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[发明专利]针对人体属性分类的自适应权重调整的模型训练方法-CN201710603212.2有效
发明人：付彦伟;贺珂珂;王展雄;王文萱;姜育刚;薛向阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2017-07-22 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉图像处理技术领域，具体为针对人体属性分类的自适应权重调整的多任务模型训练方法。本发明提出一种新颖的多任务模型，通过引入了一个基于验证误差大小及变化趋势从而更新相应任务权重的算法，在训练过程中自适应动态地调整每个任务的相应权重值。具体步骤包括：（1）人脸以及行人图片的收集和属性类别的标注；（2）构建深度神经网络；（3）训练深度神经网络；（4）利用深度网络模型，进行人体属性预测；本发明方法具有速度快、精确度高、鲁棒性好等优点，非常适用于人体相关的检测、识别、分类等实际应用。
针对人体属性分类自适应权重调整模型训练方法

[发明专利]基于姿态归一化图像生成的行人重识别方法-CN201810224187.1有效
发明人：付彦伟;钱学林;薛向阳;王文萱;姜育刚 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-03-19 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像识别技术领域，具体为基于姿态归一化图像生成的行人重识别方法。本发明的具体步骤包括：行人平均姿态和属性特征的预测；姿态归一化图像生成模型的构建、训练和测试，生成8张不同姿态的行人图像；行人重识别特征提取网络的构建、训练和测试，得到行人重识别特征；最后行人重识别特征融合，获得待检测行人目标以及所有候选行人目标的特征。本发明方法具有速度快、精确度高、鲁棒性好、泛化能力佳、可扩展性强等优点，非常适用于视频行人监控、视频行人信息检索等实际应用。
基于姿态归一化图像生成行人识别方法

[发明专利]基于图像对齐与检测网络模型的轨道塞钉故障检测方法与系统-CN201710424243.1有效
发明人： 姜育刚;王强;赵瑞玮 -专利权人：复旦大学
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机故障检测技术领域，具体为一种基于图像对齐与检测网络模型的轨道塞钉故障检测方法与系统。本发明中，由铁轨巡检车记录正常的塞钉图像作为基准图像；工作人员在例行的铁轨巡检过程中，利用巡检车拍摄最新的铁轨状况，得到铁轨状况图像作为待检测图像，对当前待检测图像和基准图像进行对比分析处理，检测出铁轨中问题塞钉部件位置，从而进行及时更换问题塞钉，确保铁轨运行的安全；具体步骤包括：基于深度网络模型与显著区域的高铁轨道图像精确对齐，基于深度网络模型与环境变化补偿的轨道塞钉的故障检测。本发明基于深度网络模型进行图像对齐与环境变化补偿，具有更精确的识别性能与可靠性。
基于图像对齐检测网络模型轨道故障方法系统

[发明专利]利用语义空间信息的针对少量训练数据的图像分类方法-CN201710603221.1有效
发明人：付彦伟;林航宇;马建奇;姜育刚;张寅达;薛向阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2017-07-22 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为利用语义空间信息的针对少量训练数据的图像分类方法。本发明利用语义空间信息联合自动编码器来扩增数据，从而在少量样本情况下获得更多有效的样本；利用这些扩增的数据训练一个基于深度神经网络的分类器；再将分类器网络与特征提取网络连接在一起训练，获得一个端到端的神经网络，实现给定一张图片，直接输出分类信息的功能。本发明使用数据扩增的方法来增加所拥有的数据，从而使得训练深度神经网络变的更加有效；算法是端到端的神经网络，所以只需要给出一张图片，就可以给出相应的分类结果。
利用语义空间信息针对少量训练数据图像分类方法

[发明专利]一种用于多段视频跨模态检索的方法-CN201910453196.2有效
发明人： 姜育刚;王铮 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明属于计算机视频分析技术领域，具体为一种用于多段视频跨模态检索的方法。本发明针对长文本跨模态检索多段视频任务，基于预检索与排序的思路提出了相关视频片段预选取方法和多段无序视频语义排序网络架构，并设计了双边自注意力方法提取视频中与检索文本相关的特征。本方法首先使用带有自注意力机制的跨模态检模型初选出一小部分相关的视频片段，再根据同模态和跨模态相似度进一步精选视频片段，最后用语义排序网络将视频片段序列与文本句子序列对齐。本发明方法具有鲁棒性高，速度快等优点，设计的多文本多视频片段语义对齐方法，不仅适用于等长序列的对齐问题，也适用于非等长序列的对齐问题。
一种用于视频跨模态检索方法

