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[发明专利]一种基于语句通顺性的残断汉简图像缀合方法-CN202211277112.2有效
发明人：张重生;陈远远;姚磊;凡高娟;莫伯峰;刘郝霞;胡韧奋;陈善雄 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语句通顺性的残断汉简图像缀合方法，包括以下步骤：A：对待缀合的汉简图像进行图像特征标注；B：构建训练集并训练得到调优训练后的BERT语言模型；C：针对指定的残断汉简图像A，通过对图像特征对比得到汉简图像A的待缀合比对组；D：利用调优训练后的BERT语言模型，将汉简图像A与汉简图像A的待缀合比对组内的汉简图像逐一进行语句通顺性检测，得到与汉简图像A语言通顺性最高的N个待选汉简图像，作为与汉简图像A缀合度最高的N个待选汉简图像。本发明能够基于汉简图像中文字的语句通顺性和汉简图像特征实现残断汉简图像的缀合，显著提高缀合效率及准确性。
一种基于语句通顺残断汉简图像缀合方法

[发明专利]一种兼顾原边连续性和断边碴口匹配度的甲骨缀合方法-CN202010793853.0有效
发明人：张重生;凡高娟;纵瑞星;莫伯峰;门艺;史先进;王斌;曹爽;牛钦;陈善雄 -专利权人：河南大学
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种兼顾原边连续性和断边碴口匹配度的甲骨缀合方法，包括以下步骤：A：提取每幅甲骨拓片图像的边缘曲线图及原边的弧线走向线段；B：对每幅甲骨拓片图像进行方向调整；C：得到每幅甲骨拓片图像的时间序列化边缘曲线数据；D：进行归一化处理并得到归一化后的时间序列化边缘曲线数据；E：计算拟判定是否能够缀合的两幅甲骨拓片图像a和b的时间序列匹配度s并放入集合S中；F：求集合S中的最大值；G：依次执行步骤C至步骤F，计算每幅甲骨拓片图像与其它甲骨拓片图像之间的最大缀合度；选取与其最大缀合度最高的若干幅甲骨拓片图像作为该甲骨拓片图像的最佳缀合结果。本发明能够提高甲骨残片缀合的准确性。
一种兼顾连续性碴口匹配甲骨方法

[发明专利]一种多特征挖掘与协同约束的敦煌遗书残片缀合方法-CN202310178161.9在审
发明人：张重生;刘郝霞;苗长虹;陈轲;陈世强;凡高娟;姚磊;莫伯峰;胡韧奋;门艺 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种多特征挖掘与协同约束的敦煌遗书残片缀合方法，包括以下步骤：A：对待缀合的敦煌遗书残片的图像进行预处理；B：构建多特征提取网络，包含异构特征挖掘模块、特征聚合模块和特征编码模块；C：利用对比学习模块优化多特征提取网络；D：将预处理后的待缀合敦煌遗书残片的图像，输入优化后的多特征提取网络进行关键特征的提取，并利用编码后的聚合特征判断得到多幅待缀合敦煌遗书残片的缀合匹配度。本发明利用多特征提取网络充分挖掘敦煌遗书残片的书写风格特征、文本布局特征、残边边缘特征和语句通顺性特征并进行聚合得到聚合特征，最终得到敦煌遗书残片的缀合匹配度，从而实现敦煌遗书残片的精准缀合。
一种特征挖掘协同约束敦煌遗书残片方法

[发明专利]一种基于空间近邻关系的甲骨文自动标注方法-CN202010072173.X有效
发明人：张重生;曹爽;史先进;凡高娟;门艺;夏瑞雪;沈夏炯;莫伯峰;余波;郑逢斌 -专利权人：河南大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V30/146 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间近邻关系的甲骨文自动标注方法，包括以下步骤：A：对甲骨字符进行定位；B：对甲骨字符图像进行识别；C：选取待定锚点甲骨字；D：选取锚点甲骨字符图像；E：判断锚点甲骨字在甲骨字原文中的位置，进入下一个甲骨字符图像和/或上一个甲骨字符图像搜索；F：进行下一个甲骨字符图像搜索；G：进行上一个甲骨字符图像搜索；H：进行下一个和上一个甲骨字符图像搜索；I：完成甲骨字符图像的字符级别的标注。本发明能够快速高效地实现甲骨文拓片图像的字符级别的标注，即在甲骨文拓片图像上自动定位出甲骨文字位置，并对应显示出相应的甲骨字。
一种基于空间近邻关系甲骨文自动标注方法

[发明专利]一种基于时间序列相似性计算的甲骨残片缀合方法-CN202010072172.5有效
发明人：张重生;纵瑞星;凡高娟;史先进;莫伯峰;门艺;沈夏炯;夏瑞雪;余波;郑逢斌 -专利权人：河南大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列相似性计算的甲骨残片缀合方法，包括以下步骤：A：提取每幅甲骨拓片图像的边缘曲线图；B：得到每幅甲骨拓片图像的时间序列化边缘曲线数据；C：得到归一化后的时间序列化边缘曲线数据T'；D:对甲骨拓片图像进行倾斜矫正得到新的边缘曲线数据Ta''放入集合TS中；E：计算Ta''与Tb'的差值数组集合ALL；F：计算Ta与Tb的相似度；G：选取与其边缘曲线相似度最高的其他十个边缘曲线数据所对应的甲骨拓片图像，作为该甲骨拓片图像的最佳缀合结果。
一种基于时间序列相似性计算甲骨残片方法

[发明专利]基于语句通顺性的敦煌遗书残片图像缀合方法-CN202211276002.4在审
发明人：张重生;刘郝霞;凡高娟;陈远远;莫伯峰;胡韧奋;陈善雄;姚磊 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语句通顺性的敦煌遗书残片图像缀合方法，包括以下步骤：A：将残片图像按缺失类型进行分类；B：获取残片图像的列宽、列高和间隙；C：根据缺失类型是否对应对残片图像A与B进行判断；D：对残片图像A和B的列宽列高比的比值和列宽间隙比的比值进行判断；E：对等比放大后残片图像B与A的列高比值、间隙比值和列宽比值进行判断；F：利用笔迹判断神经网络模型判断残片图像A与B的笔迹相似度；G：对残片图像A和B进行边缘相似度计算和语句通顺性检测；H：所有待缀合残片图像比较完毕后，得到敦煌遗书残片图像A的所有备选缀合图像。本发明综合考虑待缀合残片图像文字内容的语句通顺性和边缘相似度，提高敦煌遗书残片图像缀合的效率和准确性。
基于语句通顺敦煌遗书残片图像方法

[发明专利]一种敦煌遗书残片图像的自动缀合方法-CN202110440552.4有效
发明人：张重生;侯亚新;莫伯峰 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种敦煌遗书残片图像的自动缀合方法，包括步骤：A：获取基准线；B：获取基准线的位置坐标点；C：获取网格单元的宽度；D：获取网格单元的宽度值恢复到真实物理尺寸的缩放比例；E：获取边缘线图像；F：获取边缘线骨架图像；G：获取边缘线骨架标注图像；H：得到二维数值型的时间序列化数据；I：将基准线的位置坐标点、网格单元的宽度和二维时间序列化数据转化为恢复到真实物理尺寸后的对应数据；J：对恢复到真实物理尺寸后的对应数据进行归一化处理；K：计算两幅敦煌遗书残片图像的时间序列匹配度；L：返回时间序列匹配度最高的图像作为缀合度较高的备选图像。本发明极大地提高了敦煌遗书残片图像缀合效率和准确性。
一种敦煌遗书残片图像自动方法

[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]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

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