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[发明专利]基于曲线轮廓匹配的甲骨拓片缀合方法-CN202010191701.3有效
发明人： 高未泽;田瑶琳;陈善雄;莫伯峰;赵富佳;王定旺 -专利权人：西南大学;首都师范大学
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种基于曲线轮廓匹配的甲骨拓片缀合方法所述方法包括，预处理阶段：通过预处理对甲骨拓片图像进行分割、转化提取与再转化，生成完整的轮廓曲线图像；特征提取阶段：对轮廓曲线图像进行特征分析、特征提取，生成碴口曲线匹配特征集；曲线轮廓跟踪及拟合阶段，对碴口曲线匹配特征集进行相似性曲线粗筛选、查找碴口轨迹坐标，生成曲线轨迹序列；甲骨拓片缀合阶段，基于相关性分析和拟合度分析相结合的曲线匹配算法生成缀合推荐排名表，基于缀合推荐排名表生成目标匹配图像库。该方法不仅能使甲骨拓片的匹配准确度高达84％以上，而且能通过相似排名进行模糊匹配，从而提高了缀合工作的容错性。
基于曲线轮廓匹配甲骨拓片方法

[发明专利]基于深度学习的甲骨文偏旁的检测与识别方法-CN202010344366.6有效
发明人：林小渝;陈善雄;李然康;高未泽;邱小刚 -专利权人：西南大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的甲骨文偏旁的检测与识别方法，主要涉及甲骨文识别技术领域。按照以下步骤进行：S1：对甲骨文拓片进行扫描或拍照，获得甲骨文图像；S2：采用最大极值稳定区域算法来筛选甲骨文图像中的甲骨文单偏旁区域；S3：对选定的甲骨文单偏旁区域进行椭圆拟合；S4：采用非极大值抑制算法去除对同一个甲骨文单偏旁多余重复或错误的检测结果，完成甲骨文单偏旁的检测，获得甲骨文单偏旁数据；S5：利用BN‑Lenet网络模型识别甲骨文单偏旁数据。本发明的有益效果在于：能够获得较高的识别精度，同时将甲骨文视为偏旁组合而非整字识别，能够识别未考释的甲骨文新字，即零样本学习，对甲骨文研究有着重要的应用意义。
基于深度学习甲骨文偏旁检测识别方法

[发明专利]一种基于局部CNN框架的甲骨拓片分类方法-CN201910917806.X有效
发明人：陈善雄;莫伯峰;高未泽;林小渝;李然康 -专利权人：西南大学;首都师范大学
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于局部CNN框架的甲骨拓片分类方法，包括：对甲骨拓片图像进行区域划分，将图像划分为盾纹区域、齿纹区域和非盾纹非齿纹区域；基于CNN框架对划分后的各区域进行训练，提取各区域特征，建立甲骨拓片的分类识别模型；对未知类型的甲骨拓片在进行区域分割后，利用训练好的CNN框架进行甲骨拓片的分类。本发明在传统的利用专家经验进行甲骨材质分类研究的基础上，采用卷积神经网络对甲骨拓片进行自动分类，通过对甲骨专家整理好的甲骨拓片扫描成像后进行训练，利用CNN框架的特征抽取、分类预测的能力，建立甲骨拓片的材质分类识别模型，实现对龟甲和兽骨拓片的自动判别，能够将领域专家的知识固化于计算机模型，促进甲骨分类学的发展。
一种基于局部 cnn 框架甲骨拓片分类方法

[发明专利]一种稀疏编码下的基于HTM的流数据异常检测方法及系统-CN202010219470.2在审
发明人： 高未泽;田瑶琳;陈善雄;莫伯峰;赵富佳;王定旺 -专利权人：西南大学;首都师范大学
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种稀疏编码下的基于HTM的流数据异常检测方法及系统，所述方法包括：获取数据源，其中数据源包括用户产生的各种域和应用程序的数据；将获取的实时数据源输入编码器，将数据转换为二进制矢量；将已转换的数据进行稀疏化处理，获取数据的稀疏分布式代表元；将数据输入标准的HTM网络，依据上一时刻输入数据获得对本时刻输入数据的预测值；将本时刻的实际输入值和上一时刻生成的预测值进行比较，获取异常分数；使用HTM模型并依据异常分数的分布建模，计算异常似然值；判断异常似然值是否大于预设的异常阈值，决定是否声明异常。本发明解决了流式传输数据固有地表现出概念漂移，需要不断学习算法改进的问题，提高了流应用程序的安全性。
一种稀疏编码基于 htm 数据异常检测方法系统

[发明专利]一种针对古籍图片的去噪和二值化方法-CN201910815834.0在审
发明人：韩旭;陈善雄;赵富佳;王定旺;高未泽 -专利权人：西南大学
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06K9/38 文献下载
摘要：本发明提供一种针对古籍图片的去噪和二值化方法，所述方法包括，首先，采用非局部均值滤波算法对古籍图像进行去噪处理；然后，通过局部自适应二值化算法对去噪后的灰度图像进行二值化处理。本方法能够较好的适应古籍图像中光照不均，污染严重的情况，能在更好地降低噪声的同时保留图像中的文本区域和细节，为古籍中文本检测和识别工作奠定了坚实的基础。
古籍去噪二值化图像算法二值化处理灰度图像降低噪声均值滤波文本区域非局部自适应光照检测中文保留污染图片