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公开(公告)号：CN103577839B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310625378.6
申请日：2013-11-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种邻域保持判别嵌入人脸识别方法及系统，本发明方法包括以下步骤。S1、对已有的人脸训练样本集进行初始降维，并根据训练样本矩阵确定初始降维训练样本矩阵。S2、寻找最优变换AX1，令二次降维训练样本矩阵X2=AX1，并获取二次降维训练样本集。S3、建立测试样本并将其进行二次降维获得二次降维测试样本，在二次降维训练样本中查找与所述二次降维测试样本相邻的样本，并将占比较高的二次降维训练样本的类别赋予所述测试样本。
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公开(公告)号：CN105825236A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610156405.3
申请日：2016-03-18
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6215 , G06K9/6268
Abstract: 本发明公开了检测一种样本检测模型的构建方法和系统，从预设的训练样本集中确定多个类别的训练样本；基于余弦去中心相似性原理，并根据多个类别的训练样本的同类相似样本集和异类相似样本集，建立低维特征空间的投影矩阵；依据投影矩阵以及多个类别的训练样本构建样本检测模型；样本检测模型用于检测待测样本的类别参数。本发明基于余弦去中心相似性原理来度量待测样本与训练样本之间的相似度，与采用欧氏距离的现有技术相比，本申请方案的相似度的度量精度更高，从而可以提高对待测样本的检测精度。
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公开(公告)号：CN104732242A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510163171.0
申请日：2015-04-08
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明的多分类器构建方法和装置，将包含多类样本数据的训练样本集处理为多个两类数据集合；且对每个两类数据集合进行特征选择，得到相应的特征索引子集；并合并多个特征索引子集得到一特征索引集合；之后对特征选择后的训练样本集进行建模，得到目标多分类器。可见，本发明通过把多类问题分解为多个两类问题，并对每个两类问题进行冗余特征剔除，使每个子分类器(可简单理解为每个特征索引子集对应一子分类器)具备了特征挑选能力；从而后续进行类别诊断时，可预先基于各子分类器的特征挑选能力对待测数据进行特征挑选(本申请具体利用各特征子集融合后所得的特征索引集合进行特征选择)。可见本申请解决了现有技术的问题，提升了诊断准确率。
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公开(公告)号：CN104661119A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510112580.8
申请日：2015-03-16
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请提供了一种弹性光网络下的频谱重整理方法及装置，方法为：确定待进行频谱重整理的保护光路；同时释放各个所述保护光路的频谱资源；依次为各个所述保护光路重新分配频谱资源；判断是否为所有的所述保护光路均重新分配了频谱资源，若是，则结束，否则，释放所有已经完成重新分配的保护光路的频谱资源，并恢复各个所述保护光路的原始频谱资源；依次针对每一个所述保护光路，释放该保护光路的频谱资源，并为该保护光路重新分配频谱资源。本申请提供的频谱重整理方法是针对弹性光网络中的保护光路进行频谱重整理，其不会影响到工作路径的正常运行，实现了频谱的无中断整理，并且降低了光路阻塞率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104657574A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410262085.0
申请日：2014-06-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请提供一种医疗诊断模型的建立方法及装置，该方法首先依据支持向量数据描述SVDD算法进行特征选择，对预存储的原始训练样本集中的各个训练样本进行降维处理，然后依据支持向量机训练算法对经过降维处理后得到的低维训练样本组成的低维训练样本集进行训练，生成医疗诊断模型。这种医疗模型的建立方法在迭代过程中通过SVDD算法的特征选择，根据给定的排序准则删除若干个不重要特征，可以降低建模过程的时间复杂性，实现对医疗数据的快捷处理，提高诊断能力。
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公开(公告)号：CN103955676A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410197890.X
申请日：2014-05-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种人脸识别方法及系统，该方法包括利用PCA法对训练样本集进行初始降维，并利用训练样本的类别标签信息构造具有分类信息的矩阵，然后确定最优的二次投影矩阵，对初始降维训练样本集进行二次降维，然后对测试样本同样进行二次降维，在二次降维后的低维空间中进行分类。本申请通过二次降维处理，提高了人脸识别的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN103886562A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410149176.3
申请日：2014-04-14
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本申请公开了一种合成孔径雷达图像边缘检测方法及系统，该方法包括：通过对接收的合成孔径雷达SAR图像进行支持值滤波器去噪处理，去除掉SAR图像中的高频图像，只保留低频图像，从而很好的去除掉了相干斑噪声，然后利用最小二乘支持向量机来对去噪图像进行边缘检测，得到边缘检测图像。采用本申请提供的方法，针对SAR图像所特有的相干斑噪声能够很好的进行去除，因此提取的SAR图像的边缘图像更加的准确。
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公开(公告)号：CN103218613A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310123085.8
申请日：2013-04-10
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明公开了一种手写体数字识别方法及装置。该手写体数字识别方法，包括：确定待识别图像；依据像素点的灰度值，确定该待识别图像中的特定的像素点的至少三种像素特征；依据该特定的像素点的至少三种像素特征，分别确定该待识别图像的相应协方差；分别计算该待识别图像的每一协方差与预设的训练图像集合所包含每一类数字类别标签相应的李群均值之间的距离；分别将为该待识别图像的每一个协方差所确定出的多个距离中的最小距离所对应数字类别标签确定为备用数字类别标签；将该备用数字类别标签中个数最多的数字类别标签确定为待识别图像中的待识别数字类别标签。可见，通过利用本方案，可以有效提高手写体数字的识别准确性。
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公开(公告)号：CN111310046B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010097745.X
申请日：2020-02-18
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本申请涉及一种对象推荐方法及装置，属于计算机技术领域，该方法包括：获取目标用户对对象的历史评分数据、历史评分时间和对象的属性信息；基于历史评分数据、历史评分时间和属性信息，确定各个对象之间的对象相似度矩阵；获取目标用户历史关注的历史目标对象和目标用户当前关注的实时目标对象；基于对象相似度矩阵确定每个历史目标对象的历史相似对象和每个实时目标对象的实时相似对象，得到目标用户的第一推荐列表；向目标用户推送第一推荐列表；可以解决现有的协同过滤算法的对象推荐准确性较低的问题；由于能够充分挖掘用户‑对象评分矩阵的潜在信息，并且能够利用对象属性信息确定对象相似度矩阵，因此可以提高推荐结果的准确度。
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