面部形变预测方法及装置
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119671927A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411223179.7

    申请日:2024-09-03

    Abstract: 本公开提供面部形变预测方法及装置。面部形变预测方法包括:获取三维面部数据和三维面部数据集;利用三维面部数据集构建三维形状预测模型;利用三维形状预测模型基于三维面部数据进行面部三维形状预测,得到面部三维形状;利用面部纹理修正模型基于三维面部数据进行面部纹理修正,得到面部修正纹理;基于面部三维形状和面部修正纹理,得到预测面部形态。本公开提供了一种能够提高预测精度、缩短处理时间、降低数据依赖、简化操作流程并且经济可行的面部形变预测方法。

    一种增广空间信号检测方法、接收装置及光通信系统

    公开(公告)号:CN115426048B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202210868384.3

    申请日:2022-07-22

    Applicant: 北京大学

    Inventor: 杨川川 高云峰

    Abstract: 本发明涉及一种增广空间信号检测方法、接收装置及光通信系统。该方法包括:初始化接收探测信号,借助滑动窗对探测信号进行采集,并构建增广空间下信号表征向量;以探测信号的符号标签为类别依据,通过对信号表征向量的类内散度和类间散度分析,确定满足最大化类间分离目标的特征基,并将探测信号投影到特征向量所在方向实现探测信号特征解耦,进而通过朴素贝叶斯下基于高斯分布的二次判别模型拟合实现判别规则优化;接收数据信号,通过滑动窗对数据信号进行采集,并基于初始化获得的特征基及优化判别规则完成数据信号的特征解耦及符号判决。本发明能有效提升高速传输场景下信号检测准确性,降低复杂损伤效应对传输信号造成的畸变与干扰影响。

    一种基于强化学习的码字构造方法

    公开(公告)号:CN115940963A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202210931864.X

    申请日:2022-08-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的码字构造方法。本方法为:1)随机初始化一用于生成低密度奇偶校验码的校验矩阵H的下标值Init_H_block;2)神经网络根据初始状态s0、Init_H_block计算输出均值矩阵μ;3)根据神经网络采样智能体由当前状态s到下一个动作a的N条可选轨迹;由动作an和初始状态确定下一个状态由和矩阵Init_H_block确定第n条轨迹对应的校验矩阵Hn;基于Hn计算回报Gn;然后根据μ、an、Gn计算期望回报更新神经网络;若收敛则根据s0确定动作a;由动作a和初始状态s0确定下一个状态s1;由s1和Init_H_block确定校验矩阵H并输出。

    基于环的连通性的QC-LDPC码字扩展方法及系统

    公开(公告)号:CN110719108B

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN201910790143.X

    申请日:2019-08-26

    Applicant: 北京大学

    Inventor: 秦忻 杨川川

    Abstract: 本发明提供一种基于环的连通性的QC‑LDPC码字扩展方法及系统,本方法在传统方法只考虑最短环的基础上,引入了可以表征环的连通性的度量—近似环外部信息度,通过计算所有可能取值对应Tanner图的围长、近似环外部信息度谱以及近似环外部信息度的数量谱度量,扩展QC‑LDPC码字。本方法可以减少具有低连通性的短环,降低误码率平台,从而得到性能较好的QC‑LDPC码。

    一种基于摄像帧分析的室内可见光定位方法及系统

    公开(公告)号:CN106597374B

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201610984480.9

    申请日:2016-11-09

    Inventor: 赵丹 徐符 杨川川

    Abstract: 本发明公开了一种基于摄像帧分析的室内可见光定位方法及系统。本系统包括多个LED光源,用于发出经过调制的含有超长序列信息的可见光;室内定位装置,用于拍摄LED光源发出的可见光对应的一系列图像,获取并识别图像中的明暗条纹,消除图像的背景光,解调出每个图像中含有的二进制信息,并将每个图像解调出的信息拼接成所需超长序列,从而得到光源的身份信息,并查找室内地图中与该身份信息相对应的位置信息,获取当前位置。本发明可高速率、大容量的调制、编码和图像处理,可有效消除拍摄中的背景光、提高图像处理精度。

