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[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]基于多组学数据融合的癌症分型方法、系统及存储介质-CN202311022652.0在审
发明人：马韵洁;夏莎莎;王飞;王佐成;吴艳平 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及医疗数据分析技术领域，公开了基于多组学数据融合的癌症分型方法、系统及存储介质。癌症分型方法首先对患者癌症细胞样本的组学数据进行归一化处理，然后基于高斯核函数构建经过归一化处理的各种组学数据的相似性矩阵，再利用相似网络融合算法对各种组学数据的相似性矩阵进行融合，将各种组学数据的相似性矩阵与整体相似性网络的融合过程转化为一个约束最小化问题的构建，通过约束最小化问题求解出目标矩阵。最后利用聚类算法对目标矩阵进行聚类处理，进而将癌症患者划分为不同的亚型或子群体。该癌症分型方法能提供更准确、可靠的癌症分型结果。
基于多组学数据融合癌症方法系统存储介质

[发明专利]基于联邦学习的医疗数据诊断模型、方法、系统和存储器-CN202310889420.9在审
发明人：吴艳平;马韵洁;王佐成;王飞 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明涉及医疗数据诊断和机器学习技术领域，尤其是一种基于联邦学习的医疗数据诊断模型、方法、系统和存储器。本发明通过联邦聚合实现医疗数据诊断模型的学习，在不共享医院数据库的情况下，通过联邦学习实现各医院诊断模型联合训练，且在局部模型参数聚合过程添加噪声和扰动，保证隐私性的诊断模型训练方法，避免医疗数据泄露风险；同时通过联邦学习提高了模型训练精度。本发明中，针对全局参数和局部模型参数分别添加噪声，进一步降低了通过模型解析获取各医疗单位数据的可能性，通过多重加噪降低了模型训练的隐私预算。
基于联邦学习医疗数据诊断模型方法系统存储器

[发明专利]一种医疗数据采集与标准转换方法及系统-CN202310652088.4有效
发明人：马韵洁;王佐成;王飞;吴艳平;宋国磊;夏莎莎 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明属于医疗数据和信息传输技术领域，尤其涉及一种医疗数据采集与标准转换方法及系统。一种医疗数据采集与标准转换方法，包括：S1，在医院侧设立与医疗机构业务库对接的前置机，前置机中包含标准转换单元和前置库；S2，医疗机构业务库采集医疗数据，并将医疗数据传输至标准转换单元；通过数据标准自动转换服务，将医疗数据转换成标准数据,与该过程中产生的新的映射关系与日志一并存储于前置库中；S3，平台侧部署Flink CDC组件，读取前置库中的新增日志数据；S4，平台侧将Flink CDC组件所读取的新增日志数据解析为数据操作指令,在平台侧产生标准数据。本发明可及时采集医疗数据，并将其稳定地转换为数据采集平台所需的标准数据。
一种医疗数据采集标准转换方法系统

[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]一种专注度评估方法、系统和存储器-CN202211663909.6在审
发明人：范联伟;王佐成;汤钰平安 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及课堂注意力评估领域，尤其涉及一种专注度评估方法、系统和存储器。本发明首先基于视频帧判断监控对象的异常行为，将异常行为带入设定的专注度评估模型以计算监控对象的专注度得分；然后将同组监控对象的专注度得分转换为正态分布，根据各专注度得分在正态分布上的位置判断监控对象的专注度层级。本发明实现了不同环境中的监控对象的专注度得分的计算；然后根据专注度得分将需要统一评估相互对比的监控对象一起进行正态分布分析，从而得到对不同场景中的监控对象的专注度的统一评估，使得该专注度评估方法适用范围更加广泛，评估结果更加可靠。
一种专注评估方法系统存储器

[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

[发明专利]一种基于连续视频帧的专注度监测方法、系统和存储器-CN202211663931.0在审
发明人：范联伟;王佐成;彭丽 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及专注度监测领域，尤其涉及一种基于连续视频帧的专注度监测方法、系统和存储器。本发明通过专注度评分模型计算监控对象的专注度时，首先需要获取监控录像，对监控录像进行视频帧解析，获取各监控对象实现各异常行为的持续时间t(i,n)和对应的总监时长T(i,n)；然后将监控对象的视频帧解析数据t(i,n)和T(i,n)代入专注度评分模型，获取各监控对象的专注度得分。本发明中的异常行为的权重由专家设置，异常行为识别可通过机器学习的识别模型获得，通过专家评估与机器学习的创新融合，实现了快速精准地评估专注度。
一种基于连续视频专注监测方法系统存储器

[发明专利]一种基于摄像机畸变补偿的头部姿态修正方法和系统-CN202211663940.X在审
发明人：范联伟;朱伟;何军;孙仁浩;刘升;高景银;王佐成 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及头部姿态估计领域，尤其涉及一种基于摄像机畸变补偿的头部姿态修正方法和系统。本发明以拍摄图像上待识别人脸的中心点作为目标点，根据目标点和拍摄图像中心点的相对位置计算头部姿态转角误差，实现了针对各个待识别人脸单独计算误差，各待识别人脸根据其在拍摄图像上的位置进行误差修正，可以准确计算出摄像机监控画面中待识别人脸的偏转角度，基于此进行头部姿态分析时可以得到更为准确的头部姿态识别结果。
一种基于摄像机畸变补偿头部姿态修正方法系统