[发明专利]一种基于时序因果卷积网络的视频行为识别方法-CN201910459028.4有效
发明人： 姜育刚;程昌茂 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像分析技术领域，具体为一种基于时序因果卷积网络的视频行为识别方法。本发明方法包括使用时序因果三维卷积神经网络对多个视频片段提取时空语义特征表示，得到预测的行为类别；对到当前时刻为止的帧序列进行建模抽取时空高层语义特征，用于行为定位和精度预测。其中设计了空间卷积和时序卷积的融合机制以及因果时空注意力机制。本发明方法具有精度高、计算效率高、实时性等优点，不仅适用于在线的实时视频行为检测分析任务，也能使用于离线视频行为识别、异常事件监测等任务。
一种基于时序因果卷积网络视频行为识别方法

[发明专利]一种基于三方对抗生成网络的人脸摆正方法-CN201910453170.8有效
发明人： 姜育刚;程君同;李旻骏 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像生成技术领域，具体为一种基于三方对抗生成网络的人脸摆正方法。本发明引入两个生成器：轮廓生成器和面部特征生成器，分别用于进行两者摆正的训练，使得生成正面人脸更好保留原面部特征并且轮廓清晰；引入判别器D，与两个生成器进行对抗，使得生成的图片逼真；此外，引进了循环一致损失，提高面部特征（身份特征和表情特征）保留的精确度。本发明方法能将大角度侧脸进行摆正并还原面部特征信息。
一种基于对抗生成网络摆正方法

[发明专利]一种面向小样本视频动作分类的方法-CN201910453199.6有效
发明人： 姜育刚;傅宇倩;付彦伟;汪成荣 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术领域，具体涉及面向小样本视频动作分类的方法。本发明针对现有小样本视频动作分类的设定存在训练集与测试集类别交叉的问题，提出基于智能人体的小样本视频识别新模式，利用3D智能虚拟人体与虚拟环境交互的方式生成相同动作的大量虚拟视频，为深度神经网络提供训练样本；此外，还提出基于视频段替换的数据增强方法，通过用语义相近的视频片段替换原视频中某个片段的方法扩充有限的数据集。实验表明该方法对于小样本视频动作识别能起到很大的促进作用，且具有较好的鲁棒性与较强的算法可移植性。
一种面向样本视频动作分类方法

[发明专利]一种基于运动顺序性回归的自监督学习方法及装置-CN201910304026.8有效
发明人：金明;张奕;姜育刚 -专利权人：上海极链网络科技有限公司
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动顺序性回归的自监督学习方法及装置，该方法包括：步骤S1，随机截取固定帧数的视频样本片段；步骤S2，计算获得所述视频样本片段的平均运动量；步骤S3，随机打乱所述视频样本片段内帧的顺序，得到乱序视频样本片段；步骤S4，对所述乱序视频样本片段进行顺序性评判；步骤S5，综合步骤S2获得的所述视频样本片段的平均运动量和步骤S4获得的顺序性评判结果为所述乱序视频样本片段生成最终的顺序得分并作为回归目标值，即标注标签，本发明充分利用了视频中运动顺序一致性的信息，通过随机生成样本以及样本内帧顺序，建立顺序性评判标准进行自动的顺序性得分评判，从而达到自动标注的目的。
一种基于运动顺序回归监督学习方法装置

[发明专利]图像生成方法、系统、服务器及存储介质-CN201910464886.8有效
发明人：王晓平;金明;张奕;姜育刚 -专利权人：上海极链网络科技有限公司
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像生成方法、系统、服务器及存储介质，方法包括：获取原始图像，并对原始图像进行分割处理，得到监督图像；将原始图像和监督图像进行图像融合，得到多通道图像数据；将多通道图像数据作为输入值，输入到基于改进的生成式对抗网络训练的图像生成模型中，根据图像生成模型的输出得到目标图像数据，改进的生成式对抗网络为融入非感兴趣区域三通道损失函数的生成式对抗网络；对目标图像数据进行复原处理，去除目标图像数据中所包括的监督图像通道数据，得到最终生成图像。由此通过深度融合得到多通道图像数据，使得生成式对抗网络的输入层尺寸以及数据量减少，同时训练的图像生成模型可有效对非感兴趣区域的噪声进行抑制。
图像生成方法系统服务器存储介质

