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公开(公告)号：CN1200387C
公开(公告)日：2005-05-04
申请号：CN03109813.4
申请日：2003-04-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于单个字符的统计笔迹鉴别和验证方法属于笔迹鉴别领域。其特征在于，它在对处理字符笔迹对象进行必要预处理后，先提取四方向线素特征，再在此基础上，采用下述两种方法之一去选取反映不同书写者差异的笔迹特征，其中一种方法是采用直接LDA(线性鉴别分析)变换提取笔迹特征，另一种方法是先用PCA(主分量分析)变换降维得到降维的特征，然后用LDA变换提取笔迹特征。采用欧氏距离分类器进行分类鉴别。本发明的平均鉴别正确率可达92.69%。
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公开(公告)号：CN1606028A
公开(公告)日：2005-04-13
申请号：CN200410009785.5
申请日：2004-11-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于阿拉伯字符集的印刷体字符识别方法属于字符识别领域，其特征在于，提取阿拉伯字符集中字符独特的区域信息、字符形式信息、构成部件信息进行预分类，确定输入字符所属的字符类别子集，然后抽取能很好反映字符笔划构成信息的方向特征，在此基础上采用两个步骤进行特征优化处理：1.特征整形；2.由LDA(线性鉴别分析)和K－L变换相结合的特征变换，最后运用MQDF(改进的二次鉴别函数)统计分类器进行分类判决。本发明在多字体多字号维吾尔、哈萨克、柯尔克孜和阿拉伯印刷体字符测试集上的识别正确率均达到99.4％以上。
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公开(公告)号：CN115050032B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210477095.0
申请日：2022-05-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/41 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于特征对齐和熵正则化的域适应文本图像识别方法，该方法包括：通过编码器将输入的文本行图像转换为隐含表示特征序列，通过解码器转换输出为初始预测文本序列及预测文本序列各字符的预测概率，利用解码器的转换输出和源域样本文本标签计算源域交叉熵损失，极小化求解得到初始识别模型；将源域有文本标签的文本行图像和目标域无文本标签的文本行图像输入初始识别模型，计算域适应学习的总损失函数，极小化求解得到最终识别模型；将待测试的目标域文本行图像输入最终识别模型，得到解码器输出的最终预测文本序列。本发明能够利用源域文本行图像和目标域文本行图像进行域适应学习，提高了模型对目标域样本的识别性能。
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公开(公告)号：CN116634284B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310893709.8
申请日：2023-07-20
Applicant: 清华大学
IPC: H04N23/81
Abstract: 本发明实施例提供一种RAW域视频去噪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：按序获取RAW域视频中当前待去噪的视频帧；其中，RAW域视频中的视频帧按照预设裁剪规则裁剪为多个图像块，空间位置上相对应的图像块按时序构成第一图像块序列；根据当前待去噪的视频帧的图像块和对应第一图像块序列中相邻预设个数的图像块构建第二图像块序列；根据当前待去噪的视频帧中的图像块是否为暗部区域，将图像块所在的第二图像块序列进行对应处理后，利用对应的去噪网络得到图像块的去噪结果；将各个图像块的去噪结果进行整合得到待去噪的视频帧的去噪结果。本发明实施例有效地提高了RAW域视频的去噪质量。
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公开(公告)号：CN115273118A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210723901.8
申请日：2022-06-23
Applicant: 清华大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
IPC: G06V30/418 , G06F40/279 , G06V30/146
Abstract: 本发明提供一种用于文档图像识别的关键信息抽取方法及装置，该方法包括：基于OCR识别结果，对每个键确定预设数量的候选键值；根据每个键选取对应的候选键值的评分，确定所有键选取候选键值的候选路径总评分；在所述候选路径总评分最高的情况下，确定每个键选取的目标键值，以得到对应的信息抽取结果；其中，每个键选取对应的候选键值时的评分，至少包括键与候选键值的位置关系确定的评分值。该方法有效避免了类似基于规则的信息抽取方法中固定关键词带来的易出错问题。同时，该方法综合考虑所有候选键值选取情况，有效利用了关键信息之间的相互联系以及互斥性，从而具有较高的准确率，可解决相似实体信息抽取的全局优化问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110769262B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810827458.2
申请日：2018-07-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种视频图像压缩方法及系统，包括：对待压缩视频图像中的每一帧原始图像进行目标检测，获取多幅包含预设目标的图像；对包含预设目标的图像进行图像增强，得到高质量图像，并对待压缩视频图像进行视频图像压缩得到第一压缩视频图像；将高质量图像与第一压缩视频图像关联得到第二压缩视频图像。通过在对待压缩视频图像进行压缩的同时，对其中的每帧图像进行目标检测，并对含有预设目标的图像进行图像增强得到高质量图像，最后将高质量图像与压缩视频图像关联完成视频图像压缩，最终得到的压缩视频图像不仅大小更小，同时也能保存关键目标的完整信息，使得同等容量的存储介质能够存储更多的压缩视频，同时便于快速查找相关目标。
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公开(公告)号：CN110522424B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910772417.2
申请日：2019-08-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种新型压力传感器及其生理信号测量方法，该新型压力传感器包括：应变单元和测量单元；其中：应变单元用于感知压力的变化并产生弹性变形，且应变单元采用不完全透光材料；测量单元包括发光模块和光接收及转换模块；发光模块发出的光经过应变单元后被光接收及转换模块接收并转换为电信号，电信号的变化反映压力的变化。本发明实施例提供的新型压力传感器及其生理信号测量方法，通过将压力的变化转换为应变单元的形变，进而转换为光信号，并进一步转换为电信号，实现了压力变化信息的简便快速获取；并且具有精度高、可以测量很微小的压力变化，灵敏度高、压力变化反应快，体积小、使用方便，抗干扰能力强等诸多优点。
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公开(公告)号：CN110279404B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910521175.X
申请日：2019-06-17
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/02 , A61B5/0295 , A61B8/02
Abstract: 本发明实施例提供一种脉搏波采集装置及方法，包括：采集模块，所述采集模块用于同时采集第一测量点和第二测量点的脉搏波，从而获得双通道脉搏波信号；其中，所述第一测量点和所述第二测量点均分布于头部、手部或足部。本发明实施例提供的脉搏波采集装置及方法，通过测量分布于头部、手部或足部的测量点的双通道脉搏波信号，为实现自动化的中医诊断结果的获取奠定基础。
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公开(公告)号：CN110970114A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911109151.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种中医健康导引系统，该系统包括：数据采集模块、匹配分析模块和健康导引模块；数据采集模块，用于获取用户的身体状况参数，匹配分析模块，用于根据所述身体状况参数，获得用户的健康调节方案；健康导引模块，用于展示所述健康调节方案对应的导引数据，或与用户进行所述健康调节方案的人机互动。根据用户的身体状态参数得到用户的健康调节方案，并根据健康调节方案对人体的健康状况进行调节，能够取得引导方案预期的调理成效，有利于用户的健康状况调节，提高用户的身体素质。
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公开(公告)号：CN110251100A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910521205.7
申请日：2019-06-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种脉诊仪，包括：采集模块，所述采集模块用于同时采集第一测量点和第二测量点的脉搏波，从而获得第一双通道脉搏波信号；处理模块，所述处理模块用于根据所述第一双通道脉搏波信号获取第一诊断参数；诊断模块，所述诊断模块用于根据所述第一诊断参数获取第一诊断结果。本发明实施例提供的脉诊仪，通过利用两个通道获取第一双通道脉搏波信号，进而获取第一诊断参数，以及根据第一诊断参数获取第一诊断结果，实现了自动化的诊断结果的获取。
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