公开(公告)号：CN118968189B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411191061.0

申请日：2024-08-28

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 罗良语 ,  冯广 ,  周春旭 ,  杨芳捷 ,  刘若尘

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06T5/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种图像融合的特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有图像融合方法中特征提取效果不佳的技术问题。所述方法包括：首先对输入图像融合特征提取模块的源图像进行均值滤波，获得均值图像；接着采用源图像与均值图像进行做差计算，获得中间特征；然后对源图像进行基于MobileVit‑v3的参数生成处理，获得导向滤波参数；最后基于源图像以及中间特征，根据导向滤波参数进行导向滤波，获得源图像对应的特征提取效果更佳的输出图像特征。

公开(公告)号：CN118968189A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411191061.0

申请日：2024-08-28

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 罗良语 ,  冯广 ,  周春旭 ,  杨芳捷 ,  刘若尘

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06T5/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种图像融合的特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有图像融合方法中特征提取效果不佳的技术问题。所述方法包括：首先对输入图像融合特征提取模块的源图像进行均值滤波，获得均值图像；接着采用源图像与均值图像进行做差计算，获得中间特征；然后对源图像进行基于MobileVit‑v3的参数生成处理，获得导向滤波参数；最后基于源图像以及中间特征，根据导向滤波参数进行导向滤波，获得源图像对应的特征提取效果更佳的输出图像特征。

公开(公告)号：CN118820903A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411056475.2

申请日：2024-08-02

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 刘若尘 ,  冯广 ,  杨芳捷

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/27 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请公开了一种基于对比学习的多模态情感识别方法及装置，本申请的方案先基于获取到的样本数据进行模态情感特征提取，得到多模态情感特征数据，然后将多模态情感特征数据两两配对，得到多组正样本组和负样本组，其中，每个正样本组包括情感类别与模态类型相同的两个数据样本的单模态表示，每个负样本组为模态类型相同但情感类别不同的两个数据样本的单模态表示，再结合预设的模态内对比损失函数和细化损失函数，最大化正样本相似度和最小化负样本相似度，能够更好地捕捉模态内和模态间的动态关系，从而提升了模型对同一模态内以及不同模态间的理解和融合能力，使其能够更精准地捕捉和分类用户的情感表达。

公开(公告)号：CN117131875A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311104857.3

申请日：2023-08-28

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 杨芳捷 ,  冯广 ,  刘若尘 ,  罗良语

IPC: G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06F40/126 ,  G06F40/253 ,  G06F16/35

Abstract: 本申请公开了一种基于图卷积网络的方面情感分析方法及装置，方法包括：采用Bert模型编码处理；基于WC‑DE算法进行词序列增强；基于语法图卷积网络对编码词序列和增强词序列进行相关特征交换分析，得交换语法图表示；将交换语法图表示输入双仿射注意力网络层进行词对关系分析，得到邻接张量；依据邻接张量计算出节点聚合矩阵后，根据节点聚合矩阵、邻接张量和预设语言特性张量计算词节点表示和边表示；采用分类器链进行分类预测，得到标签概率分布；根据标签概率分布对目标文本句子进行三元组解码分析，得到情感三元组。本申请能解决现有技术忽略了文本之间的关联关系，导致结果不准确，无法满足实际情感分析需求的技术问题。