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公开(公告)号：CN116840841A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311109855.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种机动平台雷达俯冲段大斜视宽幅高分辨成像方法，通过在机动平台上利用雷达向大前斜视方向发送宽带信号，接收由地面目标返回的雷达回波数据；对雷达回波数据进行距离走动校正，再进行弯曲校正和脉压得到距离向处理后的雷达回波数据，再补偿残余多普勒中心方位非空变分量，之后在信号方位向时域进行两端补零，对补零之后的雷达回波数据通过四阶相位调节因子以及方位频域非线性变标因子进行补偿，得到系数补偿后的雷达回波数据，最后进行方位统一聚焦得到最终的目标聚焦图像。本发明通过在方位向校正斜视角空变带来的影响，在方位聚焦处理时对方位形变项进行了补偿，防止最后成像结果存在图像扭曲，因此可以提高成像聚焦质量。
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公开(公告)号：CN111832498B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010692679.0
申请日：2020-07-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的漫画人脸识别方法，其步骤为：(1)生成训练集；(2)生成C‑F Loss损失函数；(3)训练Xception卷积神经网络；(4)生成识别图片集；(5)对漫画人脸图片进行识别。本发明采用Xception卷积神经网络提取特征，可以提取到更完整的漫画人脸特征获得更高的识别率，同时，本发明在交叉熵损失函数的基础上增加了Focal Loss损失函数生成一个C‑F Loss损失函数，解决了不同类中的图片数量的不平衡和图片在训练后输出对应类别名的难易程度的不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN116401719A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310395996.X
申请日：2023-04-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/71 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F30/327
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的门级网表中硬件木马检测与定位方法，主要解决现有技术中硬件木马定位精度与效率低，且需要理想模型作为参考的问题。其实现方案是：将样本中的集成电路划分为多个极大输出子模块，提取其特征向量构建数据集；使用交叉验证法对现有机器学习模型进行训练得到分类器；利用分类器对一个待测集成电路进行木马检测；基于逐层差异分析的木马搜索方法对检测得到的含有硬件木马的极大输出子模块进行木马定位。本发明以极大输出子模块为单位进行机器学习，显著提高了分类器的性能和对木马的检测准确率；通过对比分析极大输出子模块，提高了门级网表中木马电路的定位精度和效率，可用于集成电路门级网表设计中的硬件木马防护。
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公开(公告)号：CN115515126A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211166725.9
申请日：2022-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W8/26 , H04W84/18 , H04L61/5092 , H04L61/5076 , H04L61/5007
Abstract: 本发明公开了自组织网络建立方法及基于自组织网络的智能系统，方法包括：节点向自身一跳范围内的邻居节点请求通信地址；当未接收到请求应答消息时将自身作为建立的网络中的代理节点；当自身邻居节点中存在代理节点时向目标代理节点请求通信地址；目标代理节点为节点分配通信地址；节点通过分配的通信地址成为一般节点；当节点确定自身邻居节点中不存在代理节点时向目标一般节点请求通信地址；目标一般节点对应的代理节点为节点分配地址空间；节点通过分配的地址空间成为代理节点；当一个代理节点将自身的地址空间分配完、且该代理节点一跳范围内不存在代理节点时，该代理节点通过空间地址回收得到新的地址空间。
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公开(公告)号：CN109857892B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201811645529.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/51 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于类标传递的半监督跨模态哈希检索方法，主要解决现有的训练数据没有足够的类标信息以及现有的半监督多模态方法不能有效利用类标信息的问题，其实现方案是：获取测试数据和训练数据各自对应的特征矩阵；通过类标传递分别获取无监督训练图片集和无监督训练文本集的类标矩阵；构造监督哈希的目标函数，迭代求解分别得到更新后的图片和文本哈希码矩阵以及投影矩阵，据此求得测试图片集和测试文本集的哈希码；计算测试数据哈希码与训练数据哈希码之间的汉明距离并将其从小到大进行排序，取前s个对应的训练数据作为最终查询结果。本发明能有效利用多模态半监督训练样本中的监督信息，提高检索精度，可应用于信息交叉检索和数据存储。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111782042A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010613646.2
