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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108630212B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810290508.8
申请日：2018-04-03
IPC: G10L19/032 , G10L19/04 , G10L19/12
Abstract: 本发明涉及一种非盲带宽扩展中高频激励信号的感知重建方法与装置，首先计算原始高频激励信号的感知特征参数，根据该参数的统计阈值选择重建的高频激励信号源；然后计算原始高频激励信号MDCT域内的子带能量，并用该能量对高频激励信号源进行能量调整；最后通过高频激励信号的感知特征参数对能量调整后的高频激励信号进行感知恢复。本发明仅通过增加感知特征参数，对高频激励信号的重建音质起到了明显的提升。
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公开(公告)号：CN118968266A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410944910.9
申请日：2024-07-15
Applicant: 东华理工大学
IPC: G06V10/98 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V40/14 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及电子信息技术领域，具体的说是一种基于集成学习的彩色眼底图像质量评价方法，包括数据集的划分，数据集包括彩色眼底I QA数据集和分割数据集，分别随机选取数据集80％的数据作为训练集，余下20％的数据为验证集。ResNet‑18模型和U‑Net模型单独训练，互不干扰；将彩色眼底I QA数据集训练集中的50％(根据数据量调整比例)的图像进行手工标注4个特征，4个特征分别为：对比度、焦点、照明、阴影和反射；本申请提出的基于集成学习的CF图像质量评价方法，该方法符合眼科诊室的实际需求，能对现场拍摄的CF图像进行全面评价，来判断这张图像是否适用于眼科医生诊断。
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公开(公告)号：CN113610863A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110833348.9
申请日：2021-07-22
Applicant: 东华理工大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种多曝光图像融合质量评估方法，该方法将融合图像与多曝光图像序列的相位一致性特征图、梯度幅度特征图、色彩饱和度特征图进行加权融合，再通过互信息量加权得到局部质量分数，其次，通过计算融合图像与多曝光图像序列的梯度不一致性，生成二进制图像，分割动态和静态区域，并计算动态和静态区域的区域质量分数，两个区域质量分数求平均得到最终质量得分。本发明从人类视觉系统特性出发，利用二值化处理，采用静态和动态结合的方式，解决了多曝光图像融合质量评估时难以兼顾的准确性和高效性，利用梯度幅度特征和饱和度特征，解决在色彩失真图像上表现不佳的问题。
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公开(公告)号：CN111832499A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010695682.8
申请日：2020-07-17
Applicant: 东华理工大学
Abstract: 本发明公开了一种简易人脸识别分类系统，包括人脸捕获模块、数据处理模块、神经网络模块、识别测试模块；人脸捕获模块利用OpenCV或Dlib库在摄像头捕获人脸中进行人脸的标记和提取获得人脸数据集；数据处理模块对人脸捕获模块得到的人脸数据集进行处理，使之能够被神经网络训练学习；神经网络模块对数据处理模块得到的处理后的数据进行训练和测试，得到网络训练的权重模型文件；识别测试模块进行人脸识别的演示。本发明快速利用TensorFlow深度学习框架搭建一个简易的人脸识别分类系统，为深度学习在人脸识别的应用提供更多的参考可能；同时，本系统同样将在安全验证、门禁识别以及人脸支付等应用人脸识别的领域提供更多可能。
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公开(公告)号：CN108630212A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810290508.8
申请日：2018-04-03
IPC: G10L19/032 , G10L19/04 , G10L19/12
Abstract: 本发明涉及一种非盲带宽扩展中高频激励信号的感知重建方法与装置，首先计算原始高频激励信号的感知特征参数，根据该参数的统计阈值选择重建的高频激励信号源；然后计算原始高频激励信号MDCT域内的子带能量，并用该能量对高频激励信号源进行能量调整；最后通过高频激励信号的感知特征参数对能量调整后的高频激励信号进行感知恢复。本发明仅通过增加感知特征参数，对高频激励信号的重建音质起到了明显的提升。
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