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[发明专利]三维人脸数据采集设备及三维人脸高精度重建方法-CN202310655484.2在审
发明人：徐向民;李乐民;储昭结;蓝屹林;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维人脸数据采集设备，包括：发射装置、图像采集装置和偏振调整装置，发射装置用于向被采集对象发射光，图像采集装置用于采集偏振数据以用于三维重建，偏振调整装置用于调整偏振光的偏振方向；发射装置包括光源模组，光源模组发出用于偏振的非偏振白光，供偏振调整装置使用；图像采集装置包括两彩色相机，第一彩色相机用于采集交叉偏振数据，第二彩色相机用于采集平行偏振数据；偏振调整装置包括起偏方向调整装置和检偏方向调整装置；起偏方向调整装置与发射装置共同使用，形成起偏器，白光经过起偏器从非偏振光转换为非偏振光；检偏方向调整装置与图像采集装置共同使用，形成检偏器，调整检偏器的方向，采集对应方向的偏振光。
三维数据采集设备高精度重建方法

[发明专利]一种多模态情感识别方法、装置及存储介质-CN202310106979.X在审
发明人：徐向民;范为铨;方元博;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V40/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多粒度窗口互注意力的多模态情感识别方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取训练样本和测试样本；根据获得的样本训练多模态模型进行情感识别任务，并测试模型；将实际环境中的多模态样本，输入训练后的模型中，输出预测情感状态；其中多模态模型对输入的样本数据进行以下处理：特征提取器根据样本数据生成每种模态的初始特征向量；交互模块根据初始特征向量和多粒度窗口互注意力机制生成多粒度特征；融合模块根据多粒度特征生成深度融合特征；分类器根据深度融合特征生成预测情感状态。本发明通过多粒度窗口互注意力机制，提供一个灵活的互注意力窗口，使得多模态情感识别的性能有所提升，可广泛用于情感计算技术领域。
一种多模态情感识别方法装置存储介质

[发明专利]一种基于TED-Net的非接触人-物交互检测方法-CN202310375040.3在审
发明人：刘琦;王煜骁;林锦濠;邢晓芬;雷玉;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TED‑Net的非接触人‑物交互检测方法，包括以下步骤：对输入图像进行数据增强；通过卷积神经网络进行视觉特征提取，获取人‑物视觉特征；通过图像压缩技术获取特征图的压缩特征；获取基于编码器的全局特征编码；通过公共的查询矩阵获取三个查询向量分别表示人、物、交互关系，引入配对信息；融合编码后的特征构建三流解码器获取人的位置信息、物的位置信息及物体类别、交互类别，实现人物交互检测。本发明利用人‑物细粒度特征关注人‑物周围环境提供的有效信息，捕获非接触交互信息，在人物交互检测问题上，进一步提高了人物交互检测的精度。
一种基于 ted net 接触交互检测方法

[发明专利]适用于图神经网络分布外泛化的分布鲁棒优化方法及系统-CN202310178341.7在审
发明人： 邢晓芬;许轶珂;郭锴凌;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提供了一种适用于图神经网络分布外泛化的分布鲁棒优化方法及系统，所述方法包括以下步骤：选择任意的图卷积神经网络模型，在图数据中对目标个体的邻居特征进行聚合，并用于更新目标个体的特征；与任务目标相关的损失函数，通过模型得到对个体的最终结果预测，与个体标签计算相应的损失函数，得到每个个体对应的损失值；根据计算出的损失值，通过基于KL散度的分布鲁棒优化算法得到每个个体的权重，该权重分布为当前个体的最差分布；对个体的权重进行平滑操作，使得距离相近或局部结构相似的训练个体权重也相近；通过调整后的权重值以及对应的损失值，计算所有训练个体整体的损失；利用整体训练损失对使用的图卷积神经网络模型进行优化。
适用于神经网络分布泛化优化方法系统

[发明专利]2D多人姿态估计网络的对抗式训练方法、系统及介质-CN202110404921.4有效
发明人：练靖翔;邢晓芬;张通 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种2D多人姿态估计网络的对抗式训练方法、系统及介质，其中方法包括：获取人体图像数据以及进行数据增强，将RGB图片中三个通道的数值进行映射，对图片中RGB三个通道进行归一化处理；利用截断的高斯分布，将图片中人体的关键点的位置坐标转换成多通道的热图；构建姿态判别器网络，构建以HRNet为主干的姿态网络，进行Xavier初始化；根据训练后的姿态网络，借助热图中最大值向次大值偏离四分之一的方式确定最终的关键点的位置坐标。本发明将姿态网络与姿态判别器网络相互竞争地进行训练，该训该练方法能有效学习到人体的关键点特征，并在复杂的背景环境中具有良好的鲁棒性，可广泛应用于图像识别技术领域。
姿态估计网络对抗训练方法系统介质

