392822A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110949117.4
申请日：2021-08-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离表征学习的面部运动单元检测方法及系统，属于图像处理领域，方法包括：从训练视频中选取三帧包含人脸的图像并输入至特征分离编码器，得到与各图像对应的个人身份特征图、第一面部运动特征图和第一头部姿态运动特征图；对各第一面部运动特征图和各第一头部姿态运动特征图分别依次进行拼接和解码处理，并基于解码结果重构生成头部运动特征；以头部运动特征为采样器，对选取的第一帧图像进行采样，得到目标图像；以目标图像与选取的最后一帧图像相似度最高为目标，训练特征分离编码器，训练后的特征分离编码器用于对目标图片进行特征分离。分离出与面部运动特征无关的信息，提高面部运动单元检测准确率。
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公开(公告)号：CN108961196B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201810643503.9
申请日：2018-06-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图的3D注视点预测的显著性融合方法，包括显著图生成和基于图的融合，所述显著图生成，包括从原始视频序列中获取每帧原始图片的显著图；所述基于图的融合，包括：以原始图片中每个超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束最小，同时原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异最小为目标，结合显著图，构建原始图片的能量函数；在原始图片中求解能量函数，得到目标显著图。本发明考虑了超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束，以及原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异，使得本发明显著性融合方法在多模态特征融合过程中的不同模态特征预测显著性较好。
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公开(公告)号：CN110334628B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910561858.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化随机森林的室外单目图像深度估计方法，属于深度估计领域。本发明利用图像块的特征进行分类，赋予特征相似图像块相同的深度，采用结构化随机森林来对图像深度进行预测，通过信息增益，每个节点都对场景的深度结构标签进行离散化，然后进行分类，直至树中每个叶子节点中图像块的相似度到达一定阈值。最后将每个局部块的结果组合起来，形成完整的深度图预测结果。多方面特征可获取可靠深度线索，分块能较好考虑场景的结构以及局部信息，利用已有的深度信息估计出准确可靠的绝对深度。通过多次节点处的深度结构标签离散化，对深度块的结构进行分类有益于深度的估计，通过随机结合多棵树的结果更好的提升所估计深度的精度。
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公开(公告)号：CN112261409A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910663278.X
申请日：2019-07-22
Applicant: 中兴通讯股份有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/172 , H04N19/42 , H04N19/503
Abstract: 本发明提供了一种残差编码、解码方法及装置、存储介质及电子装置。在残差编码方法中，确定待编码块的参考块的残差；基于所述待编码块的所述参考块的残差，对所述待编码块的残差进行预测，得到所述待编码块的预测残差；将所述待编码块的所述预测残差和所述待编码块的实际残差之间的残差差值编码进码流。通过本发明，解决了相关技术中如何降低编码残差的比特率的问题，进而达到了节省码率的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109450809A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811427094.5
申请日：2018-11-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/813 , H04L12/863
Abstract: 本发明公开一种数据中心调度系统及方法，该调度系统可以通过生成胖树的无冲突路径集以确定时刻和路径分配方案，进而保证时刻分配和路径分配的统一性。包括：中心控制器与数据层的信息交互，以及中心控制器的调度策略。其中中心控制器需要从服务器收集虚拟队列长度信息，根据虚拟队列长度信息和随机选择的无冲突数据集确定调度方案，然后向服务器和上行交换机反馈调度方案信息。本发明所设计调度系统只需要当前时刻虚拟队列的长度和前一个时刻所使用的无冲突路径集信息，通过随机替换部分路径生成当前时刻使用的无冲突路径集，可以达到网络内传输零延时。采用的路径替换策略仅和虚拟队列长度相关，可以通过合理设计替换概率，达到最优吞吐量。
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公开(公告)号：CN104391733B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201410750369.4
申请日：2014-12-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 本发明公开了一种依据依赖关系动态编译软件包的方法，设定特定变量为当前项目所在的目录；清空为标识依赖关系所设定的特定变量目录下所有文件；调用一个或多个所需要的主要软件包；在每个脚本中，根据本软件包的特性，依据约定依次调用本软件包所依赖的各个子软件包，然后调用run_task，传入参数为本软件包的包名；执行run_task。本发明能根据软件包之间的依赖关系自动的决定编译顺序，从而在软件包依赖关系变动时，自动的调整形成新的编译过程。
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公开(公告)号：CN106228121A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610559968.7
申请日：2016-07-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种手势特征识别方法和装置。该手势特征识别方法包括：计算手势深度图序列的帧与帧之间的相似性，得到计算结果；根据计算结果将手势深度图序列分解成多个子序列；提取多个子序列中每个子序列的关键节点，其中，关键节点为每个子序列中符合预设条件的帧；将关键节点组成手势深度图序列的关键点集合；以及根据关键点集合进行手势识别，得到手势识别结果。通过本发明，解决了时域冗余信息多导致手势特征的描述性低的问题。
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公开(公告)号：CN103700071B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310688388.4
申请日：2013-12-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于局部像素统计特性的深度图上采样边缘增强方法，包括：对低分辨率的深度图进行上采样得到高分辨率的深度图；对低分辨率和高分辨率的深度图分别进行直方图统计，得出每个像素值对应的像素点个数，对比分析得到高分辨率图中新增的像素值，利用低、高分辨率直方图统计结果对这些新增像素值进行校正。本发明使得上采样之后的深度图边缘的模糊、锯齿现象得到一定的改善，从而得到更清晰的高分辨率深度图。
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公开(公告)号：CN103700071A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310688388.4
申请日：2013-12-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于局部像素统计特性的深度图上采样边缘增强方法，包括：对低分辨率的深度图进行上采样得到高分辨率的深度图；对低分辨率和高分辨率的深度图分别进行直方图统计，得出每个像素值对应的像素点个数，对比分析得到高分辨率图中新增的像素值，利用低、高分辨率直方图统计结果对这些新增像素值进行校正。本发明使得上采样之后的深度图边缘的模糊、锯齿现象得到一定的改善，从而得到更清晰的高分辨率深度图。
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