公开(公告)号：CN109831631A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201910006967.3

申请日：2019-01-04

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张军 ,  王凯炼 ,  宁更新 ,  冯义志 ,  余华 ,  季飞 ,  王杰

IPC: H04N5/268 ,  H04N5/262 ,  H04N5/14 ,  G10L21/0316 ,  G06T7/194 ,  G06T7/215 ,  G06T7/136 ,  A61H3/06

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意特性的视-听觉转换导盲方法，该方法利用人类对动静态物体的视觉注意特性对视频图像进行简化，并根据其重要性分别采用精度不同的听觉显示技术进行播放，可以在避免信息过载的同时，为使用者提供更多的环境信息。本发明在对视频图像简化的同时，还对行进路线上非注意区域的障碍物和运动物体进行检测，可以更好地保证使用者安全。本发明基于人类视觉的感知特性来处理视-听觉转换，比现有技术更符合视觉的使用习惯，使用起来更方便和自然。

公开(公告)号：CN114972561B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202210533017.8

申请日：2022-05-16

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张军 ,  王凯炼 ,  宁更新 ,  冯义志 ,  杨萃 ,  季飞

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明公开了一种基于信息复杂度分类的人脸超分辨率系统的人脸重建方法，过程如下：将高清人脸图像库作为训练集和测试集，构建基于信息复杂度分类的人脸超分辨率系统，将开关G拨到深度SR网络模块一侧连接，进行预训练；将开关拨到基于信息复杂度的分类网络模块一侧连接，进行训练，在训练过程中将图像通过基于信息复杂度的分类网络模块按照信息复杂度进行切割并分类，分类之后的子图像分别经过X个不同深度的卷积神经网络模块中训练；对训练数据进行数据扩充，扩充出的数据进行训练；将开关G拨到基于信息复杂度的分类网络模块一侧，将需要重建的低分辨率人脸图像输入，得到重建出的高分辨率人脸图像。

公开(公告)号：CN114972561A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210533017.8

申请日：2022-05-16

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张军 ,  王凯炼 ,  宁更新 ,  冯义志 ,  杨萃 ,  季飞

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明公开了一种基于信息复杂度分类的人脸超分辨率系统的人脸重建方法，过程如下：将高清人脸图像库作为训练集和测试集，构建基于信息复杂度分类的人脸超分辨率系统，将开关G拨到深度SR网络模块一侧连接，进行预训练；将开关拨到基于信息复杂度的分类网络模块一侧连接，进行训练，在训练过程中将图像通过基于信息复杂度的分类网络模块按照信息复杂度进行切割并分类，分类之后的子图像分别经过X个不同深度的卷积神经网络模块中训练；对训练数据进行数据扩充，扩充出的数据进行训练；将开关G拨到基于信息复杂度的分类网络模块一侧，将需要重建的低分辨率人脸图像输入，得到重建出的高分辨率人脸图像。