公开(公告)号：CN116664956A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310832563.6

申请日：2023-07-08

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周晓彦 ,  邵勇斌 ,  王丽丽 ,  鞠醒

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于多任务自动编码器的图像识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：接收图像数据集，对图像数据集进行预处理，得到图像处理数据集；将图像处理数据集输入至预先建立的自动编码器内，通过自动编码器提取得到有效的潜在向量；将有效的潜在向量输入至预先建立的深度度量学习网络内进行训练，得到训练后的潜在向量；将训练后的潜在向量进行分类识别，最终得到正常状态和异常状态，从而起到了对病理图像识别的效果；本发明以有效地从病理图像数据中提取有意义的特征，所提方法表明了在潜在表示中处理鉴别信息的可能性。

公开(公告)号：CN116778912A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310888757.8

申请日：2023-07-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周晓彦 ,  王丽丽 ,  邵勇斌 ,  鞠醒

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/16 ,  G10L25/30 ,  G10L25/63 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了基于改进视觉Transformer模型的语音特征识别方法及系统，涉及语音特征识别技术领域，方法包括以下步骤：接收原始语音信号，对原始语音信号进行预处理得到语音处理信号；对语音处理信号提取声学特征，得到log‑Mel语谱图；将log‑Mel语谱图输入至预先建立的P2T模块内，得到特征向量；将特征向量输入至预先建立的SparseTransformer网络内，得到输出结果；将输出结果导入预先建立的Softmax分类器后，得到识别结果。

公开(公告)号：CN118072109A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410431556.X

申请日：2024-04-11

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周晓彦 ,  邵勇斌 ,  徐驰 ,  于启炟 ,  陈晓 ,  郑文明

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强和对比学习的图像识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：接收原始EEG数据，对原始EEG数据进行预处理，得到纯净的EEG数据，对纯净的EEG数据进行分段切片划分，得到EEG数据集；将EEG数据集输入至预先建立的VAE‑GAN的数据增强模型内，输出得到EEG人工样本；将纯净的EEG数据和EEG人工样本输入至预先建立的基于CRL和多任务自编码器的特征学习模型内，输出得到学习特征，将学习特征输入至Softmax分类器内得到分类识别结果。

公开(公告)号：CN116035577A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310057960.0

申请日：2023-01-14

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周晓彦 ,  韩智超 ,  王基豪 ,  王丽丽 ,  邵勇斌

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种结合注意力机制与CRNN的脑电情感识别方法，涉及脑电情感识别领域。该结合注意力机制与CRNN的脑电情感识别方法，首先对输入的原始脑电信号进行基线去除以及分窗切片预处理。然后通过基于空间注意力的卷积神经网络(CNN)提取脑电数据的空间特征，并通过基于自注意力的循环神经网络(RNN)提取出时间序列信息。最后将两者相结合用于跨被试脑电情感识别。实验结果表明该方法能够从原始脑电信号中提取出更有辨识性的特征，在两个公开的脑电数据集DEAP和DREAMER上取得了89.29％和93.81％的平均分类准确率，相较于其他方法来说分类效果有了明显的提高。