    一种检测可见光到达角的PD阵列及室内可见光定位方法

    公开(公告)号:CN106569173A

    公开(公告)日:2017-04-19

    申请号:CN201610984499.3

    申请日:2016-11-09

    Inventor: 侯晨波 杨川川

    CPC classification number: G01S3/78 G01C21/165 G01C21/206 G01S5/16

    Abstract: 本发明公开了一种检测可见光到达角的PD阵列及室内可见光定位方法。本发明的PD阵列,包括多个PD基本单元片和一信号采集和处理设备,各PD基本单元拼接为一PD半球接收器,各PD基本单元片分别与该信号采集和处理设备连接;第i个PD基本单元片对应以该PD半球接收器的球心为中心的球坐标系中的一方位角和俯仰角θi。定位方法为:1)建立室内地图和室内三维直角坐标系;2)当定位设备位于室内某一点时,PD阵列接收三盏不同方向的LED光源信息,并计算出该三盏LED光源的到达角及对应ID信息;PD阵列位于以第i个LED光源为顶点,锥角为θi的圆锥面上;3)根据三个锥面的交点确定出所述PD阵列的位置。

    一种新型正交频分复用系统信号处理方法及装置

    公开(公告)号:CN102769599B

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201210269557.6

    申请日:2012-07-30

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供一种正交频分复用系统信号处理方法及装置。该方法包括:射频前端对接收的OFDM信号进行相干解调,然后进行采样并去掉循环前缀,得到一系列时域的OFDM符号;进行信道估计,对每个OFDM符号进行信道均衡,得到N个频域数据;挑选L个元素组成向量,N>L;将叠加在每个OFDM符号上的相位噪声向量通过正交基展开映射到M维子空间上,M

    一种基于约束空间映射的电磁超表面单元结构优化方法

    公开(公告)号:CN120015188A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510043028.1

    申请日:2025-01-10

    Applicant: 北京大学

    Inventor: 杨川川 杨浩澜

    Abstract: 本发明公开了一种基于约束空间映射的电磁超表面单元结构优化方法,属于电磁超材料设计技术领域。本发明为解决现有技术中超表面单元结构优化过程中约束条件难以处理、优化效率低的问题,主要采用将多维结构变量映射到由不等式约束条件构成的凸约束空间,并结合多目标优化算法进行高效优化。通过利用方向向量、比例系数表示结构变量向量,简化了满足复杂约束的初始解生成过程,同时提升了算法的全局搜索能力和约束空间内的收敛速度。该方法能够在复杂约束条件下快速收敛至局部最优解,并有效找到帕累托最优解,从而为电磁超表面单元结构的多目标优化提供了高效且精确的解决方案。

    视频修复方法
    9.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111105382B

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN201911408552.5

    申请日:2019-12-31

    Applicant: 北京大学

    Inventor: 黄燕 杨川川

    Abstract: 本发明提出一种视频修复方法,属于通信与信息系统领域,主要通过提取含有缺失区域的原始视频对应的掩膜,基于掩膜提取图像帧序列中的运动信息;设置一立方体滑块,沿着原始视频的帧宽、帧高和帧数这三个维度方向遍历滑动,当滑动到有掩膜区域时,随机初始化一个更大的立方体滑动空间,比对掩膜区域边缘的光流特征信息,在该滑动空间范围内找到最匹配的样本块,填充并重建掩膜区域的像素特征,继续遍历,直到原始视频中所有的掩膜区域得到修复,再输入到前向‑后置神经网络进行优化,输出修复好的完整视频。本方法以最小的计算代价,实现较高质量的视频修复效果。

    一种自适应机器学习均衡方法及通信系统

    公开(公告)号:CN112381122A

    公开(公告)日:2021-02-19

    申请号:CN202011179597.2

    申请日:2020-10-29

    Applicant: 北京大学

    Inventor: 田福奎 杨川川

    Abstract: 本发明公开了一种自适应机器学习均衡方法及通信系统。本方法为:1)选取一基于高斯混合模型的均衡器并对其进行线下训练;2)发送端利用训练后的该均衡器对所要发送的数据段进行编码后经传输信道发送给接收端;3)接收端将接收的信号转化为数字信号并对其进行重采样、零均值标准化;然后对其中每一符号j,将该符号j及其前后L个符号所对应的标准化接收信号相拼接,作为该符号j的特征向量;4)接收端利用训练后的该均衡器对该符号j的特征向量进行处理,输出该符号j及其前后L个符号中各符号均衡后的判决结果;其中,每接收设定数量Nb的特征向量后,利用最近接收的Nb个特征向量对该均衡器进行在线训练更新,然后重复步骤2)~4)。

Patent Agency Ranking