申请日：2020-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于集成学习的脑电身份认证方法，用于解决现有技术存在的稳定性不足的问题。实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建集成学习算法Bagging分类模型；对集成学习算法Bagging分类模型进行迭代训练；获取身份认证结果。本发明利用集成学习方法来提高脑电身份认证系统的稳定性，同时降低了超参数调节的难度，降低了需要耗费的人力物力。
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公开(公告)号：CN110264826A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910500480.0
申请日：2019-06-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于虚拟现实的文化学习系统及方法，用于解决现有技术中存在的学习环境交互性差，文化学习范围单一且未能提供综合学习结果的技术问题，学习系统包括场景构建模块、学习测试模块、交互学习模块和结果输出模块，学习方法为：场景构建模块构建文化知识学习场景和文化技能学习场景；学习测试模块检测用户在学习前后对文化知识学习和文化技能学习的掌握情况；用户使用交互学习模块的虚拟现实设备在文化知识学习场景中学习语言交际知识和文化背景知识，并在文化技能学习场景中学习文化习俗行为；结果输出模块根据学习测试模块的结果计算学习得分获取综合学习结果并输出。本发明可用于在虚拟现实环境中学习文化。
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公开(公告)号：CN104637026B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201510069878.5
申请日：2015-02-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于连续多页文本图像水印嵌入与提取方法，具体步骤包括：水印置乱；单页文本图像二值化；划分区域；计算文本覆盖率和连通面积；在DCT域嵌入水印；提取水印。从而在一定程度上解决文本水印算法容量低的问题。本发明能够根据实际水印容量需求和具体的文本图像完成水印的嵌入和提取过程，并且提取效果较好，文本图像在经过打印和扫描过程后，提取到的水印数据与原始水印图像的相似度都在90％以上。此外，通过在连续多页文本图像中嵌入并成功提取水印数据，本发明整体上提高了水印的嵌入容量，从而能够提供足够的水印容量来对连续多页文本文档的版权进行鉴定和保护，进而提高文本水印技术的实用性。
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公开(公告)号：CN106600686A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611111611.9
申请日：2016-12-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多幅未标定图像的三维点云重建方法，获取物体在不同角度拍摄的图像序列作为输入集合；通过特征提取和匹配得到图像的特征匹配点对，进行稠密扩散处理；选择候选图像的特征点作为种子点向其周围邻域进行匹配扩散并过滤，获得稠密匹配点对；对相机进行标定，结合匹配点对得到其内外参数；根据相机参数及匹配点对恢复出三维模型点；进行重建，选取种子模型点生成初始patch，并在其网格邻域内扩散得到稠密的patch；根据约束条件过滤误差patch，获得精确的稠密三维点云模型。本发明可以快速获得高精度的稠密点云模型，加快模型的生成速度，增加了匹配的稠密性的准确性，增加了三维点云的稠密性和准确性。
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公开(公告)号：CN103729628B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410013073.4
申请日：2014-01-10
Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种单步手势识别方法，首先设置手势动态数组及手势动态数组中数据的有效长度阈值，设置手势图形的标准大小，设置手势图形匹配模板；定义手势识别有效区；在手势识别有效区内检测手部位置；记录有效的手势坐标数据；对手势坐标数据进行手势图形重组，得出手势图形，并旋转手势图形，使所述手势图形的起点和图心连接成的连线呈水平状态；将旋转后的手势图形缩放成预先设置的标准大小，将旋转后的手势图形与手势图形匹配模板进行对比，得到与手势图形最佳匹配的手势图形匹配模板，从而得到手势识别结果。本发明中的单步手势识别方法在不降低识别效率的基础上，增加旋转方向判断进行手势匹配识别的单步手势识别方法。
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