公开(公告)号：CN107390873A

公开(公告)日：2017-11-24

申请号：CN201710609207.2

申请日：2017-07-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 施明辉 ,  刘向前 ,  陈可赢 ,  周昌乐 ,  李绍滋 ,  晁飞 ,  江敏 ,  徐素霞

IPC: G06F3/01

Abstract: 基于脑电控制的多尺度光标定位方法，涉及一种基于脑电控制的光标定位方法。1)开始时，光标位于光标界面的中心，待定位区域为整个光标界面；2)将待定位区域按水平中心线和垂直中心线分成左上、左下、右上、右下四个大小相同的子区域；3)使用者通过脑电信号将光标定位到待定位区域中的某个子区域的中心；4)判断光标是否在目标位置，若是，则方法结束；否则，将光标当前所在的子区域当作新的待定位区域，然后返回步骤2)。采用多尺度定位的方式对基于脑电控制的光标进行定位，克服了传统的基于脑电控制的光标每次只能移动一小段距离的不足，大大提高了定位速度；只使用SSVEP一种脑电信号，操作简单、方便。

公开(公告)号：CN101894215A

公开(公告)日：2010-11-24

申请号：CN201010223175.0

申请日：2010-07-06

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈彤生 ,  李绍滋 ,  周昌乐

IPC: G06F19/00

Abstract: 似然比检验误差的检测方法，涉及一种人工智能技术在中医的应用。提供一种基于概率积分变换的似然比检验误差的检测方法。提供预测准确和高效的分析工具，仿真实验显示，该方法可以用于通常的小样本；若似然比检验所得到的P值结论与单向有序列联表的面貌不一致时，应依据基于概率积分变换的0.074校准参数修正P值误差，使P值结论与单向有序列联表的面貌一致。提供一种广泛适用的尾预测检验方法来评估这种预测，它能够评价整个预测的分布，而不是一个标量或区间。预测分布的信息内容与事后知识相结合就足以建立一个强大的检验，即使在样本规模小至100的情况下也能够满足预测程序的需要。

公开(公告)号：CN118887722A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411346926.6

申请日：2024-09-26

Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司 ,  厦门大学

Inventor： 何一凡 ,  罗志明 ,  田程 ,  李绍滋 ,  詹东晖 ,  于金喜

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于自信息增强对比学习的深度伪造人脸检测方法，包括：获取样本图像并进行数据增强生成两个视图；将两个视图输入至特征提取网络，利用多尺度特征增强模块、自信息增强学习模块分别对图像的浅层、中层、深层特征进行学习。所述多尺度特征增强模块用于提高网络的局部与全局特征建模能力；自信息增强学习模块利用自信息度量来量化生成人脸局部区域的自信息差异，突出高信息纹理与形状特征，并通过注意力机制来降低网络对特定伪造痕迹的关注；利用级联的Projector和Predictor架构，结合相互预测机制在高维空间中捕捉伪造模式与面部结构多样性的细微变化。最终利用二分类交叉熵损失函数和相互预测一致性损失函数来优化模型并进行真伪判别。

公开(公告)号：CN115063654B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202210639789.X

申请日：2022-06-08

Applicant: 厦门大学

Inventor： 翁娟娟 ,  罗志明 ,  曹冬林 ,  江敏 ,  李绍滋

IPC: G06V10/778 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于序列元学习的黑盒攻击方法、存储介质和电子设备，所述方法从所述代理数据集中采样若干图像，基于所述若干图像和所述分类器模型集按照次序逐个优化所述分类器模型集中各模型fi的第一定向扰动，得到一组与各模型相关的定向对抗扰动；而后基于所述定向对抗扰动生成一个与模型无关的第二定向扰动δ，根据所述定向对抗扰动确定所述第二定向扰动δ的更新方向，并按照确定的所述第二定向扰动的更新方向对所述第二定向扰动进行优化。当迭代次数达到预设次数时，输出当前第二定向扰动。上述方案通过挖掘所有观察到的模型，能够优化出共享的扰动，有效提高定向通用扰动的可迁移性。

公开(公告)号：CN117710861A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311732700.5

申请日：2023-12-15

Applicant: 厦门大学

Inventor： 罗志明 ,  高健哲 ,  杨坤 ,  曹冬林 ,  李绍滋

IPC: G06V20/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于全注意力记忆模块的视频异常检测方法、介质和设备，所述方法通过混合编码器预处理输入数据以及使用全注意力机制更新记忆模块，采用混合编码器对I3D模型提取的第一视频特征信息进行预处理，能够使得提取出的视频特征变得更加全面，避免丢失有价值信息，而采用注意力机制取代了Top‑k选择机制，能够实现更全面的记忆模块中各项参数的迭代更新，有效解决了现有基于记忆模块的弱监督视频异常检测方法中的缺陷。