[发明专利]非配对图像生成方法、系统、服务器及存储介质-CN201910464892.3在审
发明人：王晓平;董慧智;姜育刚 -专利权人：上海极链网络科技有限公司
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种非配对图像生成方法、系统、服务器及存储介质，其中，方法包括：获取原始图像，并对原始图像进行实例分割，得到实例分割图像；将原始图像和所述实例分割图像进行图像融合；将融合后的图像数据作为输入值，输入到基于改进的生成式对抗网络训练的图像生成模型中，根据所图像生成模型的输出得到目标图像，其中，改进的生成式对抗网络为融入实例相关损失函数的生成式对抗网络。本发明实施例引入实例监督信息对图像生成过程进行监督，并在生成式对抗网络中引入实例相关损失函数，使得模型训练时增强实例/非实例区域图像生成过程的区分性，确保了训练好的图像生成模型能有效提高对非实例区域虚假影像干扰的抑制能力。
生成式图像生成原始图像图像生成过程对抗存储介质分割图像配对图像实例区域损失函数服务器模型训练目标图像图像融合图像数据网络训练影像干扰网络区分性引入改进监督输出分割融合融入

[发明专利]一种视频动作识别方法及装置-CN201810554476.8在审
发明人：徐宝函;叶浩;郑莹斌;陆王天宇;王恒;姜育刚;孙谷飞 -专利权人：众安信息技术服务有限公司
申请日： 2018-06-01 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频动作识别方法及装置，属于计算机视觉及机器学习技术领域。所述方法包括：提取视频的时空特征；根据提取的特征对预设密集扩张网络模型进行训练，得到目标密集扩张网络模型；利用所述目标密集扩张网络模型对待识别视频进行识别，获得视频识别结果。本发明实现了对视频动作良好而有效的识别，并且仅需要少量的数据就可以生成新类别的密集扩张网络模型，相对于现有的诸多视频识别技术，具有显著的改进，特别是由于新的任务样本量较少而难以识别的问题，因此可广泛应用于视频检索、车辆事故检测、医疗影像等领域。
网络模型视频动作识别视频识别机器学习技术计算机视觉车辆事故时空特征视频检索医疗影像样本量新类预设检测应用改进

[发明专利]一种泛化零样本学习的方法-CN201810431168.6在审
发明人：付彦伟;董瀚泽;姜育刚;薛向阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于机器学习算法技术领域，具体为一种泛化零样本学习的方法。本发明方法中，首先利用极值理论、韦伯‑支持向量机、K‑S检验技术，将特征空间分为三类：已知类即有样本的，未知类即零样本的，以及不确定类即既可能是已知类又可能是未知类的；对于已知类别直接利用监督学习的方法得到其类别名称；对于未知类别使用零样本学习的方法得到其类别的名称；对于不确定类，将其中最有可能的已知类和其他所有的未知类在语义空间进行可能性排序，并只考虑增加一种已知类在搜索域中；然后通过建立特征空间和语义空间的映射完成对类别的预测。本发明具有速度快、精度高、鲁棒性好等优点，统计意义、可解释性较强，可利用于零样本学习的实际应用。
样本学习特征空间语义空间样本机器学习算法支持向量机解释性鲁棒性搜索域映射排序预测检验应用统计监督学习

[发明专利]一种基于可跳层双支神经网络的图像粗细粒度分类方法-CN201810479296.8在审
发明人： 姜育刚;付彦伟;程昌茂;薛向阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为基于可跳层双支神经网络的图像粗细粒度分类方法。本发明方法包括：收集数据集，包括图像数据和对应的粗类别和细类别标签；构造可跳层双支神经网络，在密集连接的卷积神经网络中加入层级门控模块；对训练样本进行数据增强，训练可跳层双支神经网络；训练一端到端的神经网络，输出分类结果。本发明构建的可跳层双支神经网络可同时解决图像粗粒度和细粒度分类任务。该模型在密集连接的卷积层中加入门控模块，可根据输入动态地选择卷积层的执行；根据样本的难易程度和分类任务的粒度，网络的推断深度是可变的。此种灵活的卷积神经网络有利于提升模型容量和计算效率。
神经网络跳层卷积神经网络粗细粒度图像卷积分类计算机图像处理技术细粒度分类分类结果计算效率类别标签门控模块收集数据数据增强图像数据训练样本粗粒度可变的灵活的层级构建推断样本输出网络

[发明专利]视频中人体行为识别的方法和装置-CN201610067817.X在审
发明人： 姜育刚;张殿凯;沈琳;瞿广财;赵瑞伟;雷晨雨 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2016-01-29 - 公布日： 2017-08-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频中人体行为识别的方法和装置，其方法包括检测待识别视频中的人体区域，获取人体区域中的人体运行轨迹信息；根据人体区域计算得到人体区域对应的预测值，对预测值为非人体类别的人体区域进行过滤，得到预测值为人体类别的人体区域；对预测值为人体类别的人体区域进行计算得到预测值为人体类别的人体区域中的目标的行为类别得分；根据行为类别得分，输出相应的行为类别。本发明解决了现有技术中识别视频中人体行为性能较差，实时性和准确性较低的问题。实现了提升视频识别的实时性和准确性。
视频人体行为识别方法装置