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公开(公告)号：CN113127696B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110299342.8
申请日：2021-03-21
Applicant: 武汉大学深圳研究院 , 深圳市新一代信息技术研究院有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种提高基于行为的影响力度量准确性方法，本发明首先构建基于位置访问的社交网络，并对所有用户进行了用户签到信息记录进行提取，并且剔除了用户重复行为。然后根据目标用户的签到地点计算位置热门度。同时根据时间模型对朋友圈的总影响力进行重分配，由此剔除了朋友圈的影响因素。之后使用杰卡德的算法度量位置相似度，最后得出指定用户间的影响力大小。本发明考虑了导致用户之间存在相似签到行为的多种原因，用户本身的个人喜好、用户朋友圈共同影响、位置热门因素等，从而使两个用户之间的影响力度量结果更加准确。
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公开(公告)号：CN113553895A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110292442.8
申请日：2021-03-19
Applicant: 武汉大学深圳研究院 , 深圳市新一代信息技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸正面化的多姿态人脸识别方法，针对实际应用中的人脸姿态变化问题，提出了一种合成正面人脸图像的新方法。本发明利用编码器和解码器构成的生成器提取特征并合成正面人脸图像；利用特征判别器和图像判别器判断特征域和图像真假；利用特征提取器提取合成正脸图像和目标合成图像的特征；通过设计的损失函数，交替训练基于生成对抗网络设计的网络，直到损失函数的值稳定收敛。本发明可以将各种姿态的人脸图像校正为正脸图像，有助于减少人脸姿态变换给人脸识别带来的不利影响，有利于人脸识别在非限制条件下的实际应用。
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公开(公告)号：CN113553471A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110292441.3
申请日：2021-03-19
Applicant: 武汉大学深圳研究院 , 深圳市新一代信息技术研究院有限公司
IPC: G06F16/738 , G06K9/00 , G06K9/32 , G06T7/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于空间注意力约束的LSTM模型的视频摘要生成方法，基于一般现实规律：镜头会聚焦且跟随关键信息，在长短期记忆模型(LSTM)预测视频帧的重要性的基础上，进一步提出空间注意力用于约束长短期记忆模型(LSTM)，并根据背包算法挑选关键帧，其将视频文件分解成帧序列，按时序依次使用深度神经网络分别提取视频帧的空间域几何特征和深度特征；空间域几何特征用于确定图像画面中，能够引起观众注意的区域，并预测该区域能够获得的注意力；深度特征作为LSTM模型的输入，经计算形成LSTM模型的隐含信息能够用于预测当前图像与上下文之间的关联性分数；将空间注意力分数对LSTM模型的关联性分数计算进行约束，有效的提升了视频摘要的生成结果。
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公开(公告)号：CN104269173B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201410524839.5
申请日：2014-09-30
Applicant: 武汉大学深圳研究院
Abstract: 本发明涉及一种切换模式的音频带宽扩展编解码装置与方法，将输入的带宽信号进行语音信号、音频信号的分类并根据分类进行变换域带宽扩展编码或线性预测带宽扩展编码的选择，对高频信号或低频信号进行编码；根据不同的编码方式选择解码方式，合成高频信号。本发明综合考虑了语音和音频信号的类型差异，针对不同信号采用不同的带宽扩展策略。与AVS‑P10编码器相比，主观听力MOS分略有提升，客观质量信噪比提升明显。
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公开(公告)号：CN104269176B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201410524836.1
申请日：2014-09-30
Applicant: 武汉大学深圳研究院
IPC: G10L19/032
Abstract: 本发明涉及一种ISF系数矢量量化方法与装置，将训练好的多区域码表中的ISF系数转化为LPC系数，分别获取区域索引Choosen_cluster(i)、第一级矢量量化VQ的索引VQ(j)和第二级分裂矢量量化SVQ的索引SVQ[5]对待量化的ISF[16]系数进行量化，得到量化后的ISF_q[16]，进一步得到当前帧量化后的LPC_q[16]，将原始的LPC[16]系数通过功率谱计算公式得到对应的功率谱pf[128]；将得到的当前帧量化后的LPC_q[16]系数和原始LPC[16]系数对应的功率谱pf[128]计算出当前区域对应的谱失真SD，并与上一个区域的谱失真进行比较，获取最小的谱失真SD，将最小谱失真对应的区域索引Choosen_cluster(i)和第一级矢量量化后的索引VQ(j)以及第二级分裂矢量量化后的索引SVQ[5]输出，完成ISF系数矢量量化。本发明仅使用42bit量化16阶ISF系数，相比AMR‑WB+的46bit，少了4bit。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113127696A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110299342.8
