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[发明专利]基于条件StyleGAN的小样本图像生成方法-CN202310560738.2在审
发明人： 徐雪妙;郑辰熙;刘邦镇;张怀东;谢懿 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于条件StyleGAN的小样本图像生成方法，包括：1)对数据集的图像按照类别进行预处理；2)使用可见类别预训练条件StyleGAN；3)使用k张不可见类图像优化条件StyleGAN，其优化过程包括两个阶段：隐空间定位阶段和隐空间微调阶段，其中隐空间定位阶段以不可见类别图像子集为锚点，定位出不可见类别的子空间，隐空间微调阶段通过对抗损失和锚点稳定损失进一步对齐条件生成器的生成分布和不可见类别的真实分布；4)通过随机采样噪声生成不可见类别的图片。本发明具有了深度学习技术的特性，通过一系列的优化目标，使生成器能通过k张不可见类别参考图片的优化，具备不可见类别图像的生成能力。
基于条件 stylegan 样本图像生成方法

[发明专利]一种具有旋转不变性的三维点云模型分类方法与系统-CN202110448547.8有效
发明人： 徐雪妙;周燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有旋转不变性的三维点云模型分类方法与系统，该方法包括：S1、获得三维点云模型的特征球面；S2、通过特征球面卷积神经网络，对三维点云模型的特征球面进行特征提取，获取三维点云模型的特征描述符；S3、通过全连接层以及SoftMax分类器，对所获取的三维点云模型的特征描述符进行处理，以获取三维点云模型所属类别。本发明克服了点云的不规则性及无序性，规定了模型在球面上的起始、终止位置，在所提出的特征球面卷积神经网络部分中充分利用球面的光滑性，利用循环卷积使球面上各位置的信息都可以被提取，增强了所提取特征的旋转不变性，通过深度融合经、纬度循环卷积，补充了特征的细粒度信息，增强了特征球面卷积神经网络提取特征的能力。
一种具有旋转不变性三维模型分类方法系统

[发明专利]一种基于无监督域适应的目标检测定位优化方法-CN201910282375.4有效
发明人： 徐雪妙;余宇山;胡枭玮 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V40/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督域适应的目标检测定位优化方法，旨在解决现有域适应目标检测方法在从有标签数据集向无标签数据集迁移的情况下对物体所处位置的定位能力不足的技术问题。本发明包括步骤：1)数据处理；2)模型构建；3)定义损失函数；4)模型训练；5)模型验证。本发明提出了新的特征提取网络模型，适用于针对无标签的数据集，定位更优化，物体定位的表现效果好。
一种基于监督适应目标检测定位优化方法

[发明专利]基于结构信息的车道线检测方法-CN202010039802.9有效
发明人： 徐雪妙;于田菲 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构信息的车道线检测方法，包括步骤：1)数据获取；2)数据预处理；3)模型构建；4)定义损失函数；5)模型训练；6)模型验证。本发明结合深度卷积神经网络提取图像多尺度的特征，语义信息引导的注意力机制能够增强车道线的特征，多尺度可变形卷积可以捕获车道线的结构特征，以及解码网络提高分割的精确度，更准确地完成车道线的检测。
基于结构信息车道检测方法

[发明专利]一种基于样本筛选的无标注车辆图片分类方法-CN202010114792.0有效
发明人：贺海;徐雪妙 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于样本筛选的无标注车辆图片分类方法，包括步骤：1)数据获取；2)数据处理；3)模型构建；4)定义损失函数；5)模型训练；6)模型验证；7)模型应用。本发明减缓了现有车辆图片分类技术数据匮乏的缺点，通过结合特征提取网络提取图像高层语义信息的能力，对抗领域自适应网络对齐拉近两个域数据分布的能力，样本筛选损失函数从特征级别和标注级别筛选重要样本和异常样本并选择性增强的能力，以及通用分类器网络的精准分类能力，更准确高效地完成无标注车辆图片分类任务。
一种基于样本筛选标注车辆图片分类方法