[发明专利]基于微电流刺激的跨被试虚拟力评估系统-CN202110285311.7有效
发明人： 邢晓芬;万佳欢;舒琳;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明涉及基于微电流刺激的跨被试虚拟力评估系统，包括：虚拟现实交互模块，输出基于交互事件触发的虚拟现实场景，传输至被试者所戴的VR眼镜；电刺激交互电流仿真子系统，用于实现不同的电刺激模式，将电刺激电流数据传输至跨被试的功能性电刺激电流的力反馈评估模型；测力计模块，用于捕获力反馈数据，并传输至跨被试的功能性电刺激电流的力反馈评估模型；电刺激电流的力反馈评估模型，用于评估力反馈大小。本发明采用的跨被试微电流刺激模式将不同受试者的原始生理特征输入模型，当给予不同功能性电刺激电流时，通过机器学习方法评估匹配的力反馈输出大小，结合虚拟现实的场景，增强沉浸感和真实感。
基于电流刺激跨被试虚拟评估系统

[发明专利]基于长短回路认知与显隐情感交互的情感识别方法及系统-CN202310107383.1有效
发明人：帖千枫;徐向民;陈艺荣;邢晓芬;王琳 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短回路认知与显隐情感交互的情感识别方法及系统，该方法步骤包括：提取对话情感数据集的句子特征向量和说话人序列信息；构建三种长短回路认知关系图，将三种长短回路认知关系图通过邻接矩阵转置再加上单位矩阵，变为对应的长短回路认知关系掩码，将对话的句子特征向量拼接得到话语特征序列，话语特征序列输入到语义编码器中得到情绪的语义特征向量，构建历史情感序列后输入情绪解码器中得到目标话语的情绪特征向量，将目标话语的语义特征向量和情绪特征向量融合，经过softmax函数分类后，选取预测概率最大的类的下标得到预测的情绪。本发明对情感序列进行显式和隐式建模，同时具有隐性和显性建模的优势。
基于长短回路认知隐情交互情感识别方法系统

[发明专利]基于VR情景人脸图像复原的表情识别方法、设备及介质-CN201910141881.1有效
发明人：吴涛;徐向民;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VR情景人脸图像复原的表情识别方法，包括步骤：合成VR情景叠加人脸图像：将所拍摄的VR人脸图像和VR人眼图像合成为VR情景叠加人脸图像；复原完整人脸图像：采用公开人脸数据集进行VR设备的模拟穿戴及人眼叠加，有监督地训练生成对抗网络，输入合成的所述VR情景叠加人脸图像，复原出完整人脸图像；表情识别分类器的实现：使用并训练小型卷积神经网络得到表情识别分类器；完整人脸图像的表情识别：使用训练好的表情识别分类器对复原的完整人脸图像进行表情识别。本发明解决了头戴设备对于部分人脸的遮挡造成的人脸图像残缺问题，复原出的完整人脸图像细节逼真且很好的保留了使用者的ID特征，表情识别准确率高。
基于 vr 情景图像复原表情识别方法设备介质

[发明专利]基于个体感知的语音情感识别方法、系统、装置及介质-CN202310106977.0在审
发明人：徐向民;方元博;范为铨;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于个体感知的语音情感识别方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取原始通用语音特征；构建语音情感识别模型；根据原始通用语音特征对语音情感识别模型进行训练；其中，在个体感知模块中，将原始通用语音特征输入个体情感知识学习层提取个体情感知识嵌入，将个体情感知识嵌入输入到调制参数生成层生成调制参数；在情感特征提取模块中，使用个体感知模块输出的调制参数对情感特征提取模块的参数进行调整，将原始通用语音特征输入调整后的情感特征提取模块进行特征的进一步学习；将训练后的模型用于语音情感识别。本发明通过增加个体情感特征，提升模型面对个体的情感识别效果，可广泛应用于语音信号处理技术领域。
基于个体感知语音情感识别方法系统装置介质

[发明专利]一种基于眼动数据的修正型实时情感识别方法及系统-CN202010101839.X有效
发明人：青春美;金珊;徐向民;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于眼动数据的修正型实时情感识别方法及系统，在VR环境中实时采集眼动数据，利用眼动数据进行注视点预测；通过当前帧的全景图以及预测的下一帧注视点区域图得到初步情感状态；结合历史眼动数据对初步情感状态进行修正，得到当前时刻的最终情感状态。本系统能实时预测用户情感，提升用户在VR环境中的体验感。
一种基于数据修正实时情感识别方法系统

