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公开(公告)号：CN108984551A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201710400994.X
申请日：2017-05-31
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学 , 广州中大微电子有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多类别联合软聚类的推荐方法及系统，其中，所述推荐方法包括：获取用户-物品交互信息，根据所述用户-物品交互信息构建评分矩阵和分类矩阵；对所述评分矩阵和所述分类矩阵进行多类别软聚类处理，获取多类别软聚类结果；采用加权非负矩阵分解对所述多类别软聚类结果进行用户喜好度预测，获取预测结果；根据所述预测结果向用户推荐预测分数最高的物品。在本发明实施例中，可以根据用户对物品的喜爱程度对进行评分预测，根据评分预测向用户推荐物品，预测准确度较高。
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公开(公告)号：CN108932449A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201710390990.8
申请日：2017-05-27
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 广州中大微电子有限公司
CPC分类号： G06K7/146 , G06K7/1482 , G06K9/6218
摘要： 本发明公开了一种基于聚类的条码二值化方法及系统，主要解决条码图像在解码过程中，由于受到噪声的污染，导致图像进行二值化的准确性降低。该方法包括：获取彩色图像；对所述彩色图像进行灰度转换，获取灰度图像；对所述灰度图像进行二值化处理，其中又包括：确定聚类数目数值，初始化聚类中心和设置很小的实数，对所述灰度图像进行均值滤波，更新聚类的中心和隶属度函数，确定聚类满足条件新的聚类中心与旧的聚类中心差值的平方是否小于设置的实数，否则继续对所述灰度图像进行均值滤波；最后获取灰度图像二值化后结果。通过实施本发明实施例，对条码图像依次进行灰度转换、模糊聚类方法进行二值化处理能够获取高准确度的图像二值化后结果。
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公开(公告)号：CN108763997A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810333049.7
申请日：2018-04-13
申请人： 广州中大微电子有限公司 , 广州智慧城市发展研究院
IPC分类号： G06K7/14
CPC分类号： G06K7/1417 , G06K7/146
摘要： 本发明公开了一种基于交叉方向快速二值化的二维码降噪方法及系统，其中，所述二维码降噪方法包括：设置用于进行二维码降噪的滑动窗口，所述滑动窗口半径大小为w，其中2≤w≤5；在所述滑动窗口内对二维码图像进行交叉快速求和处理，获取二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口内像素值的和；计算二维码图像矩阵中各像素值所对应滑动窗口的阈值；根据计算获取的阈值对二维码图像矩阵中各像素值进行二值化处理，获取二值化后的二维码图像；对二值化后的二维码图像进行遍历插值降噪处理，获取降噪后的二维码图像。在本发明实施例中，具有高效快捷，鲁棒性强，在光照不均条件下能快速地对二维码图像进行二值化，有效去除二维码图像中的干扰噪声。
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公开(公告)号：CN107392134A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710577103.8
申请日：2017-07-14
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于联合分块的人脸识别方法及系统，其中，所述方法包括：对获取的人脸图像进行分块处理，获取分块后的人脸图像分块组成类集合；对人脸图像分块组成类集合进行k-mean算法聚类处理，将聚类结果转换成聚类矩阵；对人脸图像分块组成类集合进行标记并计算每个人脸图像分块之间的距离，获取每个集合中距离最短的两个人脸图像分块；根据每个集合中距离最短的两个人脸图像分块对聚类矩阵进行扩展，根据扩展结果进行类别稀疏表示计算，获取计算后的联合分块字典矩阵；对计算后的联合分块字典矩阵进行重构误差最小分类处理，根据重构结果进行人脸识别，获取人脸识别结果。在本发明实施例中，可以快速准确的实现人脸识别。
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公开(公告)号：CN106845312B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201611231806.7
申请日：2016-12-28
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
摘要： 本发明提出了一种二维码图像质量的预判断方法，包括如下步骤：S1，建立二维码检测模块数据库；S2，对对象二维码图像进行预处理，获取对应的二值化图像；S3，在二维码检测模块数据库中查找与步骤S2中的二值化图像对应的二维码检测模块；S4；通过机器学习分类器SVM算法进行分类决定S3中获取的二维码检测模块能否识别S2中的二值化图像，如果能，则对象二维码图像可别使用，如果不能，则对象二维码图像被淘汰。本发明能够有效快速的提前判断该输入二维码是否能够被正确解码，进一步保证了二维码的质量，从而进一步的为人们的工作生活带来便利。