公开(公告)号：CN109919031B

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN201910097412.4

申请日：2019-01-31

Applicant: 厦门大学

Inventor： 李绍滋 ,  余胜 ,  罗志明 ,  黄敏 ,  苏松志 ,  曹冬林

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于深度神经网络的人体行为识别方法，涉及人体行为识别领域。采集视频数据集，根据视频中的人体行为类别对视频进行切割，并赋予对应的类别标签；对视频数据进行抽帧和光流计算预处理，并对抽取的视频帧和光流图像赋予与其对应视频相同的类别标签；人体行为特征学习，使用深度卷积神经网络和双支流输入类残差长短期记忆单元循环神经网络LSTM模型学习视频长时序运动特征；根据学习到的人体行为识别特征，用Softmax层融合两条支流类残差循环神经网络学习到的长时序运动特征，并输出视频的识别类别。

公开(公告)号：CN109859295B

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN201910102804.5

申请日：2019-02-01

Applicant: 厦门大学

Inventor： 李绍滋 ,  王堃 ,  夏侯建兵 ,  林凡

IPC: G06T13/40 ,  G06T13/80 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种特定动漫人脸生成方法、终端设备及存储介质，在该方法中结合现有的基于卷积神经网络的神经风格迁移技术，实现真实人脸到动漫人脸的颜色像素风格迁移，初步动漫风格化；结合现有的基于生成对抗网络的风格迁移技术，实现初步动漫风格化的真实人脸到特定动漫人脸的域风格迁移，得到特定动漫人物的动漫化真人人脸图像。本发明既能够提取颜色特征、又能够保持面部结构特征，减少面部变形；并且可以针对特定动漫人物，生成需要的图像。

公开(公告)号：CN103944810A

公开(公告)日：2014-07-23

申请号：CN201410187923.2

申请日：2014-05-06

Applicant: 厦门大学

Inventor： 李绍滋 ,  郭锋 ,  曹冬林

IPC: H04L12/58 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种垃圾电子邮件意图识别系统，包括意图抽取单元、意图判断及意图库维护单元，和意图库。本发明的一种垃圾电子邮件意图识别系统通过抽取电子邮件的显式URL地址、隐式URL地址、显示邮箱地址、隐式邮箱地址、QQ号码、银行账号、信用卡号、电话号码和公司名称等多种类型的意图，并在预先创建的意图库中对每个意图进行查询，之后将当前电子邮件的所有意图查询结果整合在一起进行综合分析判断，从而能够判断出当前电子邮件是否为垃圾邮件。本发明无需一一进入邮件正文中的超链接，并分析所链接的文本的意图，只需利用所述意图库即可高效地完成对电子邮件的意图分析和邮件属性判断，且所抽取的意图种类更多，意图分析结果更准确。

公开(公告)号：CN114283925B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202111527972.2

申请日：2022-01-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 徐佳君 ,  罗志明 ,  李磊 ,  李绍滋

IPC: G16H20/90 ,  G16H70/60 ,  G06F16/9035

Abstract: 本发明提供了一种智能方剂推荐方法和存储介质，该方法包括以下步骤：S1：获取患者信息进行证素辨证，得到诊断信息集合；诊断信息集合包括诊断证素集合；S3：从方剂数据库中获取多个第一方剂信息，根据诊断信息集合对第一方剂信息进行筛选，得到第二方剂信息；第二方剂信息包括第二必有证素信息集合以及第二或有证素信息集合；S4：根据第二必有证素信息集合、第二或有证素信息集合以及诊断证素集合的对应关系，确定候选方剂信息；S5：根据预定规则对所有所述候选方剂信息进行评分，根据评分结果确定最终推荐方剂。本申请在推荐方剂的过程中是按照方剂对应的证素与诊断证素集合进行比较确定的，可以使得最终推荐的方剂更具准确性。

公开(公告)号：CN112800282B

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202110054367.1

申请日：2021-01-15

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曹冬林 ,  黄耘 ,  罗志明 ,  李绍滋 ,  林达真 ,  苏松志

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/00 ,  G06F16/27 ,  G06Q40/04

Abstract: 一种业务流程异常节点溯源方法，涉及流程图的构建与查找。包括以下步骤：1)通过数据仿真构建包含属性图信息的业务流程图；业务流程图中包括节点、节点属性、节点关系，属性图包含节点属性的转换关系；2)根据业务流程图和属性图中节点的属性数据流动关系，结合深度优先遍历搜索算法，基于属性图约束对业务流程图进行剪枝优化，将与异常节点路径上不相关的支路去除，给出起始溯源的具体属性，沿着该属性的方向逆向查找异常点，完成业务流程异常节点溯源。加快网络对异常节点的搜索速度，提升搜索效率，可实现高效异常逆向溯源搜索，为流程推进提供有力保障具有实际意义。