公开(公告)号：CN117934991B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410015401.8

申请日：2024-01-05

Applicant: 南昌大学

Inventor： 庞孟 ,  周崟涛 ,  黄伟 ,  吕博强 ,  徐后炜 ,  刘超

IPC: G06V10/774 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于身份保持的多类面部表情图片生成技术，包括条件生成对抗网络模型训练、多类面部表情图片生成两个步骤。本发明能够根据主体中性表情图片生成包含该主体六类基本不同面部表情(愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、以及惊讶)的面部图片，具有灵活性和实用性；另外，该技术能够在生成主体多类面部表情图片的同时保持主体身份信息，使得生成图片更为自然逼真，具有良好的应用前景。

公开(公告)号：CN118629632A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410764544.9

申请日：2024-06-14

Applicant: 南昌大学

Inventor： 庞孟 ,  徐后炜 ,  周崟涛 ,  张蓉 ,  黄伟 ,  李正宇

IPC: G16H50/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/098 ,  G16H50/70 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于联邦学习模型的帕金森疾病智能评估方法与系统，从三个角度测量客户端贡献，并受启发于经典博弈合作中的贡献计算方式Shapley Value，大大简化了客户端贡献估计的复杂度，在保护隐私的同时，激励多个医疗机构协同训练帕金森疾病诊断模型。本发明一种基于联邦学习模型的帕金森疾病智能评估方法与系统，从梯度下降速率、梯度多样性、数据多样性三个维度估计各个医疗机构的贡献，并在中心服务器聚合模型时，使用此贡献对各个客户端模型加权得到中心模型，实现公平，增加了医疗机构参与训练的意愿，激励各个医疗机构进行联合学习，得到一个更好的帕金森疾病分类模型。

公开(公告)号：CN117934991A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410015401.8

申请日：2024-01-05

Applicant: 南昌大学

Inventor： 庞孟 ,  周崟涛 ,  黄伟 ,  吕博强 ,  徐后炜 ,  刘超

IPC: G06V10/774 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于身份保持的多类面部表情图片生成技术，包括条件生成对抗网络模型训练、多类面部表情图片生成两个步骤。本发明能够根据主体中性表情图片生成包含该主体六类基本不同面部表情(愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、以及惊讶)的面部图片，具有灵活性和实用性；另外，该技术能够在生成主体多类面部表情图片的同时保持主体身份信息，使得生成图片更为自然逼真，具有良好的应用前景。