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[发明专利]针对孤独症的脑电信号可视化信道选择方法及设备-CN202310244711.2在审
发明人：陈丹;陈宇康;董鹤友;陈靓影;高腾飞 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明提供一种针对孤独症的脑电信号可视化信道选择方法及设备，该方法包括：对原始脑电数据进行预处理；基于预处理后的脑电数据对深度卷积神经网络模型进行训练、超参数优化以及性能测试；基于所述性能达到预期的深度卷积神经网络模型的最后一个卷积层产生的每个输入样本对应的多张特征图，得到每个输入样本对应的类激活图；根据每个输入样本对应的类激活图，确定每个信道的重要性评分；按照重要性评分从大到小的顺序对各信道进行排序，选取排在前预设位的信道。通过本发明，筛选信道对后续为孤独症谱系障碍被试者选取测量的脑电极提供了指导作用，能有效降低测量成本、提高测试效率，同时减轻被试者的负担与压力。
针对孤独症电信号可视化信道选择方法设备

[发明专利]一种多线索关联学习的面部表情识别方法及系统-CN202310288548.X在审
发明人： 陈靓影;徐如意;马朝阳;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种多线索关联学习的面部表情识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域，方法为：将预识别的面部图像输入至学生模型或/和教师模型中进行面部表情识别；训练方法为：对全局脸样本图像裁剪为上下半张脸样本图像；提取线索特征；获取上半张脸样本图像、下半张脸样本图像和全局脸样本图像对应的邻接矩阵；采用特征级的注意力机制将关联语义融合获取教师模型；采用交叉熵损失监督训练教师模型；采用标签蒸馏，利用KL散度和交叉熵损失以监督学生模型训练。本发明利用关联线索增强模型的学习能力，用于解决自然场景下的表情识别问题。
一种线索关联学习面部表情识别方法系统

[发明专利]一种单图像三维人体形态估计方法及应用-CN202211090357.4在审
发明人：刘乐元;高韵琪;陈靓影;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种单图像三维人体形态估计方法，包括：根据输入图像估计所包含的人体区域在非衣着状态下以三维参数化模型描述的三维人体形态，并计算得到的估计结果与真实结果之间的误差信息用以描述第一损失函数；在估计结果与真实结果的引导下根据输入图像重建得到人体区域在衣着状态下的三维重建模型，并计算分别由两种结果引导得到的三维重建模型之间的误差信息用以描述第二损失函数；分别将第一损失函数输入三维重建模型以及将第二损失函数反馈至估计的三维参数化模型进行迭代直至模型收敛，得到优化后的三维人体形态估计结果。其可以解决现有的三维人体形态估计方法受到服装遮挡人体的干扰导致形态估计出现较大误差的问题。
一种图像三维人体形态估计方法应用

[发明专利]孤独症儿童运动能力的智能化评估系统-CN202211089013.1在审
发明人： 陈靓影;刘小迪;徐如意;张坤;刘乐元;彭世新 -专利权人：宁波喻星教育科技有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了孤独症儿童的运动能力智能化评估系统，其包括：用户登录模块；控制与通信模块；非人际互动类动作、感知、评估模块，人际互动类动作、感知、评估模块，游戏提供模块，头部姿态感知、评估模块，游戏绩效分析模块，手部精细动作评估模块，视觉注意感知、评估模块，粗大动作评估模块，动作协调性评估模块，精细动作评估模块和运动能力综合评估模块。本发明使用了细致的量化指标去表征儿童的运动能力，探索了孤独症儿童外在表征与内在能力的映射机理，获得精细化的效果评估，为孤独症儿童制定个性化的干预方案提供客观依据。
孤独症儿童运动能力智能化评估系统

[发明专利]一种基于注意力机制的轻量级人脸检测的方法及模型-CN201911078168.3有效
发明人： 陈靓影;徐如意;杨宗凯;谭磊;刘乐元 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于注意力机制的轻量级人脸检测的方法，步骤包括：对输入的图像构建图像金字塔并遍历金字塔输出人脸检测的矩形区域，将输出的矩形区域利用肤色像素加权提纯剔除非肤色区域，将所述提纯后的图像区域在保持中心点不变的情况下将其长宽扩大一倍，将扩增后的图像区域进行至少两次人脸的置信度判断以及调整人脸框参数以框住准确的人脸，最后输出人脸框调整后且置信度大于阈值的图像区域。本发明还公开了基于注意力机制的轻量级人脸检测的模型。本发明提出的基于注意力机制的轻量级人脸检测的方法，实现了人脸检测网络的轻量化，并在实现检测网络轻量化的基础上同时保证了人脸检测的精度。
一种基于注意力机制轻量级检测方法模型

