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公开(公告)号：CN113590965B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110896190.X
申请日：2021-08-05
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/78 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种融合知识图谱与情感分析的视频推荐方法，包括：1、使用知识图谱作为额外辅助信息，通过文本卷积神经网络提取视频特征生成视频向量；2、构建情感兴趣预测模型，眼动仪采集的眼动数据通过广义回归神经网络生成情感向量；3、将历史视频向量与对应的视频情感向量进行拼接经过神经网络DNN生成历史视频最终向量，计算所有历史视频最终向量的加和平均值动态的构建用户向量；4、候选视频向量和用户向量拼接后通过多层感知计算用户点击候选视频的概率，得到Top‑N推荐列表。本发明通过建立融合知识图谱与情感分析的视频推荐模型，用于用户的个性化推荐，并能提高推荐精度。
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公开(公告)号：CN118051633A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410148559.2
申请日：2024-02-01
摘要： 本发明涉及跨模态检索技术领域，公开了一种基于长短映射的跨模态哈希检索方法，包括以下步骤：建立多模态数据集，多模态数据集中包括多个由图像以及对应的文本描述组成的图像文本描述对；构建长短映射方法；构建检索模型；哈希检索；本发明通过深度学习提取多维度特征，依据多维度特征之间的相关性差异实现不同维度特征之间的映射以增强低维特征的表现能力并提升检索准确率。
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公开(公告)号：CN114419687A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110943991.7
申请日：2021-08-17
IPC分类号： G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06Q50/20 , G10L15/02 , G10L15/04 , G10L25/24 , G10L25/45 , G10L25/63
摘要： 本发明公开了一种面向视频学习过程的认同度量化评估方法及系统，属于多媒体内容分析技术领域，包括：采集教学视频和学习者的面部视频；基于语音情感分类模型对教学视频进行处理，得到教学视频的情感表示矩阵；基于人脸情感分类模型对学习者的面部视频进行处理，得到学习者的情感表示矩阵；根据教学视频的情感表示矩阵和学习者的情感表示矩阵，计算学习者和教学视频的情感一致性。本发明通过分析视频内容和学习者面部表情的情感一致性来评估学习者对视频内容的认同度，可有效度量视频内容和人脸情感的相关性。
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公开(公告)号：CN113590965A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110896190.X
申请日：2021-08-05
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/78 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种融合知识图谱与情感分析的视频推荐方法，包括：1、使用知识图谱作为额外辅助信息，通过文本卷积神经网络提取视频特征生成视频向量；2、构建情感兴趣预测模型，眼动仪采集的眼动数据通过广义回归神经网络生成情感向量；3、将历史视频向量与对应的视频情感向量进行拼接经过神经网络DNN生成历史视频最终向量，计算所有历史视频最终向量的加和平均值动态的构建用户向量；4、候选视频向量和用户向量拼接后通过多层感知计算用户点击候选视频的概率，得到Top‑N推荐列表。本发明通过建立融合知识图谱与情感分析的视频推荐模型，用于用户的个性化推荐，并能提高推荐精度。
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公开(公告)号：CN307211827S
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202130635179.9
申请日：2021-09-24
摘要： 1.本外观设计产品的名称：融合多媒体设备的智慧思政一体机。
2.本外观设计产品的用途：作为思政教学一体机的外壳，起到对一体机内部结构的保护作用。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
5.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位，省略仰视图。-
公开(公告)号：CN117933269B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410331477.1
申请日：2024-03-22
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于情感分布的多模态深度模型构建方法及系统，涉及计算机技术领域，具体步骤为：对采访数据按照情感效价属性进行重组，获得重组文本序列和重组语音序列；利用预训练模型从重组文本序列和重组语音序列提取文本初始语义特征和语音初始语义特征；利用元素感知的注意力机制对级联特征向量中不同的重要性进行学习，获得融合特征向量；利用情感编码将重组文本序列的情感分布信息投射成情感代码，获得情感分布的特征向量；基于融合特征向量和情感分布的特征向量构建多模态深度模型。本发明利用大规模预训练语言模型为句子生成情感标签，并基于不同模态的预训练模型构建多模态融合模型，减少在有限数据样本下出现的过拟合现象。
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公开(公告)号：CN117912640A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410316692.4
申请日：2024-03-20
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G16H20/70 , G16H50/20 , G06F18/22 , G06F18/2411 , G06N20/10
摘要： 本发明公开了基于域增量学习的抑郁障碍检测模型训练方法及电子设备，属于数据处理技术领域。该方法包括获取训练数据集，输入当前域和前一域，进行特征提取及预测，利用JS散度以及训练数据集中的类别信息动态学习类定制的阈值，为训练数据集中的每个类使用相应类定制的阈值进行样本选择，将样本选择结果进行域内对齐，区分样本相似性，有效缩小这些领域之间的差距。这样的对齐过程鼓励从各个领域提取的特征变得更加紧凑，从而显著提高了对新数据的适应性，减轻了灾难性遗忘，有利于提高抑郁障碍检测准确性及效率。
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公开(公告)号：CN111292273B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010148833.8
申请日：2020-03-05
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明提供了一种语义引导的暗光图像增强方法，属于图像处理技术领域，其包括以下步骤S10、将原始暗光RGB图像转换为HSV颜色空间图像；S20、使用融合增强模型对HSV颜色空间图像中V通道明度进行增强，得到图像明度增强后的V通道；S30、将图像明亮度增强后的V通道与HSV颜色空间图像中的H通道、S通道一起转换回RGB颜色空间，得到亮度增强RGB图像。本发明提供了一种语义引导暗光图像增强方法，可以提高暗光图像中图像内容的可视性，以揭示隐藏在黑暗中的细节，且能够保持图像在视觉上的自然性。
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公开(公告)号：CN110197471B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201910154634.5
申请日：2019-03-01
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06T5/40
摘要： 本发明公开一种图像对比度增强方法，所述增强方法包括：采集待处理的图像，获得原始图像；将所述原始图像采用色彩处理方法进行色彩处理，获得色彩处理图像；将所述色彩处理图像进行数据预处理，获得预处理色彩图像；将所述原始图像进行预增强处理，获得第一增强图像；根据所述色彩处理图像、所述第一增强图像和所述原始图像采用图像增强方法，获得第二增强图像。本发明提供的图像增强方法能够在像素级别感知图像的结构，进行非均一的增强，产生对比度得到增强且兼具自然性的结果。
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公开(公告)号：CN112215848A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011137108.7
申请日：2020-10-22
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于空间信息引导的实时语义分割方法，具体步骤如下：获取输入图像；将所述输入图像输入主干网络；利用所述主干网络对所述输入图片进行编码，得到输入特征；所述输入特征映射得到第一高维特征和全局上下文特征；利用所述第一高维特征和所述全局上下文特征作为空间细节引导的上下文传播模块的输入；利用所述空间细节引导的上下文传播模块内不同路径交替，进行空间信息重构；得到分割预测结果。本发明在保证分割精度的前提下，该方法可以进一步提升模型的效率。该网络是一种典型的“编码器‑解码器”的网络结构。其中，编码器旨在对输入图片进行编码，在解码的过程中引入了空间细节信息的引导。
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