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[发明专利]一种可重叠的任意形状稀疏图形快速无闪烁显示方法和装置-CN200710108310.5有效
发明人：毛胜尧;廖科峰 -专利权人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
申请日： 2007-05-11 - 公布日： 2011-10-26 - 主分类号： G09G5/377 文献下载
摘要：描述了一种将含有稀疏图的图形元素转换成图形层的方法，包括将各稀疏图对应映射为各稀疏图形层，并且将稀疏图之间的常规图按照自下而上的顺序依次投影到一个投影平面上形成常规图形组合层。还描述了一种用于将可重叠的任意形状稀疏图形进行快速无闪烁显示的方法，包括：将含有待显示稀疏图的图形元素转换成图形层；判断针对待显示稀疏图是进行绘制还是擦除操作，并在擦除稀疏图时，将该对应稀疏图形上的各点设为透明；以及根据待显示稀疏图的形状逐点完成该稀疏图形状对应的点的绘制。
一种重叠任意形状稀疏图形快速闪烁显示方法装置

[发明专利]稀疏处理方法、装置及设备-CN202010910413.9在审
发明人：张凯;谭文明;李哲暘 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种稀疏处理方法、装置及设备，可根据特征图确定稀疏参数，进而可避免或减少关键信息的损失。该方法包括：获得待处理的目标特征图，所述目标特征图包含多个特征值；将所述目标特征图输入至已训练的稀疏网络以得到稀疏特征图；其中，所述稀疏网络包括第一计算层和第二计算层，所述第一计算层用于依据所述目标特征图中的各特征值确定对应的稀疏参数并输出给所述第二计算层，所述第二计算层用于依据输入的所述稀疏参数对所述目标特征图中的特征值进行稀疏处理以得到所述稀疏特征图。
稀疏处理方法装置设备

[发明专利]自动化拓扑方法-CN201910433202.8有效
发明人：于兵;汪卫;陈维;马柯;余荣贵 -专利权人：复旦大学;上海延华智能科技（集团）股份有限公司
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种自动化拓扑算法，具体为：对图进行分类，如果叶结点数与总结点数的比值大于0.6，则该图为多叶结点结构；然后判断图是否为稀疏图或者为稠密图，针对得到的稀疏图进行分类，分成1类稀疏图和2类稀疏图两种，针对得到的稠密图进行分类，分成模块性好的图和模块性差的图两种，针对所述的多叶结点结构，采用非叶结点力导向算法；针对所述的稀疏图中的1类稀疏图，采用广度优先布局算法；针对所述的稀疏图中的2类稀疏图，采用传统力导向算法；针对所述的稠密图中的模块性好的图，采用社团分析力导向算法；针对所述的稠密图中的模块性不好的图，采用电荷量力导向算法。本发明对不同类型的图应用不同的布局算法之后，将使算法更有针对性，布局也更加合理。
自动化拓扑方法

[发明专利]稀疏深度图的深度补齐方法、装置及三维重建方法、装置-CN201910353712.4有效
发明人：陈崇雨;卫彦智;赵东;林倞 -专利权人：暗物智能科技(广州)有限公司
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种稀疏深度图的深度补齐方法、装置及三维重建方法、装置，该稀疏深度图的深度补齐方法包括：分别采用至少两种插值算法对稀疏深度图进行处理以得到对应的经处理的稀疏深度图；分别获取稀疏深度图中各特征点在每个经处理的稀疏深度图的深度值；保留深度值的差异小于预定阈值的特征点；根据所保留的特征点获取稠密深度图。通过实施本发明，实现了一种对稀疏深度图进行深度补齐得到稠密深度图的简单方法，为利用稠密深度图进行三维重建提供了准确的数据基础。
稀疏深度方法装置三维重建

[发明专利]一种基于多图稀疏交互网络的多任务立场检测方法-CN202210069686.4有效
发明人：廖清;柴合言;丁烨;方滨兴;高翠芸;王晔;王轩 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）;东莞理工学院
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多图稀疏交互网络的多任务立场检测方法。该方法通过将输入文本输入至多图稀疏交互网络模型，得到所述输入文本的立场检测极性和情感分类极性；所述多图稀疏交互网络模型包括文本编码模块、多图构建模块、多图稀疏交互模块和任务相关注意力模块；所述多图构建模块用于构建所述多图稀疏交互网络模型的立场任务图、情感任务图和任务关系图；多图稀疏交互模块用于对立场任务图、情感任务图和任务关系图的图内节点特征进行更新，和对节点特征在图间的稀疏交互进行更新；所述任务相关注意力模块用于计算输入文本的检测立场的极性和分类情感的极性
一种基于稀疏交互网络任务立场检测方法