[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的图像异常检测方法-CN202110867891.0有效
发明人： 徐雪妙;闫续冬;余宇炀 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积生成对抗网络的图像异常检测方法，包括步骤：1)数据获取；2)数据处理；3)网络构建；4)定义损失函数；5)训练网络；6)网络验证。本发明结合了空洞卷积残差块的提取图像语义上下文信息的能力以及生成对抗网络的图像生成能力，并且设计和使用了多尺度的条状掩膜来移除图像的部分区域以增强重建效果，提高了正常样本与异常样本之间的可区分性以及检测异常样本和定位异常位置的准确性。
一种基于深度卷积生成对抗网络图像异常检测方法

[发明专利]非刚体三维形状的扇形卷积特征提取方法与系统-CN202110449801.6有效
发明人： 徐雪妙;周燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种非刚体三维形状的扇形卷积特征提取方法与系统，该方法包括：S1、基于最远测地距离采样，提取非刚体三维形状的显著点集；S2、通过扇形卷积神经网络，对非刚体三维形状的显著点集进行特征提取，获取非刚体三维形状的深度内蕴特征；其中，所述扇形卷积神经网络共有四层，其首层为三维扇形卷积，第二层到第四层为二维扇形卷积，输出通道分别为256、512、1024；S3、通过特征拼接和最大池化，对所获取的非刚体三维形状的深度内蕴特征进行处理，以获取非刚体三维形状的深度全局特征。本发明减少非刚体三维形状的点云规模，在保持点云特性的情况下降低后续计算损耗，并有助于提取具有更强表达能力的深度内蕴特征。
刚体三维形状扇形卷积特征提取方法系统

[发明专利]基于多分支图卷积神经网络的编码点云特征提取方法-CN202110564241.9有效
发明人：周燕;徐雪妙 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多分支图卷积神经网络的编码点云特征提取方法，包括：获取若干三维网格模型数据；基于改进的点云生成方法，对于每一个三维网格模型数据，根据阈值设定判断，进行点云生成，获取其对应的第一点云；基于第一点云和新型热核特征编码方法，获取对应的编码点云；基于多分支图卷积神经网络模型，对于每一个编码点云，获取其对应的深度学习特征。本发明可以提取具有变换不变性和高鉴别力的三维模型形状内容特征，为后续的分类识别与检索等任务垫定基础。
基于分支图卷神经网络编码特征提取方法

[发明专利]基于极坐标图卷积神经网络的三维模型特征提取方法-CN202110565190.1有效
发明人：周燕;徐雪妙 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于极坐标图卷积神经网络的三维模型特征提取方法，首先，使用改进的点云生成方法，从三维网格模型数据中均匀地生成并采样出点云；其次，使用计算得到的体积加权质心完成点云模型标准化和对齐；再次，构建点云的极坐标表示与三维空间直角坐标系表示，获取复合表示；最后，使用图卷积神经网络建模复合表示，捕获局部邻域与全局信息，提取三维模型特征。本发明可以提取具有变换不变性和高鉴别力的三维模型形状内容特征，为后续的分类识别与检索等任务垫定基础。
基于标图卷积神经网络三维模型特征提取方法

[发明专利]基于多尺度运动信息分离动画特效和背景内容的方法-CN202110101404.X有效
发明人： 徐雪妙;屈玮;韩楚 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度运动信息分离动画特效和背景内容的方法，包括：1)获取动画视频中带有特效片段的序列帧；2)计算序列帧中每一帧与其它帧之间的单尺度特效预测图集合；3)合并每一帧的单尺度特效预测图集合作为多尺度特效预测；4)通过自注意力机制得到自注意力多尺度特效集合特征；5)通过三维卷积神经网络层提取输入序列帧的特征；6)联合序列帧的特征和自注意力多尺度特效集合特征；7)通过三维残差卷积神经网络分离特效序列帧和透明通道信息；8)将序列帧和特效序列帧作差，得到残损背景序列帧；9)通过三维卷积神经网络得到修复的背景序列帧。本发明可应用在特效迁移，以及提升在动画中分割以及识别特定对象的准确率。
基于尺度运动信息分离动画特效背景内容方法

