基于融合注意力机制的人脸超分辨率方法及系统

    公开(公告)号:CN112750082B

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202110081811.9

    申请日:2021-01-21

    摘要: 本发明公开了一种基于融合注意力机制的人脸超分辨率方法及系统,属于人脸图像超分辨率领域,该方法包括:将高分辨率人脸图像下采样至目标低分辨率人脸图像后,进行分块操作,分出相互重叠的图像块后,使用浅层特征提取器提取浅层特征;融合像素、通道和空间三重注意力模块的特征,增强重建的人脸面部结构细节;构建融合注意力网络作为深层特征提取器,将浅层的面部特征输入融合注意力网络获得深层特征,融合注意力网络包含若干融合注意力组,各融合注意力组包括若干融合注意力块;将深层特征图进行上采样,将上采样后的人脸特征图重建成目标的高分辨率人脸图像。本发明优于其他最新的人脸图像超分辨率算法,能生成更高质量的人脸高分辨率图像。

    一种智能组卷装置及方法

    公开(公告)号:CN112989783B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202110365031.7

    申请日:2021-03-31

    摘要: 本申请涉及一种智能组卷装置及方法,涉及教育考试技术领域,该智能组卷装置包括:题库读取模块,用于接收EXCEL题库文档,并按照预设的题库关键信息对EXCEL题库文档中的所有题目进行信息提取,建立题库统计数据;需求核实模块,用于接收筛题需求信息,并判断筛题需求信息的合理性,当筛题需求信息不合理时生成修正提示;题目筛选模块,用于根据通过合理性判断的筛题需求信息,在题库统计数据中查找符合的题目,作为待组卷题目;智能组卷模块,用于根据所有的待组卷题目,生成对应的试卷。本申请读取EXCEL形式的题库题目,进行类型和数量的统计,并按照标准格式输出WORD试卷并附带答案,达到快速智能生成标准排版后的WORD试卷及答案的效果。

    基于感知哈希的显著性区域检测方法、设备及存储设备

    公开(公告)号:CN112633294A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011434886.2

    申请日:2020-12-10

    摘要: 本发明提供了一种基于感知哈希的显著性区域检测方法、设备及存储设备,主要是面向搭载树莓派视觉感知的无人机平台。首先,将图像转化为灰度图像,把图像分成互不重叠的图像块,对所有图像块进行DCT变换,计算每个DCT系数矩阵的均值,然后,得到每个图像块的哈希指纹,计算每个图像块与全图其他图像块的汉明距离,并基于图像块间的位置信息对所有汉明距离进行加权求和,以此表征该图像块的显著性值,确定初步显著图;进而通过阈值分割,得到最终显著图,实现显著性区域检测。一种基于感知哈希的显著性区域检测设备及存储设备,用于实现基于感知哈希的显著性区域检测方法。本发明的有益效果是:计算简单、易于实现,能快速检测显著性目标区域。