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[发明专利]一种基于多尺度字典的唇形同步方法-CN202311021061.1有效
发明人：刘学亮;步超飞;赵烨;汪萌;洪日昌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G10L21/10 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于多尺度字典的唇形同步方法，包括：音频图像对的数据集建立；多尺度唇形字典的构建：利用预训练的VggFace模型提取FFHQ人脸图像数据集中人脸图像的多个尺度的人脸特征图，使用dlib人脸关键点检测器检测出每张人脸特征图上嘴唇的位置，得到嘴唇特征图；使用RoIAlign双线性插值方法将不同人脸图像相同尺度的嘴唇特征图，重新采样为相同尺寸；唇形同步模型的构建；唇形同步视频的生成。本发明中的唇形同步方法增加了多尺度唇形字典的引用，为嘴唇的生成提供完整的先验字典信息，能够实现更加真实的唇形驱动效果。
一种基于尺度字典形同方法

[发明专利]表情图像生成、表情识别模型、方法、系统和存储器-CN202310911547.6有效
发明人：范联伟;高景银;孙仁浩;刘升;王佐成;洪日昌 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及图像数据生成和计算机模型技术领域，尤其是一种表情图像生成、表情识别模型、方法、系统和存储器。本发明提供的表情图像生成方法，通过随机生成噪声向量，输入到预训练的图像编码模型中，利用生成器映射得到面部图像的潜在编码，在已知面部表情调整向量的情况下，设计基于调整步幅的选取策略，以生成高质量的面部表情图像数据，同时在调整步幅的取值区间进行随机采样，保证生成的面部表情图像数据的多样性，最后将面部表情图像数据进行存储，形成表情图像扩展数据集。本发明实现了一种不需要人工标注成本的高效率高精度表情图像标注数据扩充方法。
表情图像生成识别模型方法系统存储器

[发明专利]一种基于无人机航拍影像的国土地貌变化快速发现方法-CN202310685229.2有效
发明人：刘学亮;步超飞;赵烨;洪日昌;汪萌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及地貌变化检测技术领域，公开了一种基于无人机航拍影像的国土地貌变化快速发现方法，地貌变化检测模型的训练方法包括：利用无人机机载成像设备定期地采集同一地点不同时刻的地貌图像；搭建基于神经网络的地貌变化检测模型，进行地貌变化检测；地貌变化检测模型在多任务学习框架内进行训练，设置地貌变化检测模型的损失函数；在推理阶段，对无人机机载成像设备采集到的地貌图像对进行分割，得到若干子图，将同一地点、不同时刻的子图对输入至完成训练的地貌变化检测模型，得到不同子图对的语义变化，进而得到完整的地貌图像的地貌变化检测结果；本发明利用无人机机载设备采集图像，不受云层、道路条件限制，能够实现常态化全天候作业。
一种基于无人机航拍影像国土地貌变化快速发现方法

[发明专利]一种基于半监督图神经网络的水军虚假评论检测算法-CN202310735240.5在审
发明人：曹杰;刘业政;杨善林;洪日昌;汤江南;王有权 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督图神经网络的水军虚假评论检测方法。首先，从真实的英文网Amazon评论数据中选取三个关系进行多关系图构建。然后，以目标节点评论v为例，通过设计的基于注意力机制的消息聚合函数模块，得到的聚合过邻居节点信息后的目标节点v的特征表征。随后，在多维度空间中，利用对比监督学习模块捕捉不同类别的目标节点的类别边界，将同类节点拉近、异类节点拉远，加强各类别节点特征表征的约束。最后，用两层网络层分类器对目标节点特征进行分类预测。本专利通过构建多关系图以检测进行行为特征伪装以及关系间伪装的虚假用户，并设计多关系图内、图间的消息聚合函数，以便能高效地聚合图目标节点的邻居消息。
一种基于监督神经网络水军虚假评论检测算法

[发明专利]一种基于深度课程学习的图像识别方法-CN201911401914.8有效
发明人：胡珍珍;秦伟;刘祥龙;洪日昌;汪萌 -专利权人：合肥工业大学;北京航空航天大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度课程学习的图像识别方法，属于图像识别领域，步骤为：基于深度卷积神经网络构建教师和学生网络；使用训练样本对教师网络进行图像分类训练，预测训练样本属于每个类别的概率；计算教师网络的预测和标签之间的差异对参数进行更新；将预测信息传送给学生网络；对学生网络进行训练；将教师网络的预测信息结果来指导学生网络训练；计算学生网络预测结果和标签之间的差异更新参数；完成学生网络分类训练；训练完成的学生网络实现对图像的识别分类。本发明模拟了人类学习从易到难的过程，训练过程合理、工作量大幅下降，网络参数更新快，且不同样本产生的梯度差异性去平衡样本的影响，预测精度更加高，性能更加可靠稳定。
一种基于深度课程学习图像识别方法

