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公开(公告)号：CN113159303B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110231652.6
申请日：2021-03-02
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC: G06F17/15
Abstract: 本发明请求保护一种基于量子线路的人工神经元构造方法，属于量子机器学习领域，首先将神经元的输入与权重分别编码至量子计算基态上，然后将包含神经元权重值的受控酉门作用在输入量子态上，最后通过量子相位估计得到神经元输出。实现上述方案的量子神经元模型主要由三部分量子线路组成：第一部分为输入与权重相互作用量子线路，该线路可以很好地实现神经元接收到来自不同连接强度输入值的功能；第二部分为相位估计量子线路，该线路则实现了神经元激活函数的功能；第三部分为权重更新量子线路，该线路实现对权重值的更新转换为对表示权重量子态的每一个量子比特状态的更新。本发明具有量子信息处理的优势。
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公开(公告)号：CN108596919A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810372310.4
申请日：2018-04-24
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种基于深度图的自动图像分割方法。针对GrabCut在图像中存在前背景颜色相近、阴影或低对比度区域时，不能有效分割图片，提出一种改进的GrabCut图像分割算法。本发明在用显著性实现GrabCut自动分割的基础上，融合了深度信息，提高了算法的分割准确度。首先，通过深度信息指导显著信息来初始化GrabCut算法，其次，将深度信息融入算法的能量公式中，最后，用改进的能量公式和超像素构建网络流图，进行最大流/最小割。相对于传统的图割方法，本发明将深度信息有效地结合到了GrabCut自动分割框架中，提高了分割算法的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113159303A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110231652.6
申请日：2021-03-02
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种基于量子线路的人工神经元构造方法，属于量子机器学习领域，首先将神经元的输入与权重分别编码至量子计算基态上，然后将包含神经元权重值的受控酉门作用在输入量子态上，最后通过量子相位估计得到神经元输出。实现上述方案的量子神经元模型主要由三部分量子线路组成：第一部分为输入与权重相互作用量子线路，该线路可以很好地实现神经元接收到来自不同连接强度输入值的功能；第二部分为相位估计量子线路，该线路则实现了神经元激活函数的功能；第三部分为权重更新量子线路，该线路实现对权重值的更新转换为对表示权重量子态的每一个量子比特状态的更新。本发明具有量子信息处理的优势。
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公开(公告)号：CN108596919B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810372310.4
申请日：2018-04-24
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种基于深度图的自动图像分割方法。针对GrabCut在图像中存在前背景颜色相近、阴影或低对比度区域时，不能有效分割图片，提出一种改进的GrabCut图像分割算法。本发明在用显著性实现GrabCut自动分割的基础上，融合了深度信息，提高了算法的分割准确度。首先，通过深度信息指导显著信息来初始化GrabCut算法，其次，将深度信息融入算法的能量公式中，最后，用改进的能量公式和超像素构建网络流图，进行最大流/最小割。相对于传统的图割方法，本发明将深度信息有效地结合到了GrabCut自动分割框架中，提高了分割算法的准确性。
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公开(公告)号：CN113128665A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110287085.6
申请日：2021-03-17
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种应用于面部表情识别的量子前馈神经网络构造方法，属于量子机器学习领域，首先构造了量子神经元的基本结构，然后将该神经元模型组建相应的量子前馈神经网络模型，该模型的输入层、输出层及中间隐层都由量子态的形式表示，使其在计算的过程中可以利用量子计算的一些特有性质提高其学习能力，最后将改进的量子搜索算法作为该网络模型的学习算法。本发明构造的量子前馈神经网络模型通过量子叠加性可以极大的节约数据存储资源，且通过量子并行性可以同时对数据集多个样本进行并行计算从而提高训练速率，相较于经典搜索算法其本身就具有平方级加速的能力，所以作为该量子前馈神经网络的算法则会在神经网络的训练上更有优势。
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公开(公告)号：CN108734657B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201810384920.6
申请日：2018-04-26
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种具有视差处理能力的图像拼接方法。突破了传统拼接方法对输入图像共平面的限制，提出一种基于多单应矩阵的图像拼接方案。该方案首先设计了一种独特的SIFT特征描述子：选取圆环作为领域构造关键点描述符，结合梯度直方图和灰度差信息作为描述符的特征信息，最终形成一个新的36维特征向量；然后采用多单应矩阵的方法，用多单应矩阵进行配准对齐。先用局部投影变换模型，并用网格引导每个图像的投影变换。这样重叠区域能够精准对齐并具有最小的局部失真。完成对每个局部区域的投影变换后，再用一个全局的相似变换来约束每个图像的投影变换，使得其整体上类似于相似变换。拼接的结果既能精确对齐又不会有太大的畸变。
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公开(公告)号：CN108734657A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810384920.6
申请日：2018-04-26
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种具有视差处理能力的图像拼接方法。突破了传统拼接方法对输入图像共平面的限制，提出一种基于多单应矩阵的图像拼接方案。该方案首先设计了一种独特的SIFT特征描述子：选取圆环作为领域构造关键点描述符，结合梯度直方图和灰度差信息作为描述符的特征信息，最终形成一个新的36维特征向量；然后采用多单应矩阵的方法，用多单应矩阵进行配准对齐。先用局部投影变换模型，并用网格引导每个图像的投影变换。这样重叠区域能够精准对齐并具有最小的局部失真。完成对每个局部区域的投影变换后，再用一个全局的相似变换来约束每个图像的投影变换，使得其整体上类似于相似变换。拼接的结果既能精确对齐又不会有太大的畸变。
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