[发明专利]基于图像稀疏表示的抠图方法-CN201910917074.4有效
发明人：华臻;李小玲;李晋江 -专利权人：山东工商学院
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本文提出了一种基于稀疏表示的图像抠图算法，通过稀疏表示的方法构建matting图和ground truth间的稀疏关联，将它们统一到一个稀疏字典中，实现相同的稀疏表示。该方法首先构建matting图的稀疏表达字典，将图像的matting图与对应ground truth作为训练样本，从而构建出一个超完备字典。对KNN算法得到的matting图像，利用训练所得的稀疏字典对matting图重构来进行优化。通过定性和定量方式对实验结果进行评估，实验结果证明本文取得不错的抠图效果，通过稀疏重构的matting结果更接近ground truth。
基于图像稀疏表示方法

[发明专利]稀疏波束图综合设计方法-CN201611155119.1有效
发明人：梁军利;张旋 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开的稀疏波束图综合设计方法，具体为：步骤1、在实际阵列信号系统中，依据设计要求，建立以p范数(0稀疏约束的权值优化目标模型，并依据要求设置主瓣宽度，纹波宽度以及旁瓣限制的约束条件；步骤2、待步骤1完成后，针对该非凸优化模型，采用交替方法乘子法来迭代求出稀疏权值系数w；步骤3、利用步骤2得到的稀疏权值系数w并结合计算机仿真软件按照设计要求作出波束图本发明稀疏波束图综合设计方法，解决了现有技术中存在的局限性和不精确性
稀疏波束综合设计方法

[发明专利]基于多尺度稀疏语义动态图的高质量特征匹配选择方法-CN202210344331.1在审
发明人：杨长才;庄丰园;代栾媛;陈日清;魏丽芳;林耀海 -专利权人：福建农林大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度稀疏语义动态图的高质量特征匹配选择方法，包括针对图像的特征匹配，构建稀疏语义动态图模型，建立信息聚集模型，提出稀疏语义图重构的思想，以及在不同维度的多尺度稀疏语义动态图的信息融合模型，构建多尺度稀疏语义动态图网络，进一步实现高质量特征匹配。
基于尺度稀疏语义动态质量特征匹配选择方法

[发明专利]基于正交稀疏字典与分组稀疏模型的彩色图与深度图增强方法-CN201811624042.7在审
发明人：王瑾;朱青 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于正交稀疏字典与分组稀疏模型的彩色图与深度图增强方法，将数据驱动的正交稀疏字典构造方法扩展到多通道图像；针对每个通道构造离散正交稀疏字典，并假设它们的稀疏系数具有联合稀疏性；将多通道数据驱动的正交稀疏字典构造方案应用于彩色图像和深度图像的联合重建和增强
稀疏正交字典彩色图深度图多通道数据分组彩色图像方案应用深度图像数据驱动通道构造稀疏系数多通道稀疏性联合图像驱动重建

[发明专利]一种非相邻的图结构稀疏人脸识别方法-CN201510063659.6有效
发明人：蔡体健;谢昕;曾德平 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2015-02-06 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：一种非相邻的图结构稀疏人脸识别方法，该方法包括非相邻的图结构稀疏、分块组合搜索、结构稀疏度的衡量方法和实现结构稀疏重构。所述方法在SRC模型的基础上，通过非相邻的图结构稀疏来增强系统的性能，非相邻图结构的组块是动态的，可重叠的，预先不可知的，组成员可以是不相邻的；为了实现非相邻图结构稀疏，通过组合方法来搜索所有可能的组合，从而获得相邻或非相邻组块；为了避免在搜索中产生组合爆炸，提出分块组合搜索的方法用于限制搜索空间，产生计算上可行的基子集空间；所述方法采用结构贪婪算法来实现非相邻的图结构稀疏重构，算法迭代中，根据基块贡献度大小来选择基块，以编码复杂度来衡量结构稀疏度。
一种相邻结构稀疏识别方法

