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公开(公告)号：CN114154077A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111229233.5
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种多维度细粒度动态情感分析方法及系统，其中，方法包括：利用多模态数据相关经验，对缺失数据进行预测补全；对文本进行实体级的情感分析，得到针对不同实体的情感，并利用实体分割的结果对所述多模态数据进行二次切割；分别计算文本音频图像多模态的特征；利用所述多模态数据的融合特征，用训练好的分类模型预测情感；基于实体的历史情感数据，预测所述实体未来情感走向。本发明实现了针对多模态数据的一整套分析及预测技术方案。
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公开(公告)号：CN113160252B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202110563186.1
申请日：2021-05-24
Abstract: 本发明涉及一种面向文化图案图像的层次分割方法，该方法基于压缩与合并理论提出，通过计算像素之间的颜色相似特征将图像分割为多个初始区域，通过计算区域之间的颜色、纹理、区域大小与交织程度将区域合并获得层次分割结果。本方法专门针对文化图案图像数据，相比于现有分割方法，本方法分割速度快，结果能够保留更多图像细节，同时能够获得不同细节程度上的文化图案。
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公开(公告)号：CN113160252A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110563186.1
申请日：2021-05-24
Abstract: 本发明涉及一种面向文化图案图像的层次分割方法，该方法基于压缩与合并理论提出，通过计算像素之间的颜色相似特征将图像分割为多个初始区域，通过计算区域之间的颜色、纹理、区域大小与交织程度将区域合并获得层次分割结果。本方法专门针对文化图案图像数据，相比于现有分割方法，本方法分割速度快，结果能够保留更多图像细节，同时能够获得不同细节程度上的文化图案。
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公开(公告)号：CN113160251B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110562949.0
申请日：2021-05-24
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性先验的图像自动分割方法，包括以下步骤：通过背景先验显著性方法计算图像在不同超像素尺度下的显著图；采用中心‑原理公式对显著图进行增强；将增强后的显著图进行图像融合，获取融合显著图；提取原图像的RGB颜色特征、LAB颜色特征和OTC纹理特征；根据颜色特征和纹理特征对图像像素进行相似性度量；根据像素相似性对融合显著图进行处理，将符合相似性规则的像素标记为前景种子点，将不符合相似性规则的像素标记为背景种子点；通过图割原理完成对图像的自动分割。本发明方法能够自动获取种子点，同时克服光照对分割的影响，解决了现有图像分割方法需要人工参与且易受光照影响的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419387A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111229288.6
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于预训练模型和召回排序的跨模态检索系统及方法，其中，该系统包括：多维度文本信息提取模块，用于为所述跨模态检索系统提供文本侧的信息支持，通过不同维度扩大文本信息的语义表示，增加文本样本量；智能图像检索模块，用于视频智能抽帧模块和以图搜图模块，其中，视频智能抽帧模块用于从一段视频中抽取出最能代表视频内容的若干张图片，以图搜图模块用于完成大规模高效率的图片检索任务；跨模态检索模块，用于根据查询项生成大致相关地候选集，对所述候选集进行精确排序，最终返回相关地检索结果。该系统用于降低信息管理成本、提升信息搜索精度和效率，支撑大型赛事咨询和新闻搜索的多模态自动化信息检索。
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公开(公告)号：CN113254828A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110562948.6
申请日：2021-05-24
IPC: G06F16/958
Abstract: 一种基于非线性编辑技术的无缝多模态内容混合展呈方法，包括：首先利用多格式支持的多模态内容呈现方法，实现多模态数据的读取、存储和处理；然后利用非线性编辑技术，只需要上传一次多模态数据，即可突破单一的时间顺序编辑限制，按照各种顺序进行多次排列编辑，进行非线性结构的构造并以相应的结构来混合呈现；最后利用基于Canvas分层的渲染方法高效地将多模态内容渲染到页面上。该方式是相对于以一定时间顺序进行的线性编辑而言，通过非线性结构的构造来进行多模态内容的编辑，具有快捷简单、自由度高的特性。本发明实例能有效解决了网页端的增强现实内容制作效率低下，形式单一的问题，使得用户能自动化地体验具有故事主线的多模态Web AR内容。
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公开(公告)号：CN113254828B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110562948.6
申请日：2021-05-24
IPC: G06F16/958
Abstract: 一种基于非线性编辑技术的无缝多模态内容混合展呈方法，包括：首先利用多格式支持的多模态内容呈现方法，实现多模态数据的读取、存储和处理；然后利用非线性编辑技术，只需要上传一次多模态数据，即可突破单一的时间顺序编辑限制，按照各种顺序进行多次排列编辑，进行非线性结构的构造并以相应的结构来混合呈现；最后利用基于Canvas分层的渲染方法高效地将多模态内容渲染到页面上。该方式是相对于以一定时间顺序进行的线性编辑而言，通过非线性结构的构造来进行多模态内容的编辑，具有快捷简单、自由度高的特性。本发明实例能有效解决了网页端的增强现实内容制作效率低下，形式单一的问题，使得用户能自动化地体验具有故事主线的多模态Web AR内容。
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公开(公告)号：CN114154054A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111227971.6
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种基于多头自注意神经机制的多模态新闻推荐方法及装置，其中方法包括步骤，采集数据信息，包括新闻数据、特征数据、痕迹数据；基于view‑level注意力机制的多成分特征交叉模型、流式数据的热点新闻实时预测技术、智能抽帧的多模态信息融合技术，将所述数据信息融合成统一的新闻特征；将所述统一的新闻特征作为模型输入，通过用户兴趣表征模型并结合最高未来影响策略，完成个性化精准推荐的功能。本提案有效缓解了用户冷启动问题，并通过多模态信息融合对新闻中的多模态信息进行特征采集和融合，多头自注意机制进行高阶交叉特征挖掘和用户兴趣表征学习，以及最高未来影响策略和实时新闻热点挖掘为新闻赋予时序权重，参与最终的用户推荐。
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公开(公告)号：CN113160251A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110562949.0
申请日：2021-05-24
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性先验的图像自动分割方法，包括以下步骤：通过背景先验显著性方法计算图像在不同超像素尺度下的显著图；采用中心‑原理公式对显著图进行增强；将增强后的显著图进行图像融合，获取融合显著图；提取原图像的RGB颜色特征、LAB颜色特征和OTC纹理特征；根据颜色特征和纹理特征对图像像素进行相似性度量；根据像素相似性对融合显著图进行处理，将符合相似性规则的像素标记为前景种子点，将不符合相似性规则的像素标记为背景种子点；通过图割原理完成对图像的自动分割。本发明方法能够自动获取种子点，同时克服光照对分割的影响，解决了现有图像分割方法需要人工参与且易受光照影响的问题。
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