公开(公告)号：CN112528672A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011463822.5

申请日：2020-12-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李睿凡 ,  陈昊 ,  冯方向 ,  张光卫 ,  王小捷

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于图卷积神经网络的方面级情感分析方法及装置，所述方法包括：获取待进行方面情感分析的句子，以及该待进行方面情感分析句子中的方面词；对待进行方面情感分析的句子以及方面词进行预处理，得到待进行方面情感分析的句子对应的输入向量序列以及句法加权图；将输入向量序列和句法加权图，输入预先训练的双重图卷积神经网络中，得到方面词对应的情感分析结果。本发明实施例，使用双重图卷积神经网络不仅关注句子的句法特征，还关注句子的语义特征，提取句子对应的语义相关特征，弥补了对句法不敏感的句子提取句法特征不准确的缺陷，提高情感分析结果的准确性。

公开(公告)号：CN109146892A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810813038.9

申请日：2018-07-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 鲁鹏 ,  张昊 ,  彭响 ,  刘咏彬 ,  王小捷

IPC: G06T7/11

Abstract: 本申请实施例提供了一种基于美学的图像裁剪方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取待裁剪图像；根据显著性检测算法，计算所述待裁剪图像对应的显著图，其中，所述显著图包括所述待裁剪图像对应的显著度图像，所述显著度图像是灰度图像；通过显著区域提取算法，在所述显著图中确定显著边界框；在所述待裁剪图像中，确定所述显著边界框对应的显著区域，其中，所述显著区域为所述待裁剪图像中所述显著边界框包含的图像区域；根据美学区域识别算法和所述显著区域，确定包含所述显著区域的美学区域边界框；基于所述美学区域边界框，对所述待裁剪图像进行裁剪，得到目标图像。采用本发明，可以提高确定裁剪框的效率。

公开(公告)号：CN108492294A

公开(公告)日：2018-09-04

申请号：CN201810247248.6

申请日：2018-03-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 鲁鹏 ,  于金倍 ,  刘咏彬 ,  芦效峰 ,  李睿凡 ,  王小捷

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明实施例提供了一种图像色彩和谐程度的评估方法及装置，其中方法包括：通过预设的无向图建立初始条件随机场；根据预设样本图像和预设训练算法，对初始神经网络进行训练；利用训练后的神经网络确定初始条件随机场的关联势函数及交互势函数；根据关联势函数和所述交互势函数，确定初始条件随机场对应的条件随机场模型；当获取到待评估图像时，将待评估图像切分为多个图像块并输入至条件随机场模型，计算得到待评估图像的色彩和谐评估值。本发明实施例提供的图像色彩和谐程度的评估方法，无需人工评估即可计算得到对应的色彩和谐评估值，从而实现自动对图像的色彩和谐程度进行评估。

公开(公告)号：CN103793507A

公开(公告)日：2014-05-14

申请号：CN201410039222.4

申请日：2014-01-26

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李睿凡 ,  鲁鹏 ,  冯方向 ,  王小捷

IPC: G06F17/30 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06F17/30017 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提出了一种使用深层结构获取双模态相似性测度的方法，该方法包括：第一模态原始数据使用经典特征提取方法获取第一模态的低级表达P1，第二模态原始数据使用经典特征提取方法获取第二模态的低级表达T1，P1为n维向量，T1为l维向量；第一模态的低级表达P1通过堆叠的两层受限波尔兹曼机获得中级表达P3；第二模态的低级表达T1通过堆叠的两层受限波尔兹曼机获得中级表达T3；所述第一模态的中级表达P3与第二模态的中级表达T3分别使用自动编码器进行编码，编码后第一模态表示为P4，第二模态表示为T4，所述P4与T4为相同维数的向量，计算P4与T4的相似性测度。

公开(公告)号：CN103678660A

公开(公告)日：2014-03-26

申请号：CN201310722183.3

申请日：2013-12-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 鲁鹏 ,  李睿凡 ,  刘咏彬 ,  袁彩霞 ,  王小捷

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30247

Abstract: 本发明公开了一种图像检索方法，首先计算图像数据库中任意两个图像的内点数，根据公式计算任意两个图像的相关度值；然后计算查询目标与图像数据库中任一图像的相关度值，得到与查询目标直接相关的图像与间接相关的图像；构建一个赋权邻接矩阵A进行衰减，且增加弥补衰减过度造成间接相关度值过小的补给项计算查询目标vq与图像vi的间接相关度值，并通过迭代调整所述间接相关度值使得相关度值越高的图像与查询目标vq的间接相关度值越大；将查询目标与图像数据库各图像的直接相关度和间接相关度进行排序，得到图像数据库中包含查询目标的图像。