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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118710780B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411186814.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语言学关键帧的语音驱动三维人脸运动动画生成方法，包括以下步骤：获取一维语音信号；对一维语音信号进行预处理，获得关键帧时间索引；利用一维语音信号和关键帧时间索引进行关键帧人脸运动生成；利用一维语音信号、关键帧时间索引、关键帧人脸运动生成完整的人脸运动序列；显著提高了面部动画的准确性和自然度，实现了面部表情与语音信号的高度同步，有效解决了现有方法生成人脸运动动画过于平滑的问题，特别是在处理复杂面部表情（如噘嘴或张嘴）时的动态细节缺失问题。不仅能够提高三维面部动画的生成质量，适用于虚拟现实和增强现实等应用，还能够提升人机交互的自然性和用户体验。
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公开(公告)号：CN117576699A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311462227.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 华南理工大学 , 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V30/148 , G06N3/0464 , G06V10/24 , G06V10/82 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机车工单信息智能识别方法及系统，包括以下步骤：步骤1，获得机车工单图像数据；步骤2，对机车工单图像数据进行图像预处理得到预处理后的图像数据；步骤3，利用预处理后的图像数据进行文本检测和文本识别；步骤4，利用机车工单图像数据以及文本检测和文本识别的结果进行表格无模板重建，获得机车工单图像的文本信息及文本之间的联系；提升了对机车工单信息智能识别的识别精度，实现了机车工单复杂表格的无模板重建；特别在机车工单多类别的识别场景，都能满足机车维修等后勤工作对机车工单识别的高精度性能需求，能够高效识别出各种机车工单的文本信息和通过表格构建的文本之间的联系。
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公开(公告)号：CN117216245B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311482529.7
申请日：2023-11-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的表格摘要生成方法，包括以下步骤：步骤1，将表格的参考摘要进行切分，通过匹配算法得到表格对应的内容行；步骤2，将表格对应的内容行进行两两配对，得到独立内容行与合并内容行；步骤3，获取所述独立内容行与所述合并内容行分别对应的文本摘要；步骤4，将所述分别对应的文本摘要融合在一起，形成整个表格的文本摘要作为最终模型的输出；通过对表格进行跨行合并和将内容行逐行生成摘要的方式，解决了表格存在跨行较多以及单元格数目较多时效果不佳的问题，从而提高了表格生成摘要的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN118710780A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411186814.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语言学关键帧的语音驱动三维人脸运动动画生成方法，包括以下步骤：获取一维语音信号；对一维语音信号进行预处理，获得关键帧时间索引；利用一维语音信号和关键帧时间索引进行关键帧人脸运动生成；利用一维语音信号、关键帧时间索引、关键帧人脸运动生成完整的人脸运动序列；显著提高了面部动画的准确性和自然度，实现了面部表情与语音信号的高度同步，有效解决了现有方法生成人脸运动动画过于平滑的问题，特别是在处理复杂面部表情（如噘嘴或张嘴）时的动态细节缺失问题。不仅能够提高三维面部动画的生成质量，适用于虚拟现实和增强现实等应用，还能够提升人机交互的自然性和用户体验。
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公开(公告)号：CN117216245A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311482529.7
申请日：2023-11-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的表格摘要生成方法，包括以下步骤：步骤1，将表格的参考摘要进行切分，通过匹配算法得到表格对应的内容行；步骤2，将表格对应的内容行进行两两配对，得到独立内容行与合并内容行；步骤3，获取所述独立内容行与所述合并内容行分别对应的文本摘要；步骤4，将所述分别对应的文本摘要融合在一起，形成整个表格的文本摘要作为最终模型的输出；通过对表格进行跨行合并和将内容行逐行生成摘要的方式，解决了表格存在跨行较多以及单元格数目较多时效果不佳的问题，从而提高了表格生成摘要的鲁棒性和准确性。
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