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公开(公告)号：CN105631436A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610054837.3
申请日：2016-01-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00268 , G06K9/00288
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的级联位置回归用于人脸对齐的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）得到归一化人脸图片； 2）计算人脸的平均形状； 3）生成人脸对齐框架的候选特征点；4）生成人脸形状索引灰度值；5）生成人脸形状索引特征X；6）构建人脸对齐框架；7）初始化人脸形状，不断迭代后，输出最终的估计人脸形状。这种方法在光照、表情变化、遮挡等情况下能够保持很好的鲁棒性，并且能提高精度、减少失败率。
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公开(公告)号：CN102680988A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210162393.7
申请日：2012-05-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明所要解决的技术问题是提供一种高灵敏度导航卫星信号非线性捕获方法及装置，该方法与装置采用DBZP技术来减小相关功率损失；用FFT技术减少了做相关所需时间；利用非线性双稳随机共振系统的特性来提高系统输出信噪比；捕获过程中引入了MTM（最大相关值与相关均值比值）阈值检测方法，提高了正确检测率。本发明能够最大限度地提高GPS信号捕获灵敏度；并且可以极大限度地减小捕获时间，为弱GPS信号的实时高灵敏度捕获提供技术支持。
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公开(公告)号：CN102662183A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210128335.2
申请日：2012-04-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/24
Abstract: 本发明公开一种GPS信号捕获方法与系统，该方法与系统将快速傅里叶变换(FFT)、双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)、差分相干、频差修正等技术有机地结合，使其既能实现高效快速的GPS信号捕获，还能改善快速傅里叶变换计算过程中由大多普勒频移引起码片速率变化而造成的相关功率损失；此外，频差修正技术还能够削弱残余多普勒频移误差造成的功率损失，并实现高效快速的捕获。
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公开(公告)号：CN101975956A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010503035.9
申请日：2010-10-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明公开一种CAPS卫星模拟信号发生器，主要由上位机、基带信号处理模块、数模转换器、功分器、3个射频模块和输出部件构成；其中基带信号处理模块的内部主要由DSP信息处理模块和与之相连的FPGA信号处理模块构成；上位机的经串口与基带信号处理模块的DSP信息处理模块相连，基带信号处理模块的FPGA信号处理模块经数模转换器连接至功分器，功分器的3个输出端分别与3个射频模块相连，3个射频模块的输出端与输出部件连接。它能够模拟高精度的卫星导航信号、以及实际环境下的接收机天线所接收到的信号。
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公开(公告)号：CN120032388A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202311560824.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于风格统一及因果聚类的跨域行人重识别方法，所述方法包括如下步骤：1)图像因果增强；2)训练行人分类器；3)因果风格统一，4)因果聚类约束。本技术方案通过因果增强对原始的行人数据进行因果增强，干扰数据中与身份信息无关的非因果特征，保留因果特征不变；因果风格统一借助实例归一化的方式对行人特征风格进行统一，同时利用FID相关性来约束特征的一致性以进一步学习行人因果特征；最后因果聚类约束则侧重于拉近相同身份行人中不同行人姿态特征间的距离，以此来完善单个行人特征的因果特性；本发明的有益效果是：能够在行人数据及其身份之间构建不变的因果关系、阻断由于数据域变换带来的域干扰，以此提取的行人特征具有稳定的因果特性，能够提升行人重识别模型在新数据域下的检测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114387646B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111640925.9
申请日：2021-12-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种身份识别方法、装置以及存储介质，属于图片识别技术领域，方法包括：导入多个行人图片，分别对各个行人图片进行人脸识别得到目标人脸图片；对多个目标人脸图片进行隶属度矩阵的构建分析得到隶属度矩阵；根据隶属度矩阵对多个目标人脸图片以及多个行人图片进行划分得到接受域、拒绝域和不确定域；分别对接受域、拒绝域以及不确定域进行身份识别分析得到身份识别结果。本发明能够在不同场景下的目标采用合适的识别方法，区别于单一仅采用人脸或者行人的识别，对目标身份的识别准确率有了显著的提升，能够适用于复杂的现实情况。
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公开(公告)号：CN118072099A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410269441.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于联合蒸馏回放策略的类增量学习方法，所述方法包括如下步骤：1)训练初始任务的蒸馏模型；2)设置一个缓冲区存储初始任务的蒸馏数据；3)建立基于旧任务的蒸馏数据与新任务的原始数据的联合蒸馏模型；4)在下一个任务训练过程中回放联合蒸馏数据。本技术方案利用旧任务的蒸馏数据与新任务的原始数据联合蒸馏，充分考虑旧任务的类别特征信息，以此避免特征模糊。在此基础上，保持新旧任务蒸馏过程中使用相同的学习率，并寻找一个最优的缓冲区规模以存储蒸馏数据用于回放，从而有效地缓解类增量学习场景中的灾难性遗忘，提升图像的分类效果。
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公开(公告)号：CN110969638B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911098926.8
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量的背景减除方法及系统。该方法包括：获取观测张量；对观测张量进行高阶奇异值分解，得到初始化核心张量、因子、初始化辅助张量、拉格朗日乘子以及迭代次数；将观测张量分解为背景张量和前景张量；通过基于克罗内克基表示的张量稀疏检测方法约束背景张量，通过范数约束前景张量，得到最小化问题；通过求解最小化问题，得到迭代核心张量、迭代因子、迭代辅助张量以及迭代前景张量；判断所述迭代前景张量与前景张量之间的变化是否小于预先设定的阈值；若否，更新拉格朗日乘子；若是，根据迭代核心张量和迭代因子，得到迭代背景张量；根据迭代背景张量和迭代前景张量完成前景和背景的分离。本发明能够快速准确的分离背景和前景。
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公开(公告)号：CN116309395A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310184852.X
申请日：2023-03-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的慢暂现源检测方法，所述方法包概括：S1:导入天文图像数据；S2:图像预处理后，通过将多个不同时刻的二维天空快照图像堆叠成一个三维的天空图像立方体，再进行切分S3：图像小立方体筛选，计算出各个小图像立方体的方差和，将超过阈值的图像小立方体作为网络的输入；S4:构建神经网络训练模型，通过神经网络提取三维图像立方体空间和时间上的特征并训练得到慢暂现源检测模型；S5:导入待检测图像数据，通过慢暂现源检测模型对图像进行图像分割得到检测结果图。这种方法兼顾时间和空间的信息，提取时空间联合特征，能减少对专业天文软件的依赖、简化检测步骤并且能提升检测精确性和检测效率。
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