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公开(公告)号：CN115100024A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210589150.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京邮电大学 , 咪咕文化科技有限公司
Abstract: 本申请提出了一种基于风格迁移的图像和谐化系统，涉及计算机视觉技术领域，其中，该系统包括：特征提取模块，用于通过不同尺度的标准残差块从合成图像中提取出多尺度特征图，并将不同尺度的特征图送到生成器对应的层级中；区域分割模块，用于对前景与背景掩膜分割图进行缩放，使得缩放后的前景与背景掩膜分割图与多尺度特征图的尺度相匹配；生成器，用于根据不同尺度的特征图、缩放后的前景与背景掩膜分割图、背景区域生成最终和谐化后的合成图像。采用上述方案的本申请使得合成图像中前景与背景具有更加连续的视觉风格，提高合成图像的真实感与质量。
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公开(公告)号：CN114897739A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210589156.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京邮电大学 , 咪咕文化科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的像素级色彩一致性方法和装置，其中，该方法包括：获取图像数据集，其中，所述图像数据集包括RGB三通道图像和三分图；通过抠图模型对所述RGB三通道图像和所述三分图进行抠图操作，得到第一抠图结果，其中，所述抠图模型包括Unet网络、注意力机制和循环抠图机制；基于所述第一抠图结果进行色彩校正，得到结果图像。本申请能够减少图像的特征流失，提升图像边缘细节信息提取能力，增强合成图像的色彩一致性。
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公开(公告)号：CN108566434B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201810416619.9
申请日：2018-05-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流行度与节点重要度的缓存方法及装置，涉及网络缓存技术领域。所述方法包括：当接收到网络设备发送的目标数据文件时，判断本设备是否为重要节点，所述目标数据文件是响应预设的用户节点发送的内容请求的数据文件；如果本设备是重要节点，则判断当前的缓存利用率是否超过预设阈值；如果判断结果为是，则存储所述目标数据文件；如果判断结果为否，则获取本设备当前存储的各数据文件以及所述目标数据文件的内容流行度；根据所述各数据文件以及所述目标数据文件的内容流行度，和预设的文件存储策略，确定用于存储所述目标数据文件的中间节点，并通过所述中间节点存储所述目标数据文件。采用本发明可以减轻重要节点的存储压力。
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公开(公告)号：CN108566434A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810416619.9
申请日：2018-05-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流行度与节点重要度的缓存方法及装置，涉及网络缓存技术领域。所述方法包括：当接收到网络设备发送的目标数据文件时，判断本设备是否为重要节点，所述目标数据文件是响应预设的用户节点发送的内容请求的数据文件；如果本设备是重要节点，则判断当前的缓存利用率是否超过预设阈值；如果判断结果为是，则存储所述目标数据文件；如果判断结果为否，则获取本设备当前存储的各数据文件以及所述目标数据文件的内容流行度；根据所述各数据文件以及所述目标数据文件的内容流行度，和预设的文件存储策略，确定用于存储所述目标数据文件的中间节点，并通过所述中间节点存储所述目标数据文件。采用本发明可以减轻重要节点的存储压力。
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公开(公告)号：CN108647264B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201810398512.6
申请日：2018-04-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于支持向量机的图像自动标注方法，属于图像自动标注技术领域。所述方法包括：获取预先存储的待标注图片，通过所述多种视觉特征提取算法，分别对所述待标注图片进行视觉特征提取，得到多个视觉特征向量，通过所述多个视觉特征向量计算所述待标注图片的总特征向量，根据所述总特征向量在预先存储的语义概念坐标系中对应的第一位置点，以及目标语义概念在所述语义概念坐标系中对应的语义概念边界，判断所述待标注图片是否包含所述目标语义概念，如果所述待标注图片包含所述目标语义概念，则将所述待标注图片保存至所述目标语义概念对应的语义组中。采用本发明可以提高图像自动标注的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109002766A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810649059.1
申请日：2018-06-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种表情识别方法，该方法包括：获取待识别图像，对所述待识别图像进行人脸检测；截取检测出的人脸区域；将所述人脸区域输入至预先训练得到的深度可分离卷积神经网络中，得到表情识别结果。应用本发明实施例提供的表情识别方法，不必预先构建多种表情模型，只需训练深度可分离卷积神经网络，而深度可分离卷积神经网络中的参数的数量较少，这样，就可以减少表情识别过程中的计算量。
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公开(公告)号：CN108776972A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810421167.3
申请日：2018-05-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种对象追踪方法及装置，该方法包括获取当前视频帧的上一视频帧对应的目标粒子集合，从目标粒子集合中采集目标粒子；利用第一对象区域的颜色直方图的像素值分布和第一LBP特征向量，计算第二巴氏系数和第一距离值，获得每个目标粒子的权重；当第二巴氏系数与第一巴氏系数之差小于第一阈值，增大目标粒子的权重系数比值；根据增大后权重系数比值，更新每一目标粒子的权重，再根据每一目标粒子相对于当前视频帧的当前位姿，估计当前视频帧所对应粒子的中心点的位姿，作为跟踪对象的位姿，从而实现对跟踪对象的跟踪。应用本发明实施例提供的方案进行对象跟踪能够在背景和对象有相似的颜色分布或者对象被遮挡时，实现对象跟踪。
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公开(公告)号：CN108647264A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810398512.6
申请日：2018-04-28
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于支持向量机的图像自动标注方法，属于图像自动标注技术领域。所述方法包括：获取预先存储的待标注图片，通过所述多种视觉特征提取算法，分别对所述待标注图片进行视觉特征提取，得到多个视觉特征向量，通过所述多个视觉特征向量计算所述待标注图片的总特征向量，根据所述总特征向量在预先存储的语义概念坐标系中对应的第一位置点，以及目标语义概念在所述语义概念坐标系中对应的语义概念边界，判断所述待标注图片是否包含所述目标语义概念，如果所述待标注图片包含所述目标语义概念，则将所述待标注图片保存至所述目标语义概念对应的语义组中。采用本发明可以提高图像自动标注的准确率。
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公开(公告)号：CN115100223A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210655185.4
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度时空学习的高分辨率视频虚拟人物抠像方法，该方法包括：将视频数据输入至训练好的抠像网络模型进行虚拟人物图像遮罩提取，基于视频数据通过时空编解码模型得到第一输出数据，基于第一输出数据通过细节提取模型得到第二输出数据，基于第二输出数据通过语义信息融合模型输出得到视频数据的虚拟人物遮罩图像；其中，第一输出数据包括高分辨率遮罩图像、低分辨率遮罩图像、高分辨率编码特征和低分辨率编码特征；第二输出数据包括高分辨率细节遮罩图像和低分辨率细节遮罩图像。本发明解决现有方法对视频中虚拟人物提取方面的效果差，难以处理好微小细节，且处理高分辨率视频时不能做到实时处理和出现闪烁伪影坏帧的问题。
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公开(公告)号：CN109002766B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810649059.1
申请日：2018-06-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种表情识别方法，该方法包括：获取待识别图像，对所述待识别图像进行人脸检测；截取检测出的人脸区域；将所述人脸区域输入至预先训练得到的深度可分离卷积神经网络中，得到表情识别结果。应用本发明实施例提供的表情识别方法，不必预先构建多种表情模型，只需训练深度可分离卷积神经网络，而深度可分离卷积神经网络中的参数的数量较少，这样，就可以减少表情识别过程中的计算量。
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