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公开(公告)号：CN103809880B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410062551.0
申请日：2014-02-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F3/0487 , G06F3/01
CPC classification number: H04N5/2258 , G06F3/017 , G06F3/0416 , G06F3/0418 , G06F3/0425 , G06F3/0428
Abstract: 本发明涉及人机交互技术领域，特别涉及一种人机交互系统及方法。该人机交互系统，包括：投影单元、第一图像传感单元、第二图像传感单元、接口单元、图像处理单元、投影界面处理单元、以及控制单元。本发明提供的人机交互系统，可轻松地将人机交互界面投影在人们日常中遇到的各种平面上以实现无处不在的人机界面显示，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN103942796A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410164584.6
申请日：2014-04-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种高精度的投影仪-摄像机标定系统及方法，该方法包括：用摄像机标定方法标定摄像机，得到摄像机内参数；向标定板投影纯白图案并与标定板的图案叠加，捕获标定区域图像；利用摄像机内参数对图像畸变校正后提取标定区域图像中的角点坐标；根据角点的对应关系估计摄像机像平面和标定板平面之间的单应性矩阵；依序向标定板投影不同特定棋盘图案并分别与标定板的图案叠加，分别捕获标定区域图像；对标定区域图像差分、滤波处理后提取标定板平面上的角点坐标；取角点坐标平均值后应用单应性矩阵映射角点至标定板平面；按角点的获取情况重复上述步骤。利用摄像机标定方法标定投影仪。本发明提高了光三维测量系统的精度。
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公开(公告)号：CN112149541B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202010963626.8
申请日：2020-09-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/00 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种用于睡眠分期的模型训练方法，方法包括：构建用于睡眠分期的单通道输入竞争学生模型和多通道输入教师模型；将多通道信号输入教师模型，并根据教师模型的输出获得教师模型损失，将单通道信号输入所述竞争学生模型，并根据竞争学生模型的输出获得竞争学生模型损失；根据教师模型中隐含层的输出和竞争学生模型中隐含层的输出确定知识迁移损失；根据竞争学生模型损失、教师模型损失和知识迁移损失对教师模型和竞争学生模型进行优化，直至满足停止条件；根据已训练教师模型和已训练竞争学生模型构建用于睡眠分期的单通道输入合作学生模型，并基于知识蒸馏技术对合作学生模型进行训练，最终得到精度得到改善的教师模型和合作学生模型。
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公开(公告)号：CN111657860B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010408610.0
申请日：2020-05-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种基于对抗学习的睡眠阶段识别方法及系统，包括：将脑电信号训练集输入至待训练对抗特征提取器，基于对抗学习进行训练更新，得到对抗特征提取器；将脑电信号训练集输入至待训练个体特征提取器进行训练和更新，得到个体特征提取器；将脑电信号测试集分别输入至对抗特征提取器和个体特征提取器，训练和更新待训练神经网络、待训练睡眠阶段分类器和待训练条件随机场层，得到神经网络、睡眠阶段分类器和条件随机场层；将待分类脑电信号输入至三特征网络，确定睡眠阶段。只使用单通道脑电信号能够减小设备体积；通过对抗学习增加提取到的特征的共通性，降低不同的受试者的脑电数据的差异，提高准确性；并且不需要专业知识，操作简单。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103942796B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410164584.6
申请日：2014-04-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开一种高精度的投影仪‑摄像机标定系统及方法，该方法包括：用摄像机标定方法标定摄像机，得到摄像机内参数；向标定板投影纯白图案并与标定板的图案叠加，捕获标定区域图像；利用摄像机内参数对图像畸变校正后提取标定区域图像中的角点坐标；根据角点的对应关系估计摄像机像平面和标定板平面之间的单应性矩阵；依序向标定板投影不同特定棋盘图案并分别与标定板的图案叠加，分别捕获标定区域图像；对标定区域图像差分、滤波处理后提取标定板平面上的角点坐标；取角点坐标平均值后应用单应性矩阵映射角点至标定板平面；按角点的获取情况重复上述步骤。利用摄像机标定方法标定投影仪。本发明提高了光三维测量系统的精度。
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公开(公告)号：CN117171782A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310834249.1
申请日：2023-07-07
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于隐私计算领域。该方法包括：针对目标业务场景，确定当前用于保护模型训练过程中隐私数据的隐私保护等级；其中，目标业务场景包括搜索业务场景、广告业务场景或推荐业务场景；其中，不同的隐私保护等级对应不同的数据保护范围，数据保护范围是对模型训练过程中的隐私数据进行加密处理的范围；对于已配置的多个隐私保护等级，级别高的隐私保护等级的数据保护范围包括级别低的隐私保护等级的数据保护范围；确定当前的隐私保护等级对应的第一数据保护范围；在模型训练过程中，对第一数据保护范围内的隐私数据进行加密处理，得到密文数据。本公开实现了有效的隐私保护。
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公开(公告)号：CN112149541A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010963626.8
申请日：2020-09-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种用于睡眠分期的模型训练方法，方法包括：构建用于睡眠分期的单通道输入竞争学生模型和多通道输入教师模型；将多通道信号输入教师模型，并根据教师模型的输出获得教师模型损失，将单通道信号输入所述竞争学生模型，并根据竞争学生模型的输出获得竞争学生模型损失；根据教师模型中隐含层的输出和竞争学生模型中隐含层的输出确定知识迁移损失；根据竞争学生模型损失、教师模型损失和知识迁移损失对教师模型和竞争学生模型进行优化，直至满足停止条件；根据已训练教师模型和已训练竞争学生模型构建用于睡眠分期的单通道输入合作学生模型，并基于知识蒸馏技术对合作学生模型进行训练，最终得到精度得到改善的教师模型和合作学生模型。
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公开(公告)号：CN111657860A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010408610.0
申请日：2020-05-14
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476
Abstract: 本申请公开了一种基于对抗学习的睡眠阶段识别方法及系统，包括：将脑电信号训练集输入至待训练对抗特征提取器，基于对抗学习进行训练更新，得到对抗特征提取器；将脑电信号训练集输入至待训练个体特征提取器进行训练和更新，得到个体特征提取器；将脑电信号测试集分别输入至对抗特征提取器和个体特征提取器，训练和更新待训练神经网络、待训练睡眠阶段分类器和待训练条件随机场层，得到神经网络、睡眠阶段分类器和条件随机场层；将待分类脑电信号输入至三特征网络，确定睡眠阶段。只使用单通道脑电信号能够减小设备体积；通过对抗学习增加提取到的特征的共通性，降低不同的受试者的脑电数据的差异，提高准确性；并且不需要专业知识，操作简单。
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公开(公告)号：CN103809880A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410062551.0
申请日：2014-02-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F3/0487 , G06F3/01
CPC classification number: H04N5/2258 , G06F3/017 , G06F3/0416 , G06F3/0418 , G06F3/0425 , G06F3/0428
Abstract: 本发明涉及人机交互技术领域，特别涉及一种人机交互系统及方法。该人机交互系统，包括：投影单元、第一图像传感单元、第二图像传感单元、接口单元、图像处理单元、投影界面处理单元、以及控制单元。本发明提供的人机交互系统，可轻松地将人机交互界面投影在人们日常中遇到的各种平面上以实现无处不在的人机界面显示，提高用户体验。
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