[发明专利]一种基于标签置信估计和多网络联合训练的表情识别方法-CN202211623237.6在审
发明人： 陈靓影;徐如意 -专利权人：宁波喻星教育科技有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于标签置信估计和多网络联合训练的表情识别方法，包含以电信号依次相连的四个模块，分别是可靠训练集初始化、多网络联合训练、标签修订和最终表情分类网训练，其中：可靠训练集初始化将原始的训练集划分为绝对可靠训练集和不可靠训练集，多网络联合训练将用于更新可靠训练集，标签修订将从不可靠训练集中筛选部分相对可靠样本修改其标签并加入到可靠训练集中，最终表情分类网训练将从可靠训练集中训练最终得到表情分类网。本发明较为精准地对噪声样本进行剔除或标签修正，成功抑制了表情识别中的不确定性，解决难样本和噪声样本难以区分的问题以及过拟合的影响。
一种基于标签置信估计网络联合训练表情识别方法

[发明专利]一种自然环境下多尺度子块聚合的表情识别方法及系统-CN202010795929.3有效
发明人： 陈靓影;徐如意;张坤;刘乐元;彭世新 -专利权人：武汉星未来教育科技有限公司;华中师范大学
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种自然环境下多尺度子块聚合的表情识别方法及系统。该方法包括：预定义多尺度参数，将表情图片输入到回归卷积神经网络，获取所述表情图片的注意力区域参数；根据所述注意力区域参数对所述表情图片采样子块,为每个尺度的每个子块分别构建堆叠卷积层，利用所述堆叠卷积层提取所有子块的特征；将相同尺度下的所有子块的所述特征进行融合，获取每个尺度对应的单一尺度融合特征向量；提取所述表情图片的全局特征，将所有尺度的所述单一尺度融合特征向量以及所述全局特征进行聚合后输入到全连接层网络，获取表情识别结果。本发明的表情识别无需依赖于手工选择或人脸特征点，提升了自然条件下表情识别精度。
一种自然环境尺度聚合表情识别方法系统

[发明专利]一种单图像三维头部重建方法及系统-CN202211025772.1在审
发明人：刘乐元;刘旭;陈靓影;孙见弛;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种单图像三维头部重建方法及系统。该方法包括：获取待重建图像并从中提取去除背景的头部图像；将所述头部图像输入到已训练的法线特征提取模型中，获得所述头部图像的法线特征图；将所述头部图像及其法线特征图输入到已训练的图像编码器，获得所述头部图像的图像特征图；将三维空间中预设分辨率内的体素和所述头部图像的图像特征图输入到已训练的等势面估计器，获得三维空间中各体素到潜在三维头部模型表面的距离值；利用距离值小于预设阈值的体素构建所述待重建图像的三维头部模型。本发明可以从单张图像中重建出高质量、高保真度的三维头部模型。
一种图像三维头部重建方法系统

[发明专利]孤独症用户个别教育计划智能推荐方法、系统及存储介质-CN202211057505.2在审
发明人：王广帅;陈丹;陈靓影;王广海;杨宗凯;徐如意 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种孤独症用户个别教育计划智能推荐方法、系统及存储介质。该方法包括：采集孤独症用户的多模态数据，确定孤独症用户所属的孤独症类型；构建基于规则的第一推荐模型，所述第一推荐模型用于存储预定义的个别教育计划推荐规则，根据所述推荐规则推荐个别教育计划；构建基于案例的第二推荐模型，所述第二推荐模型中用于根据所述孤独症用户所属的孤独症类型从案例资源库中筛选相似用户的个别教育计划进行推荐；若所述案例资源库中存在与所述孤独症类型相似的历史用户，调用所述第二推荐模型进行个别教育计划推荐，否则调用所述第一推荐模型进行个别教育计划推荐。本发明能够智能化、自动化生成满足不同孤独症用户需要的个别教育计划。
孤独症用户个别教育计划智能推荐方法系统存储介质

[发明专利]基于图表示的单图像三维人体重建方法、系统及存储介质-CN202211032003.4在审
发明人：刘乐元;孙见弛;陈靓影;高韵琪;刘三女牙;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于图表示的单图像三维人体重建方法、系统及存储介质。该方法包括：从输入图像中获取人体图像；采用参数化方法生成基于图表示的第一三维人体模型；采用插值法对所述第一三维人体模型插入新的顶点和边，生成第二三维人体模型；将所述人体图像输入到已训练的图像编码器，提取所述人体图像的图像特征；将所述第二三维人体模型上的顶点投影在所述图像特征的特征向量输入到已训练的位移回归器，获取所述第二三维人体模型中每个顶点的形变向量；驱动所述第二三维人体模型按照所述形变向量发生形变，生成第三三维人体模型。本发明可以从单张可见光图像重建出高分辨率、具有完整结构且无伪影的三维人体模型。
基于图表图像三维人体重建方法系统存储介质