[发明专利]一种基于知识图谱的抑郁症智能诊断装置及系统-CN202010170779.7有效
发明人：何卷红;邢晓芬;徐向民;郭锴凌;田翔 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G16H10/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于知识图谱的抑郁症智能诊断装置及系统，其中装置包括：数据采集模块，用于采集用户的人体数据；人体数据包括视频数据、音频数据、脑电数据和心率数据；实体属性值获取模块，用于采用训练好的学习模型从人体数据中获取实体和对应的实体属性值；以及知识图谱模块，用于连接实体和实体属性值构成知识图谱，得到抑郁症诊断结果。本发明可智能化输出抑郁症诊断结果，协助医生诊断抑郁症。
一种基于知识图谱抑郁症智能诊断装置系统

[发明专利]一种基于渐进式导向强监督神经网络的图像去雾方法-CN202010075090.6有效
发明人：徐向民;赵银湖;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-01-22 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于渐进式导向强监督神经网络的图像去雾方法，包括步骤：构建端到端的卷积神经网络，该网络输入为原始的有雾RGB图像，输出为清晰的RGB图像；卷积神经网络由3个相同结构的去雾模块首尾相连，上一个去雾模块的输出作为下一个去雾模块的输入；每个去雾模块由1个神经网络块和1个导向滤波层组成；在每个去雾模块中，神经网络块对图像进行去雾处理，得到3通道的RGB输出，导向滤波层以原始有雾RGB图像作为指导，对当前去雾模块中神经网络块的3通道RGB输出进行图像边缘锐化处理。本发明构建的卷积神经网络在基于训练数据进行学习重建后，在实际进行应用时，可直接将有雾的RGB图像输入到网络中，进而得到清晰度更好、质量更高的无雾图像。
一种基于渐进导向监督神经网络图像方法

[发明专利]基于图像识别的压力检测方法、系统、装置及存储介质-CN202011603691.6有效
发明人： 邢晓芬;廖宣凯;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的压力检测方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：获取视频数据和脉搏信号，根据所述视频数据和所述脉搏信号构建训练集；建立卷积神经网络，采用所述训练集对卷积神经网络进行训练，获得压力检测模型；获取图像数据，将所述图像数据输入所述压力检测模型进行检测，输出压力提示信号。本发明通过采集图像数据来进行压力检测，避免使用辅助设备进行接触式检测，适用于一些不方便穿戴设备检测的场景，实施性更强。本发明可广泛应用于图像数据处理领域。
基于图像识别压力检测方法系统装置存储介质

[发明专利]一种神经退行性疾病监测方法、系统、装置及存储介质-CN202211594613.3在审
发明人：陈帅琦;徐向民;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经退行性疾病监测方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取说话人的语音信息；根据语音信息识别说话人的身份信息，以及识别说话人的情感，将语音信息转换为文本信息；根据识别获得的说话情感以及文本信息生成对话文本，将对话文本转换为语音并输出；根据识别获得的身份信息对语音信息进行处理，将同一个说话人的语音信息存储在同一个语音存储模块中；根据身份信息，在语音存储模块中获取对应说话人的语音语料进行神经退行性疾病诊断，并判断说话人是否患病。本发明将神经退行性疾病筛查与智能家居相结合，利用基于神经退行性疾病导致患者语音发音出现的问题，来检测疾病，可广泛应用于病症识别技术领域。
一种神经退行性疾病监测方法系统装置存储介质

[发明专利]一种基于多模态对话内容联合建模的情感分析方法及系统-CN202310000559.3有效
发明人：帖千枫;徐向民;邢晓芬;陈艺荣;韩文静 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态对话内容联合建模的情感分析方法及系统，涉及机器智能技术。由于传统的情感分析方法不能较为完整地从多模态对话中捕捉到各模态之间的依赖以及对话中上下文和说话人之间的依赖关系进行情感分析，为此提出这种基于多模态对话内容联合建模的说话人连续情感分析方法，该方法以基于对话的多模态预训练模型为基础，经过情感分类模块，在相应数据集上进行微调训练，得到可以在语音、视频、文本模态上使用的情感分析方法。为此同时提出预训练模型的方法，比起传统的预训练方法，该方法具有说话人嵌入以及对话轮数嵌入模块，使得整个预训练模型学习到更加适应对话场景任务的语言模型。
一种基于多模态对话内容联合建模情感分析方法系统

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