[发明专利]一种基于聚类轮廓系数的分类器准确率评估方法-CN202310654826.9在审
发明人：赵烨;朱方喆;洪日昌;汪萌;刘学亮 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种基于聚类轮廓系数的分类器准确率评估方法，用于评估待测试分类模型对于待测试数据分类的准确性，包括：准备图片格式数据集；过待测试分类模型的分类器提取每个数据的特征；计算类器对数据集分类的准确率；对数据集中每个数据的特征进行聚类，得到轮廓系数；用多项式回归拟合轮廓系数与准确率的关系；使用评估待测试分类模型对待测试数据进行特征提取，计算轮廓系数，并基于多项式和轮廓系数，计算待测试分类模型对待测试数据进行分类的准确率。与现有方法相比，本申请可以无需重新训练分类器，提高了效率的同时提升预测准确率。
一种基于轮廓系数分类准确率评估方法

[发明专利]一种暗光图像增强方法-CN202310659153.6在审
发明人：张召;赵随意;洪日昌;汪萌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种暗光图像增强方法，包括以下步骤：步骤101、基于暗光图像的高斯分布获取暗光图像的随机高斯噪声数据，将随机高斯噪声数据输入至自回归深度神经网络，得到随机高斯噪声数据处理结果；步骤102、利用步骤101得到的随机高斯噪声数据处理结果对自回归深度神经网络进行训练，得到训练好的自回归深度神经网络；步骤103、将暗光图像输入至训练好的自回归深度神经网络中，得到增强后的图像。本发明方法是迭代地重构随机高斯噪声来训练自回归深度神经网络，可用于轻量级的自回归深度神经网络，具备很高的部署潜力。
一种图像增强方法

[发明专利]一种评分模型训练方法、用户推送方法及装置-CN202310572391.3在审
发明人：吴乐;杨永晖;张琨;洪日昌;汪萌;吴郑伟;张志强;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司;合肥工业大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种评分模型训练方法、用户推送方法及装置。在评分模型的训练方法中，构造用户与推送对象之间交互的关系网络，通过变分图推理网络估计用户和推送对象的节点表征连续分布，并对该节点表征连续分布进行采样，得到作为对比目标的第一采样表征和第二采样表征，基于该对比目标确定节点级别的对比损失函数。同时，利用节点表征连续分布重构用户与推送对象之间的关系网络，从而得到重构损失函数。利用节点表征连续分布对用户和推送对象进行聚类，基于聚类结果计算聚类感知的对比损失函数。联合多个损失函数进行多任务学习，更新模型直至收敛。利用训练后的评分模型计算用户对推送对象的评分，基于该评分进行用户推送。
一种评分模型训练方法用户推送装置

[发明专利]结合人脸关键点特征融合的表情识别模型、方法和系统-CN202310636697.0在审
发明人：孙仁浩;范联伟;高景银;何军;洪日昌;王佐成 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸图像的表情识别技术领域，尤其是一种结合人脸关键点特征融合的表情识别模型、方法和系统。本发明提出的一种结合人脸关键点特征融合的表情识别模型的训练方法，人脸特征提取模块为参数固定的预训练模型；表情特征提取模块、特征融合模块和表情分类模块构成基础模型的待训练部分。模型训练过程中，只对待训练部分进行训练。本发明在基于深度学习的方法中借助预训练的人脸特征提取模块对人脸图像提取人脸特征，以提高对人脸细节的注意，能够减少模型对图像尺度的敏感性，并有助于促进类间样本之间的区别性和类内样本之间差异的不变性。
结合关键特征融合表情识别模型方法系统

[发明专利]推荐方法及装置-CN202310661036.3在审
发明人：吴乐;杨永晖;张琨;洪日昌;汪萌;吴郑伟;张志强;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司;合肥工业大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种推荐方法及装置，涉及对双曲空间中的目标用户表征矩阵和目标对象表征矩阵进行多轮次迭代更新。该方法中任一轮次的迭代更新包括：先将当前的两个目标表征矩阵分别映射至双曲空间的切平面，得到两个第一表征矩阵；接着，基于构建好的异构图，利用图神经网络更新两个第一表征矩阵得到更新后的两个第二表征矩阵，该异构图中具有预设关联关系的用户节点之间，以及存在预设交互行为的用户节点和对象节点之间形成连接边；再将两个第二表征矩阵分别映射回双曲空间，得到两个第三表征矩阵，用以确定样本用户对样本对象的预测评分；之后，基于预测评分和对应的交互行为标签，在双曲空间中更新当前的两个目标表征矩阵。
推荐方法装置