[发明专利]一种上下课判别方法、系统和存储器-CN202211663906.2在审
发明人：何军;刘升;高景银;朱萍;王佐成;洪日昌;范联伟 -专利权人：数据空间研究院
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明涉及面向智慧教室建设的信号处理与分析领域，尤其涉及一种上下课判别方法、系统和存储器。本发明首先获取监控区域的监控录像，在待判断时刻上对监控录像进行抽帧；对视频帧进行人员检测获得视频帧中学生的监测框；根据视频帧人员检测结果计算t时刻上监测框的连通面积s(t)和监控区域的有效面积S(t)，结合s(t)和S(t)计算实时人员密度d(t)；结合实时人员密度d(t)和上一时刻的修正人员密度d(t‑1)’计算t时刻上的修正人员密度d(t)’与设定的第一阈值T1比较，判定t时刻是否为上课状态。本发明基于面积指标和修正人员密度判断上下课，基于动量人员密度变化进行人员密度的动量更新，具有更好的场景适应性和鲁棒性，解决了现有的上下课判别方法实用性差的缺陷。
一种下课判别方法系统存储器

[发明专利]一种阻燃性芳香族聚碳酸酯树脂组合物及其成型品-CN202110907797.3在审
发明人：孟庆民;王佐成 -专利权人：帝人株式会社
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： C08L69/00 文献下载
摘要：本发明的具体实施方式提供一种阻燃性芳香族聚碳酸酯树脂组合物，所述组合物以具有芳香结构的有机磷类阻燃剂作为阻燃剂，添加含有Si‑H基和芳基结构的硅氧烷化合物，可提高芳香族聚碳酸酯树脂阻燃性的同时，保持良好的耐冲击性能。
一种阻燃芳香族聚碳酸酯树脂组合及其成型

[发明专利]基于用户短时情感和演化博弈的网络谣言传播预测方法-CN202211119771.3在审
发明人：肖云鹏;曾聪;庞育才;李茜;李暾;王蓉;王佐成;陶禹冲;谢宇峰 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了基于用户短时情感和演化博弈的网络谣言传播预测方法，属于数据处理领域。所述方法包括获取社交网络平台的用户基本信息、用户行为数据和用户文本数据，并进行预处理；计算得到用户自身属性、用户影响力、用户话题参与度、消息流行度、好友驱动力和消息情感分数；并计算出谣言影响力和辟谣影响力，通过演化博弈的方式得到相互影响力；采用节点嵌入算法将用户节点映射到向量空间，采用基于相互影响力的CSR2Vec算法生成特征拓扑矩阵；将特征拓扑矩阵和用户邻接矩阵进行拼接，得到特征向量矩阵；将特征向量矩阵输入到带有注意力机制的图注意力网络模型中，输出用户的传播预测结果；本发明可应用谣言控制，绿色网络安全等多个领域。
基于用户情感演化博弈网络谣言传播预测方法

[发明专利]基于促谣-辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法-CN201911072546.7有效
发明人：朱洋甫;肖云鹏;王佐成;李暾;桑春燕;杨晨 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明属于社交网络控制技术领域，尤其涉及一种基于促谣‑辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法，包括爬取原始数据，并基于内容兴趣特征、网络结构特征以及节点属性特征提取促谣消息、谣言消息以及辟谣消息的传播空间特征，建立谣言‑辟谣‑促谣消息传播空间矩阵；根据该矩阵以及谣言‑辟谣‑促谣消息全用户传播关系矩阵建立基于图卷积神经网络和辟谣‑促谣消息影响力的谣言传播预测模型；将当前数据输入谣言传播预测模型，获得谣言转发情况的预测；对下一个时刻的谣言转发潜在用户，进行谣言消息隔离或者进行辟谣消息推荐；本发明能够有效地预测谣言话题下的用户转发情况，同时可以更真实地刻画谣言传播动态过程。
基于辟谣消息表示学习谣言传播控制方法

[发明专利]面向隐藏信息的社交电商平台营销活动下单率预测方法-CN202011205811.7有效
发明人：黄梦阳;肖云鹏;李暾;王佐成;李茜;刘红;贾朝龙;刘宴兵 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明属于互联网应用技术领域，涉及电商平台营销数据分析，尤其涉及一种面向隐藏信息的社交电商平台营销活动下单率预测方法；所述方法包括提取出用户对营销活动下单行为的全部内部属性特征以及营销活动对用户下单行为的部分外部属性特征；并计算出用户的内部影响力，按照知识学习方法计算出用户的外部影响力以及用户的隐藏信息网络；采用压缩交互网络获取用户的隐特征，将隐特征填入隐藏信息网络中，利用卷积神经网络计算出用户的隐藏影响力；将三种影响力输入到全连接神经网络中，预测得到所述营销活动下用户参与下单行为的概率；本发明刻画了用户实体和营销活动实体之间的关系，能够获取实体间的隐藏关系，增强了下单率预测的准确率。
面向隐藏信息社交平台营销活动下单率预测方法

[发明专利]对微博谣言或/和辟谣话题传播趋势的预测方法及装置-CN201911068520.5有效
发明人：黄振;肖云鹏;李暾;王佐成;彭文勤;朱洋甫 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于用户行为预测领域，涉及对微博谣言或/和辟谣话题传播趋势的预测方法及装置；方法包括获取参与微博谣言话题或/和辟谣话题的数据源信息，提取相关属性；使用多元线性回归算法构造影响力函数；构建出转发谣言信息和转发辟谣信息的博弈策略，建立出谣言与辟谣互影响力模型，计算出谣言与辟谣的互影响力；基于表示学习的方法将用户节点映射到像素空间，构建当前时刻的用户转发图像，利用卷积神经网络预测下一时刻的用户转发图像；将互影响力与下一时刻用户转发图像相融合，建立出逻辑回归预测模型，预测用户在下一时刻是否参与谣言话题或/和辟谣话题；本发明能够有效地预测出微博谣言话题和辟谣话题的传播趋势，有利于舆情的控制和处理。
谣言辟谣话题传播趋势预测方法装置

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