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    一种水下图像增强和数据集真值图像获得方法
    1.
    发明公开
    一种水下图像增强和数据集真值图像获得方法 无效

    公开(公告)号：CN113379715A

    公开(公告)日：2021-09-10

    申请号：CN202110703619.9

    申请日：2021-06-24

    Applicant: 南京信息工程大学

    Inventor： 胡凯 ,  张彦雯 ,  丁益武 ,  陆美霞 ,  翁成航 ,  黄昱锟

    IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    Abstract: 本发明公开了一种水下图像增强和数据集真值图像获得方法，涉及图像质量增强领域，将自然图像质量评估方法(Natural Image Quality Evaluator,NIQE)作为FUnIE‑GAN的损失函数的一部分，进行图像增强工作；以NIQE值为指标，对于不同的数据集，采用遍历或者最优化的方法，寻找到数据集中最优的NIQE的权重，同时用该模型还原数据集中的图像，作为真值图片，用于后期的训练；采用最优损失权重系数下训练得到的网络模型进行实际场景的水下图像增强，输出增强后的水下图像。本发明方法具有更佳的NIQE指标，在颜色的直方图分布上更加均匀，更符合人眼感受，超出现有数据集所设置真值图像的效果。

    一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置
    2.
    发明公开
    一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置 有权

    公开(公告)号：CN113378656A

    公开(公告)日：2021-09-10

    申请号：CN202110564099.8

    申请日：2021-05-24

    Applicant: 南京信息工程大学

    Inventor： 胡凯 ,  丁益武 ,  陆美霞 ,  黄昱锟

    IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置，方法包括：S1，生成人体骨骼数据集；S2，将相邻骨骼边之间的角度作为深层次的空间特征；S3，计算得到每个关键节点的平均能量变化值，将其作为深层次的时间特征；S4，构建双流图卷积神经网络；S5，对双流图卷积神经网络进行扩展，并联2个新增子网络，搭建动作识别模型，新增子网络分别用于对空间特征和时间特征进行处理的子网络；该动作识别模型用于同时对关节数据、骨骼数据、深层次的空间特征和深层次的时间特征进行处理，计算得到对应的动作类型。本发明能够有效提高图卷积网络在动作识别领域的识别精度。

    一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置
    3.
    发明授权
    一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置 有权

    公开(公告)号：CN113378656B

    公开(公告)日：2023-07-25

    申请号：CN202110564099.8

    申请日：2021-05-24

    Applicant: 南京信息工程大学

    Inventor： 胡凯 ,  丁益武 ,  陆美霞 ,  黄昱锟

    IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置，方法包括：S1，生成人体骨骼数据集；S2，将相邻骨骼边之间的角度作为深层次的空间特征；S3，计算得到每个关键节点的平均能量变化值，将其作为深层次的时间特征；S4，构建双流图卷积神经网络；S5，对双流图卷积神经网络进行扩展，并联2个新增子网络，搭建动作识别模型，新增子网络分别用于对空间特征和时间特征进行处理的子网络；该动作识别模型用于同时对关节数据、骨骼数据、深层次的空间特征和深层次的时间特征进行处理，计算得到对应的动作类型。本发明能够有效提高图卷积网络在动作识别领域的识别精度。

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