公开(公告)号：CN110008365B

公开(公告)日：2023-02-07

申请号：CN201910287394.6

申请日：2019-04-09

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 尹子健 ,  肖燕珊 ,  刘波 ,  梁飞 ,  汪槐沛 ,  苌征 ,  郝志峰

IPC: G06F16/55 ,  G06F16/583 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法，该方法包括以下步骤：获取待分类的双视角数据集；其中，双视角包括图像视角和文本视角；对双视角数据集中的图像进行分组划分，利用分组结果确定图像包；对双视角数据集中的文本信息进行段落划分，利用段落划分结果确定文本包；将图像包和文本包输入至双视角分类器中进行分类处理，获得图像分类结果；其中，双视角分类器为利用多示例学习，进行迭代求解得到的分类器；存储图像分类结果，并利用图像分类结果进行图像检索。该方法可得到提高图像处理中图像检索性能。本发明还公开了一种图像处理装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

公开(公告)号：CN110008365A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910287394.6

申请日：2019-04-09

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 尹子健 ,  肖燕珊 ,  刘波 ,  梁飞 ,  汪槐沛 ,  苌征 ,  郝志峰

IPC: G06F16/55 ,  G06F16/583 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法，该方法包括以下步骤：获取待分类的双视角数据集；其中，双视角包括图像视角和文本视角；对双视角数据集中的图像进行分组划分，利用分组结果确定图像包；对双视角数据集中的文本信息进行段落划分，利用段落划分结果确定文本包；将图像包和文本包输入至双视角分类器中进行分类处理，获得图像分类结果；其中，双视角分类器为利用多示例学习，进行迭代求解得到的分类器；存储图像分类结果，并利用图像分类结果进行图像检索。该方法可得到提高图像处理中图像检索性能。本发明还公开了一种图像处理装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

公开(公告)号：CN109960808B

公开(公告)日：2023-02-07

申请号：CN201910232528.4

申请日：2019-03-26

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 苌征 ,  肖燕珊 ,  刘波 ,  尹子健 ,  梁飞 ,  汪槐沛 ,  郝志峰

IPC: G06F40/279 ,  G06F16/35

Abstract: 本申请公开了一种文本识别方法，在基于主动学习技术对训练样本进行筛选时，综合考虑样本的信息价值及其在特征空间中的分布结构，以获得较高质量的训练样本；同时，通过参数共享与样本表达共享，实现了各待训练模型之间的信息共享，实现了多个模型的同步训练，有效减少了训练模型所需的标记样本开销，并保证了各训练任务对应模型之间的相互促进，有效提升了算法的模型优化效率。因此，本申请所提供的文本识别方法在模型训练过程中不仅保证了样本质量，同时还实现了多个文本识别模型的并行训练，在有效提高文本识别准确度的同时，保证了文本识别效率。本申请还公开了一种文本识别装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

公开(公告)号：CN109960808A

公开(公告)日：2019-07-02

申请号：CN201910232528.4

申请日：2019-03-26

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 苌征 ,  肖燕珊 ,  刘波 ,  尹子健 ,  梁飞 ,  汪槐沛 ,  郝志峰

IPC: G06F17/27 ,  G06F16/35

Abstract: 本申请公开了一种文本识别方法，在基于主动学习技术对训练样本进行筛选时，综合考虑样本的信息价值及其在特征空间中的分布结构，以获得较高质量的训练样本；同时，通过参数共享与样本表达共享，实现了各待训练模型之间的信息共享，实现了多个模型的同步训练，有效减少了训练模型所需的标记样本开销，并保证了各训练任务对应模型之间的相互促进，有效提升了算法的模型优化效率。因此，本申请所提供的文本识别方法在模型训练过程中不仅保证了样本质量，同时还实现了多个文本识别模型的并行训练，在有效提高文本识别准确度的同时，保证了文本识别效率。本申请还公开了一种文本识别装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

公开(公告)号：CN109919231A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910180572.5

申请日：2019-03-11

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 梁飞 ,  肖燕珊 ,  刘波 ,  尹子健 ,  苌征 ,  汪槐沛 ,  郝志峰

IPC: G06K9/62

Abstract: 本申请公开了一种多示例学习分类器构建方法、系统及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取源任务和目标任务分别对应的训练集；其中，所述训练集包括多个多示例包，每个所述多示例包包括多个示例，每个所述示例对应一个示例标签；确定每个所述多示例包对应的标签集，初始化所述标签集中每个弱标签对应的权值，并根据所述标签集和所述权值计算每个所述多示例包的包标签；根据所述训练集和所有所述包标签计算所述源任务和所述目标任务分别对应的权向量和偏移量，得到所述源任务和所述目标任务分别对应的分类器函数。由此可见，本申请提供的多示例学习分类器构建方法实现了基于迁移学习的多示例学习分类器。