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公开(公告)号：CN114550270A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210207843.3
申请日：2022-03-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于双注意力机制的微表情识别方法；该方法包括：获取待识别微表情数据并对其进行预处理；根据预处理后的微表情数据进行光流特征提取，得到光流的水平分量、垂直分量和光学应变；将光流的水平分量、垂直分量和光学应变进行通道连接，得到新微表情数据；将新微表情数据输入到基于双注意力机制的inception网络中进行处理，得到微表情识别结果；本发明通过光流法提取微表情的光流特征图，通过通道注意力模块对不同的通道赋予不同的权重，通过空间注意力模块对不同的空间位置赋予不同的权重，使得网络学习到微表情的关键特征；本发明有效地提高了微表情识别的准确率，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112765486B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110087376.0
申请日：2021-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9538 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及推荐系统技术领域，具体涉及一种融合知识图谱的注意力机制的电影推荐方法，包括：获取用户‑电影交互信息和电影属性信息，通过DAE降噪自动编码器进行数据预处理；将处理的数据集构建知识图谱；对知识图谱进行建模，得到实体向量和关系向量；构建含有记忆组件注意力机制的深度学习混合推荐系统，得到用户向量和物品向量；最后通过联合学习的方式，将知识图谱与混合推荐系统进行结合，通过注意力机制得到用户对候选电影的注意力分值，降序排序得出预测评分值，再进行TOP‑N推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112949740B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110284727.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多级度量的小样本图像分类方法，该方法包括：将输入图像的特征向量放入嵌入模块进行特征提取；将经过第二层卷积及第三层卷积得到的特征描述子分别依次进行图像‑类的度量，对第四层卷积得到的特征向量进行全连接并将其做图像‑图像的度量；分别使用Sigmoid函数和Softmax函数对3个度量结果进行运算从而给出每层图像分类概率；最后通过交叉验证法对每一从属概率进行加权融合并输出分类结果；本发明融合图像级及类别级度量结果，有效挖掘图像中所表达的语义信息，能够显著的提高小样本图像分类的准确率。
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公开(公告)号：CN112765486A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110087376.0
申请日：2021-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9538 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及推荐系统技术领域，具体涉及一种融合知识图谱的注意力机制的电影推荐方法，包括：获取用户‑电影交互信息和电影属性信息，通过DAE降噪自动编码器进行数据预处理；将处理的数据集构建知识图谱；对知识图谱进行建模，得到实体向量和关系向量；构建含有记忆组件注意力机制的深度学习混合推荐系统，得到用户向量和物品向量；最后通过联合学习的方式，将知识图谱与混合推荐系统进行结合，通过注意力机制得到用户对候选电影的注意力分值，降序排序得出预测评分值，再进行TOP‑N推荐。
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公开(公告)号：CN112612973A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011637166.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q30/06 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及推荐系统技术领域，具体涉及一种结合知识图谱的个性化智能服装搭配推荐方法，获取电商平台的服装商品信息以及用户服装交互信息并构建知识图谱；对知识图谱进行建模，将知识图谱中的每个实体和关系进行学习，得到实体向量和关系向量；将实体向量和关系向量与混合推荐系统进行结合，对单品服装进行评分预测，得到服装单品推荐结果；计算两两服装单品的匹配指数，将匹配指数高的两个服装单品进行自动搭配并进行评分预测，根据评分进行最后的TOP‑N套装推荐结果。本方法使得线上的服装套装推荐更加智能化。
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公开(公告)号：CN112612973B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202011637166.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q30/06 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及推荐系统技术领域，具体涉及一种结合知识图谱的个性化智能服装搭配推荐方法，获取电商平台的服装商品信息以及用户服装交互信息并构建知识图谱；对知识图谱进行建模，将知识图谱中的每个实体和关系进行学习，得到实体向量和关系向量；将实体向量和关系向量与混合推荐系统进行结合，对单品服装进行评分预测，得到服装单品推荐结果；计算两两服装单品的匹配指数，将匹配指数高的两个服装单品进行自动搭配并进行评分预测，根据评分进行最后的TOP‑N套装推荐结果。本方法使得线上的服装套装推荐更加智能化。
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公开(公告)号：CN112949740A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110284727.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多级度量的小样本图像分类方法，该方法包括：将输入图像的特征向量放入嵌入模块进行特征提取；将经过第二层卷积及第三层卷积得到的特征描述子分别依次进行图像‑类的度量，对第四层卷积得到的特征向量进行全连接并将其做图像‑图像的度量；分别使用Sigmoid函数和Softmax函数对3个度量结果进行运算从而给出每层图像分类概率；最后通过交叉验证法对每一从属概率进行加权融合并输出分类结果；本发明融合图像级及类别级度量结果，有效挖掘图像中所表达的语义信息，能够显著的提高小样本图像分类的准确率。
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