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公开(公告)号：CN106097313B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201610383908.4
申请日：2016-06-02
申请人： 甘肃读者动漫科技有限公司 , 北京邮电大学世纪学院
IPC分类号： G06T7/11
摘要： 本发明实施例提供了一种图像分割方法及装置，所述方法包括：将图像的所有像素点映射到CIELAB色彩空间中；将图像均匀分割成第一超像素的数量个第一区域，对每个第一区域及其附近区域内的像素点进行划分，得到该第一区域对应的第一超像素；将所有第一超像素映射到RGB色彩空间中，对第一超像素中的像素点求平均，得到对应的第二超像素，以所有第二超像素为顶点，以相邻第二超像素之间的相似距离为边，构建无向图；根据无向图中的相似距离满足预设条件的相邻两个第二超像素构成分割区域，并根据相邻分割区域中边的权值大小判断该相邻分割区域是否合并。本发明实施例可使图像中的像素点变化平滑，减少过分割的现象发生，提高图像分割效果。
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公开(公告)号：CN106802953A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710033834.6
申请日：2017-01-16
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/80
摘要： 本发明实施例提供了一种用于SWF文件的半结构化数据模型构建方法及装置，方法包括：构建初始半结构化数据模型；针对待存储的SWF文件的文件体，获得文件体中的各个对象的类别标识，并确定各包含相同类别标识对象的对象分组；针对各对象分组，根据该对象分组内包含的各对象的大小，确定该对象分组的存储空间；在文件体子树中构建各对象分组对应的类别子树；并根据各对象分组的存储空间，确定各类别子树的存储空间。应用本发明实施例，能够根据各个对象的大小，确定对象分组的存储空间，进而能够根据对象分组的存储空间，确定各类别子树的存储空间，从而能够解决现有技术中存在的半结构化数据模型存储空间冗余的问题。
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公开(公告)号：CN107578069B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201710838787.2
申请日：2017-09-18
申请人： 北京邮电大学世纪学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种图像多尺度自动标注方法，步骤包括：在训练集中寻找待标注图像的K近邻图像；全局标注在K近邻图像中出现的频率作为第一权重；选择匹配度最高的M个K近邻图像加入候选集；依据候选集图像的每个全局标注出现的频率更新第一权重获得第二权重；利用候选集图像对待标注图像进行局部标注；计算待标注图像的每个局部标注在训练集图像中与训练集图像的所有全局标注的平均相关度系数，与第一权重和第二权重加权求和得到第三权重，取第三权重最大的t个全局标注作为待标注图像的全局标注。本发明方法实现了图像的局部语义与全局语义的多尺度标注。在进行全局标注时，利用了局部标注与全局标注间的关联度信息，提高了全局标注的准确性。
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公开(公告)号：CN106682229A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710012564.0
申请日：2017-01-09
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/285
摘要： 本发明实施例提供了一种面向数据分类的特征权重确定方法及装置，方法包括：获取各类别的训练数据，初始化每个训练数据的当前特征权重为相同值，获取预设的执行数量；依次执行循环次数为执行数量的下列步骤：将各训练数据的当前特征权重确定为对应各训练数据的第一特征权重；针对每个训练数据，将该训练数据作为第一训练数据，并计算第一训练数据与其他各训练数据的欧式距离；根据计算的欧式距离，确定其他各训练数据的样本权重；根据其他各训练数据的样本权重、第一训练数据的第一特征权重、以及预先构建的多目标优化函数，确定第一训练数据的当前特征权重。应用本发明实施例，可以确定每个训练数据的特征权重，进而能够准确的对数据进行分类。
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公开(公告)号：CN106845537B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201710012563.6
申请日：2017-01-09
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供了一种基于自适应阈值的分类器半径确定方法及装置，方法包括：获取各类别的训练数据；针对任一目标训练数据，计算目标训练数据与其他训练数据的欧式距离；按照所计算得到的欧式距离从小到大的顺序，对其他训练数据进行排序；按照排序结果，判断第一次出现的其他类别中的训练数据是否为特殊异类数据；如果是，将该训练数据之后的最小不纯度对应的第一训练数据与目标训练数据的欧氏距离确定为目标训练数据的分类器半径；如果否，将第二训练数据与所述目标训练数据的欧氏距离确定为所述目标训练数据的分类器半径。应用本发明实施例，通过对特殊异类数据进行判断，可以准确的确定分类器半径，进而能够准确的对数据进行分类。
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公开(公告)号：CN106845537A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710012563.6
申请日：2017-01-09
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6267 , G06K9/6256
摘要： 本发明实施例提供了一种基于自适应阈值的分类器半径确定方法及装置，方法包括：获取各类别的训练数据；针对任一目标训练数据，计算目标训练数据与其他训练数据的欧式距离；按照所计算得到的欧式距离从小到大的顺序，对其他训练数据进行排序；按照排序结果，判断第一次出现的其他类别中的训练数据是否为特殊异类数据；如果是，将该训练数据之后的最小不纯度对应的第一训练数据与目标训练数据的欧氏距离确定为目标训练数据的分类器半径；如果否，将第二训练数据与所述目标训练数据的欧氏距离确定为所述目标训练数据的分类器半径。应用本发明实施例，通过对特殊异类数据进行判断，可以准确的确定分类器半径，进而能够准确的对数据进行分类。
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公开(公告)号：CN106097313A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610383908.4
申请日：2016-06-02
申请人： 甘肃读者动漫科技有限公司 , 北京邮电大学世纪学院
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明实施例提供了一种图像分割方法及装置，所述方法包括：将图像的所有像素点映射到CIELAB色彩空间中；将图像均匀分割成第一超像素的数量个第一区域，对每个第一区域及其附近区域内的像素点进行划分，得到该第一区域对应的第一超像素；将所有第一超像素映射到RGB色彩空间中，对第一超像素中的像素点求平均，得到对应的第二超像素，以所有第二超像素为顶点，以相邻第二超像素之间的相似距离为边，构建无向图；根据无向图中的相似距离满足预设条件的相邻两个第二超像素构成分割区域，并根据相邻分割区域中边的权值大小判断该相邻分割区域是否合并。本发明实施例可使图像中的像素点变化平滑，减少过分割的现象发生，提高图像分割效果。
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公开(公告)号：CN107578069A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710838787.2
申请日：2017-09-18
申请人： 北京邮电大学世纪学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种图像多尺度自动标注方法，步骤包括：在训练集中寻找待标注图像的K近邻图像；全局标注在K近邻图像中出现的频率作为第一权重；选择匹配度最高的M个K近邻图像加入候选集；依据候选集图像的每个全局标注出现的频率更新第一权重获得第二权重；利用候选集图像对待标注图像进行局部标注；计算待标注图像的每个局部标注在训练集图像中与训练集图像的所有全局标注的平均相关度系数，与第一权重和第二权重加权求和得到第三权重，取第三权重最大的t个全局标注作为待标注图像的全局标注。本发明方法实现了图像的局部语义与全局语义的多尺度标注。在进行全局标注时，利用了局部标注与全局标注间的关联度信息，提高了全局标注的准确性。
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