[发明专利]一种基于稀疏图正则化的高光谱遥感影像分类方法-CN202010634170.0有效
发明人：薛朝辉;杨思睿 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稀疏图正则化的高光谱遥感影像分类方法，在稀疏图正则化方法SGR中，首先对字典使用有效的稀疏表示算法获得分数矩阵，然后通过优化一个典型的基于图的正则化问题来估计预测函数，最后基于分数矩阵和预测函数传播大量未知数据的标签，实现分类；此外，引入总变差稀疏图正则化方法和加权联合稀疏图正则化方法，总变差稀疏表示分类TV‑SGR是SGR在模型方面的扩展，它在稀疏表示过程中引入了利用总变差建模的空间信息，加权稀疏图正则化分类WSGR
一种基于稀疏正则光谱遥感影像分类方法

[发明专利]一种基于稀疏注意力模块的目标检测方法-CN202110484922.4在审
发明人：陈春霖;凌强;李峰 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提出一种基于稀疏注意力模块的目标检测方法，具体以下步骤：步骤1：将卷积特征图输入到稀疏注意力模块中；步骤2：对于步骤1输入的卷积特征图进行稀疏位置采样操作，搜索最具表达能力的稀疏特征的位置集合；步骤3：对步骤1输入的卷积特征图进行卷积变换，利用稀疏特征的位置集合进行采样获得稀疏的键‑值的特征对，然后计算值特征与每一个键特征的注意力矩阵；步骤4)：根据注意力矩阵对值特征进行加权求和，得到注意力融合的特征，将该注意力融合的特征与输入特征图进行直连相加，输出稀疏注意力模块增强后的特征图。
一种基于稀疏注意力模块目标检测方法

[发明专利]神经网络的加速处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210589269.2在审
发明人：周柏宇;李清正 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络的加速处理方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取多个通道特征图分别对应的压缩稀疏特征数据流，以及压缩稀疏坐标索引；稀疏坐标索引用于指示压缩稀疏特征数据流中的非零特征在通道特征图中所在位置；基于压缩稀疏坐标索引和稀疏卷积神经网络中的网络层对应的至少一个分辨率信息，分别确定每个分辨率信息的压缩坐标索引模型；基于确定的多个压缩坐标索引模型和每个通道特征图对应的压缩稀疏特征数据流，确定稀疏卷积神经网络输出的压缩排列的第一稀疏特征图
神经网络加速处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用于视觉渲染和合成的空间稀疏卷积模块的方法和设备-CN202011549782.6在审
发明人：姚安邦;陆鸣;王一凯;S·雅努什;S·金 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：各实施例一般涉及用于视觉渲染和合成的空间稀疏卷积模块的方法和设备。用于图像处理的方法的实施例，包括：通过神经网络的卷积层接收输入图像以生成多个特征图；对多个特征图执行空间稀疏卷积以生成空间稀疏的特征图；以及对空间稀疏的特征图进行上采样以生成输出图像。
用于视觉渲染合成空间稀疏卷积模块方法设备

[发明专利]基于BPL稀疏因子图选择的Polar码剪枝译码方法-CN202310265673.9有效
发明人：郭栋;忻向军;高然;张琦;姚海鹏;侯杰;董泽;田清华;李志沛;张文全;武瑞德;黄鑫;闫景浩 -专利权人：北京理工大学;北京理工大学长三角研究院（嘉兴）;北京邮电大学;江苏雅泰歌思通讯技术有限公司;雅泰歌思（上海）通讯科技有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H03M13/00 文献下载
摘要：本发明公开的基于BPL稀疏因子图选择的Polar码剪枝译码方法，属于通信技术领域。置信传播列表算法BPL用于Polar码译码时校验矩阵复杂；基于剪枝算法将Polar码的因子图剪枝成稀疏因子图；在剪枝过程中，改进剪枝算法对Polar码的因子图的剪枝顺序，降低稀疏因子图对应校验矩阵H的复杂度；稀疏因子图对应的校验矩阵H越小，其译码效果趋于更佳，根据对Polar码的因子图的剪枝结果选择稀疏因子图对应校验矩阵H的大小小于给定参考值的稀疏因子图进行译码，获得通信系统Polar码译码增益，在相同信噪比情况下降低
基于 bpl 稀疏因子选择 polar 剪枝译码方法

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