[发明专利]基于全局属性编辑方向的人脸多属性编辑方法-CN202210628783.2在审
发明人： 徐雪妙;曾瑞华;徐洋洋 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局属性编辑方向的人脸多属性编辑方法，包括：1)获取数据集属性关联图、属性语义嵌入集合和比例因子；2)构建一个全局属性编辑网络，该网络的输入为数据集属性关联图、属性语义嵌入集合和比例因子，输出为全局属性编辑方向；3)设计三个目标损失函数对构建的网络进行优化并保存为模型；4)模型测试阶段，通过用户自定义比例因子和保存的模型来对人脸进行多属性编辑。本发明基于全局属性编辑方向来对人脸进行属性编辑，能够解决其他方法编辑时需要多次单次编辑的问题，同时能够生成更加自然合理的人脸多属性编辑效果以及更优秀的人脸外观特征保持。
基于全局属性编辑方向人脸多方法

[发明专利]基于代理引导域适应的外观保持的人脸图像动漫化方法-CN202210155155.7在审
发明人： 徐雪妙;萧文鹏;徐成 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代理引导域适应的外观保持的人脸图像动漫化方法，创新性地使用二次元角色扮演者coser的人脸图像数据集Coser作为代理，并结合动漫人脸图像数据集Anime与自然人脸图像数据集Natural；提出一种混合coser与自然人脸图像的数据增强方法构造增强人脸图像数据集Aug‑Portrait；提出一个二阶段的无监督图像翻译模型，即脸型变形与图像动漫风格化；在双向一致训练框架上，提出多路复用训练方案与3个结合动漫图像先验的损失函数；模型能够实现真实人脸图像的外观保持的动漫化。本发明实现了人物原型个性化外观特征保持的人脸图像动漫化，提高了生成动漫图像的质量；通过收集更多人脸图像，本发明能够被应用到任意的真实人脸图像领域。
基于代理引导适应外观保持图像动漫方法

[发明专利]基于实例级空间感知引导的异质人脸识别方法-CN202210155433.9在审
发明人： 徐雪妙;萧文鹏;徐成 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实例级空间感知引导的异质人脸识别方法，包括：采用开源NIR‑VIS异质人脸数据集；提出一个语义空间分布自适应对齐模块与语义对齐的空间自适应归一化模块，设计了一个由任意VIS或NIR图像作为实例引导NIR图像与VIS图像相互转换的交叉光谱人脸幻化网络，并基于此网络结构建立了无监督NIR‑VIS图像翻译模型；在CycleGAN的双向一致训练框架基础上，提出一个基于梯度的结构一致性损失函数，优化模型；用优化后的模型将NIR图像转换成VIS图像，进行人脸识别。本发明提高NIR转换VIS图像的质量与多样性，提高了近红外图像的人脸识别精度，任意VIS实例引导转换的特性提高了模型在不同场景的鲁棒性，进一步本方法可以无缝植入已有的人脸识别系统。
基于实例空间感知引导异质人脸识别方法

[发明专利]一种基于代表性特征对齐的域适应目标检测方法-CN202210053936.5在审
发明人： 徐雪妙;徐珊;张怀东 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代表性特征对齐的域适应目标检测方法，包括：1)数据获取；2)数据处理；3)模型构建；4)定义损失函数；5)参数调优；6)检测结果输出。本发明构建了一个集成了代表性特征提取模块、多级代表性特征自适应融合模块、代表性特征对齐模块、基于上下文的分类正则化模块和全局特征对齐模块这五个模块的域适应目标检测网络，代表性特征包含物体的局部结构特征和语义鉴别性特征，通过将有标签的源域图像和无标签的目标域图像的相同类别的物体的代表性特征对齐，实现精确的特征对齐，得到在无标签的新场景下的准确的目标检测结果。
一种基于代表性特征对齐适应目标检测方法

[发明专利]基于时空注意力的漫画本分类方法-CN202210054710.7在审
发明人： 徐雪妙;徐晨舒 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空注意力的漫画本分类方法，包括：1)数据获取与处理；2)模型构建；3)定义损失函数；4)参数调优；5)漫画本分类。本发明构造了一个用于漫画本准确分类的网络模型，利用漫画本图像序列空间上和时间上的重要信息进行漫画本图像的理解，突破了其它相关多图工作直接应用于漫画本数据的准确度瓶颈，进一步可为其它漫画本理解任务提供解决思路。
基于时空注意力漫画分类方法

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