[发明专利]一种基于主题增强图的抽取式可解释推荐方法-CN202310493702.7在审
发明人：吴乐;帅杰;张琨;孙培杰;洪日昌;汪萌 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主题增强图的抽取式可解释推荐方法，包括：1.利用用户对产品的评论和评分构建用户‑产品图，从评论中挖掘主题并建立用户‑主题‑产品图；2.构建混合图卷积方法融合高阶协同信号以及评论特征信息，编码用户与产品隐式表征；3.构建单层注意力图卷积从用户‑主题‑产品图中提取用户与产品的显式主题表征；4.融合用户与产品的隐式表征与显式主题表征，预测用户对产品评分以及从产品历史评论文本中检索若干相关句子作为解释。本发明针对用户评论行为，分别从隐式的用户‑产品协同信号以及显式的主题信息两个角度融合建模用户偏好，在预测用户对产品评分同时抽取句子作为解释，提高用户对推荐结果的信任度。
一种基于主题增强抽取可解释推荐方法

[发明专利]新闻检测模型及训练方法、新闻检测方法及系统-CN202310363083.X在审
发明人： 洪日昌;王金光;邓宏平;黄旭东;石珺;刘硕 -专利权人：数据空间研究院;中国搜索信息科技股份有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种新闻检测模型及训练方法、新闻检测方法及系统。本发明提出的一种新闻检测模型，包括文本特征提取模块、图像特征提取模块和概率标记模块；概率标记模块包括基于Transformer网络构建的特征融合单元和基于神经网络构建的分类器，特征融合单元分别连接文本特征提取模块、图像特征提取模块和分类器；特征融合单元用于融合文本特征和图像特征，以获取融合特征；分类器用于结合融合特征计算新闻信息为设定极性的概率。本发明可以更好地融合多模态特征，有利于提高真假新闻的识别精确度。
新闻检测模型训练方法系统

[发明专利]一种双通道单幅图像精细去雨方法-CN201910967587.6有效
发明人：张召;韦炎炎;洪日昌;汪萌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种双通道单幅图像精细去雨方法，为了准确获取负残差雨纹特征图，提出了一种新的双通道残差密集块模块（简称双通道混合块），包括残差路径和密集路径。残差路径用于重用来自深度卷积网络前面层的常见雨纹特征图，而密集路径则可以用来探索新的雨纹特征图。在双通道混合块的基础上，构建了基于双通道混合块的级联双通道混合块用于雨纹特征提取。为了连接不同尺度的特征，本发明方法还采用了多流支路的思想，在多流支路间和基于双通道残差密集块的流之间设置了数据链接通道用于雨纹特征信息共享。在获得多感知域的雨纹特征图，经过卷积神经网络获取粗糙的负残差雨纹特征图后，经过精细化微调最终可以获得最终的准确去雨图像。
一种双通道单幅图像精细方法

[发明专利]一种面向数据缺失场景的阿尔兹海默症分类方法及系统-CN202210961881.8有效
发明人：郭艳蓉;沈一鸣;孙惠惠;郝世杰;洪日昌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向数据缺失场景的阿尔兹海默症分类方法及系统，涉及数据分类技术领域。步骤为：获取缺失数据集；对缺失数据集进行预处理，得到第一数据集；通过目标函数对第一数据集同时进行特征选择及矩阵补全，并且对目标函数进行迭代优化直至收敛，输出表示矩阵S；根据表示矩阵S的范数值，将非零元素行视为具有判别性特征，将全零元素行视为非判别性特征，将判别性特征对应的范数进行降序排列，选取关键判别性特征；根据关键判别性特征训练SVM分类器，得到最终的辅助分类标签。本发明解决了面向数据缺失场景下的阿尔茨海默症分类问题，利用多模态数据进行更为精准鲁棒的阿尔茨海默症分类。
一种面向数据缺失场景阿尔兹海默症分类方法系统

[发明专利]基于策略优化的人脸识别方法、系统、存储介质及应用-CN202310087360.9有效
发明人：孙仁浩;何军;范联伟;朱萍;洪日昌;王佐成 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于策略优化的人脸识别方法、系统、存储介质及应用。本发明提出的人脸识别方法，每一个人在人脸库中存储多张人脸图像，结合策略优化将待识别人脸与人脸库中的人脸图像进行对比，首先根据待识别人脸与各参照图像的相似度排除相似度低的参照图像，然后进一步通过权重即相似度高且对应人脸库中同一人的参照图像的数量识别人脸。本发明可以有效地避免将待识别人脸被识别为人脸库中其他人的情况，在保证人脸识别精确度的同时，能够极大地降低人脸误识别率。
基于策略优化识别方法系统存储介质应用

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