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公开(公告)号：CN106845312A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611231806.7
申请日：2016-12-28
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
CPC分类号： G06K7/1417 , G06K9/6269
摘要： 本发明提出了一种二维码图像质量的预判断方法，包括如下步骤：S1，建立二维码检测模块数据库；S2，对对象二维码图像进行预处理，获取对应的二值化图像；S3，在二维码检测模块数据库中查找与步骤S2中的二值化图像对应的二维码检测模块；S4；通过机器学习分类器SVM算法进行分类决定S3中获取的二维码检测模块能否识别S2中的二值化图像，如果能，则对象二维码图像可别使用，如果不能，则对象二维码图像被淘汰。本发明能够有效快速的提前判断该输入二维码是否能够被正确解码，进一步保证了二维码的质量，从而进一步的为人们的工作生活带来便利。
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公开(公告)号：CN109272316B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201811116933.1
申请日：2018-09-25
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
IPC分类号： G06Q20/38
摘要： 本发明实施例公开了一种基于区块链网络下的区块实现方法及系统，区块链系统与应用端建立交易节点和共识节点，所述方法包括如下步骤：所述区块链系统控制着交易节点在非交付共识下与应用端实现交易互动，并控制着共识节点在与应用端存在交付共识时产生区块，并将所产生的区块发送给交易节点，所述交易节点将所述区块存储在本地账本中。在本发明实施例中，将负责交易的节点和负责共识的节点区分开来，交易节点与应用紧紧相关，而共识节点只需获得应用的背书交易，然后独立的运行复杂的共识环节，可以使得共识节点独立采用算力大的终端，减少交易直接相关节点的负担，从而提升整个区块链的效率。
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公开(公告)号：CN107368803A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710576445.8
申请日：2017-07-14
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于类别稀疏表示的人脸识别方法及系统，其中，所述人脸识别方法包括：对所述待识别人脸图像信息进行一维数组提取预处理，获取表示待识别人脸图像信息的一维数组信息；采用基本字典和核扩展字典对所述一维数组信息进行构建类别稀疏表示的计算处理，获取所述一维数组信息的类别稀疏表示；根据所述基本字典、所述核扩展字典和所述类别稀疏表示计算所述残差分类，获取残差分类集合；对所述残差分类集合内的残差分类进行排序处理，根据排序结果获取待识别人脸图像信息的识别结果。在本发明实施例中，通过本发明实施例可以在人脸被遮挡的情况下也有较高的识别准确率，并且在实施过程中，降低特征维度，有效增加了识别速度。
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公开(公告)号：CN109325416A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810965507.9
申请日：2018-08-23
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于PCA和SRC的高清图像人脸快速识别方法，主要提高高清图像的人脸识别速度。该方法主要包括以下步骤：首先，获取标准图像，输入数据库；接着，结合主成分分析(PCA,Principal Component Analysis)和Adaboost算法思想，使用数据库中的人脸图像对模型进行训练，获得多个特征矩阵。通过每个特征矩阵均能对应得到待分类图像的分类结果，再进行加权投票获得最终的分类预测，这样可在降低维度提高速度的同时保证分类识别的准确率；然后，通过对待分类图像进行仿射变换，降低SRC算法对人像姿态的要求；最后，使用改进的SRC对待分类图像进行分类。通过实施本发明实例，依次获取图片输入数据库、对图片进行模型训练、对待分类图像进行仿射变换、使用改进的SRC对图片进行分类识别，本专利所提出的方法具有很好的效果。
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公开(公告)号：CN107808365A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710915162.1
申请日：2017-09-30
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
CPC分类号： G06T5/002 , G06N3/0454 , G06T3/4007 , G06T7/13 , G06T2207/20084
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络自压缩的图像降噪方法及系统，其中，所述图像降噪方法包括：将待降噪图像输入第一神经网络模型中；采用所述第一神经网络模型中的卷积层对所述待降噪图像进行神经网络隐式信息提取处理，获取待降噪图像的图像轮廓信息；采用所述第一神经网络模型中的降维采样层对所述轮廓图像信息进行降维采样处理，最后输出底层输出图像；将所述底层输出图像输入第二神经网络模型中；在所述第二神经网络模型中对所述底层输出图像进行图像升采样处理，并在所述图像升采样处理过程中同时采用最相邻像素点进行插值处理，输出复原降噪图像；将最后输出的复原降噪图像作为降噪图像。在本发明实施例中，可以保证图像降噪质量和高效性。
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