[发明专利]一种表情强度识别方法、系统、设备及存储介质-CN202210984712.6在审
发明人： 陈靓影;石金鑫;徐如意;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种表情强度识别方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：获取数据样本集，所述数据样本集中包括若干个表情序列；采集所述数据样本集中的成对样本构建训练样本集，所述训练样本集中每个样本的强度标签采用标签概率分布来表示，所述标签概率分布的参数是通过目标样本所在表情序列中包含目标样本的观测窗口内所有样本的原始强度标签的分布确定的；利用所述训练样本集对基于神经网络的表情强度识别模型进行训练。本发明可以提升表情强度识别的准确性。
一种表情强度识别方法系统设备存储介质

[发明专利]一种事件相关脑活动时空频动态定位系统及方法-CN202210654202.2在审
发明人：蔡畅;杨康;龙源顺;齐鑫宝;陈靓影;康慧聪;商莹莹 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种事件相关脑活动时空频动态定位系统及方法。该系统包括：输入模块，用于获取脑活动采样数据和导联场矩阵；数据预处理模块，用于将采样数据分为不同频段多个时间窗口的无任务态采样数据和任务态采样数据；脑活动重构模块，用于在无任务和任务态下，分别重构不同频段、不同时间窗口以及不同位置的人脑活动功率；定位模块，用于计算所有频段和不同时间窗口的所有脑源在任务态和无任务态下活动的能量值，确定脑源活动动态变化。本发明基于信号时频分析和脑成像逆问题，在信噪比低、微弱脑活动变化以及多相关脑源活动的情况下对事件相关任务的脑活动有着精准度高的时空频动态多维定位效果，具有极强鲁棒性和高效性。
一种事件相关活动时空动态定位系统方法

[发明专利]一种脑电磁传感器采样数据重建系统及方法-CN202210694674.0在审
发明人：蔡畅;龙源顺;齐鑫宝;商莹莹;康慧聪;陈靓影 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种脑电磁传感器采样数据重建系统及方法。该系统包括：数据输入模块，用于获取已有采样通道的脑活动采样数据、已有采样通道的导联场矩阵和待重构采样通道的导联场矩阵；脑活动成像模块，用于根据已有采样通道的脑活动采样数据和已有采样通道的导联场矩阵求解脑源活动数据；未知采样数据求解模块，用于根据求解的脑源活动数据和待重构采样通道的导联场矩阵求解待重构采样通道的采样数据；采样数据高分重构模块，用于将已有采样通道和待重构采样通道的采样数据进行融合，构建空间高分辨率脑活动采样通道数据。本发明可以提高采样数据的空间分辨率和脑源活动成像的精确性。
一种电磁传感器采样数据重建系统方法

[发明专利]一种脑源活动和噪声同时求解系统及方法-CN202210694765.4在审
发明人：蔡畅;齐鑫宝;龙源顺;康慧聪;商莹莹;陈靓影 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种脑源活动和噪声同时求解系统及方法。该系统包括：数据输入模块，用于获取脑活动采样数据和导联场矩阵L；模型构建模块，用于构建采样数据生成模型，该采样数据生成模型为y(t)＝LS(t)+Au(t)+ε，其中y(t)为时刻t的采样数据，S(t)为t时刻的脑源活动，A为M个采样传感器噪声的增益矩阵，u(t)为t时刻的脑源活动，ε为常数，将采样数据生成模型转换为采样数据概率生成模型；求解模块，用于采用基于贝叶斯的期望最大值算法对采样数据概率生成模型求解。该方法可以实现对脑源活动和噪声的同时求解。
一种活动噪声同时求解系统方法

[发明专利]一种多头部姿态人脸表情识别方法及其应用-CN202110567612.9有效
发明人： 陈靓影;徐如意;杨雷;杨宗凯 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种多头部姿态人脸表情识别方法及其应用。该方法包括步骤：获取训练样本对，所述训练样本对中包括同一表情的正脸图片和非正脸图片；将所述训练样本对输入到预先构建的识别模型进行训练，所述识别模型包括正脸识别网络和非正脸识别网络，所述正脸识别网络包括特征提取主干网络和正脸表情特征提取网络，所述非正脸识别网络包括特征提取主干网络、注意力模块和非正脸表情分类网络，所述正脸识别网络和所述非正脸识别网络两者的特征提取主干网络的参数共享，训练时最小化所述非正脸表情分类网络与所述正脸表情特征提取网络两者输出的表情特征之间的表情差异损失。本发明能够消除头部姿态对表情识别的干扰，有效提高表情分类精度。
一种多头姿态表情识别方法及其应用

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