申请日：2021-03-21
Applicant: 武汉大学深圳研究院 , 深圳市新一代信息技术研究院有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种提高基于行为的影响力度量准确性方法，本发明首先构建基于位置访问的社交网络，并对所有用户进行了用户签到信息记录进行提取，并且剔除了用户重复行为。然后根据目标用户的签到地点计算位置热门度。同时根据时间模型对朋友圈的总影响力进行重分配，由此剔除了朋友圈的影响因素。之后使用杰卡德的算法度量位置相似度，最后得出指定用户间的影响力大小。本发明考虑了导致用户之间存在相似签到行为的多种原因，用户本身的个人喜好、用户朋友圈共同影响、位置热门因素等，从而使两个用户之间的影响力度量结果更加准确。
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公开(公告)号：CN104282311A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410524838.0
申请日：2014-09-30
Applicant: 武汉大学深圳研究院
IPC: G10L19/032
Abstract: 本发明涉及一种音频编码带宽扩展中子带划分的量化方法及装置，本发明对训练样本高频信号依次进行四次分割，每次分割时按照两个新子带的样点标准差乘积最小值获取样点分割点，最终获取16个样点分割点，以此16个样点分割点对输入的音频编码带宽进行扩展，可以获得更好的高频频谱结构，更接近高频频谱形状，从而提高高频频谱重建质量；本发明使用的子带划分方法充分考虑子带量化中的统计特性，相比巴克带或均匀划分方式，本发明的主观听力MOS分略有提升，信噪比有明显提升。
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公开(公告)号：CN104269176A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410524836.1
申请日：2014-09-30
Applicant: 武汉大学深圳研究院
IPC: G10L19/032
Abstract: 本发明涉及一种ISF系数矢量量化方法与装置，将训练好的多区域码表中的ISF系数转化为LPC系数，分别获取区域索引Choosen_cluster(i)、第一级矢量量化VQ的索引VQ(j)和第二级分裂矢量量化SVQ的索引SVQ[5]对待量化的ISF[16]系数进行量化，得到量化后的ISF_q[16]，进一步得到当前帧量化后的LPC_q[16]，将原始的LPC[16]系数通过功率谱计算公式得到对应的功率谱pf[128]；将得到的当前帧量化后的LPC_q[16]系数和原始LPC[16]系数对应的功率谱pf[128]计算出当前区域对应的谱失真SD，并与上一个区域的谱失真进行比较，获取最小的谱失真SD，将最小谱失真对应的区域索引Choosen_cluster(i)和第一级矢量量化后的索引VQ(j)以及第二级分裂矢量量化后的索引SVQ[5]输出，完成ISF系数矢量量化。本发明仅使用42bit量化16阶ISF系数，相比AMR-WB+的46bit，少了4bit。
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公开(公告)号：CN113553471B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202110292441.3
申请日：2021-03-19
Applicant: 武汉大学深圳研究院 , 深圳市新一代信息技术研究院有限公司
IPC: G06F16/738 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种基于空间注意力约束的LSTM模型的视频摘要生成方法，基于一般现实规律：镜头会聚焦且跟随关键信息，在长短期记忆模型(LSTM)预测视频帧的重要性的基础上，进一步提出空间注意力用于约束长短期记忆模型(LSTM)，并根据背包算法挑选关键帧，其将视频文件分解成帧序列，按时序依次使用深度神经网络分别提取视频帧的空间域几何特征和深度特征；空间域几何特征用于确定图像画面中，能够引起观众注意的区域，并预测该区域能够获得的注意力；深度特征作为LSTM模型的输入，经计算形成LSTM模型的隐含信息能够用于预测当前图像与上下文之间的关联性分数；将空间注意力分数对LSTM模型的关联性分数计算进行约束，有效的提升了视频摘要的生成结果。
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公开(公告)号：CN106653061A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610967738.4
申请日：2016-11-01
Applicant: 武汉大学深圳研究院
IPC: G10L25/54
CPC classification number: G10L25/54
Abstract: 本发明公开了一种基于字典分类的音频匹配追踪装置，包括信号分解单元和信号重构单元，信号分解单元包括字典建立模块、信号分类模块、权值比较模块、残差计算模块和阈值控制模块，信号重构单元包括重构系数提取模块和信号合成模块。本发明还公布了该追踪装置的追踪方法。本发明通过对信号进行分类，对不同类型的信号采取不同的稀疏字典进行MP算法，减少了无关遍历次数，降低了计算复杂度；在分类预处理过程中，通过计算原始信号的能量分布区间判断其适应的稀疏字典；本方法缩小了所需字典的维度，提高了编码速率，使用效果好。
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