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公开(公告)号：CN110263731A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910550738.8
申请日：2019-06-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种单步人脸检测系统。本发明提出由深度可分离卷积构成的实时人脸检测网络YOMO，含有多个自上而下形式的特征融合结构，每个检测模块只负责检测对应尺度范围内的人脸检测。本发明采用更符合多尺度检测结构的随机裁剪策略，使得每个检测模块能被数量较充足的样本所训练。本发明提出的椭圆回归器，能较大幅度提高ContROC评估标准下的检测召回率。本发明提出的YOMO模型的检测精确度，在保持较强竞争力的同时，对544×544分辨率的图片的检测速率为51FPS，并且模型的内存占用只有21M。
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公开(公告)号：CN109101896A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810797742.X
申请日：2018-07-19
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00335 , G06K9/00744 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合特征和注意力机制的视频行为识别方法，通过卷积神经网络Inception V3提取输入视频的时空融合特征，然后在在时空融合特征的基础上结合人类视觉系统中的注意力机制，使得网络能够根据视频内容自动分配权重，提取出视频帧序列中的关键帧，从视频整体上对行为进行识别，这样排出冗余信息对识别的干扰，且提高了视频行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN105938286B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201610393748.1
申请日：2016-06-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于受激布里渊效应的时间展宽模数转换器，包括连续波信号源，连续波信号源、调制器、第一环形器、非线性受激布里渊效应光纤、第二环形器、掺铒光纤放大器、第一偏振控制器依次连接；射频信号源从调制器的第三端口对连续波进行调制；泵浦源从第二环形器的第三端口进入；第一偏振控制器的第二端口依次连接第一波分复用器、高非线性光纤、第二偏振控制器、第二波分复用器后，接入耦合器的第三端口；第一波分复用器的第三端口接入耦合器的第一端口；时钟信号源连接第一隔离器，第一隔离器接入耦合器的第二端口；第二隔离器连接滤波器，滤波器接入耦合器的第四端口。
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公开(公告)号：CN107239565A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710446142.4
申请日：2017-06-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著性区域的图像检索方法，通过提取待检索图像的显著性区域，并对显著性区域进行描述和池化编码等处理，提取出待检索图像的局部CNN特征和全局CNN特征，再通过待检索图像的全局CNN特征和局部CNN特征在检索图片库中进行相同类别和相同物体的检索，提高了图像检索的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104142984B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410344434.3
申请日：2014-07-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度的视频指纹检索方法，通过分层分粒度的检索方式对视频指纹进行检索比对。利用局部敏感哈希算法对视频指纹数据库中的所有视频指纹和待检索视频指纹进行哈希处理，从而找到与待检索视频指纹最相似的视频指纹，完成粗粒度的查找，为有效降低视频检索的时间开销做好了准备；在细粒度查找时，通过基于生物序列比对技术BLAST改进的快速视频指纹匹配机制，快速找到待检索的视频指纹是否存在于视频指纹数据库中，还能进行视频片段的匹配查找，并根据视频指纹的特性确定待检索视频片段所属的完整视频及其在其中出现的具体时间位置，这样保证了视频查找的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN104063706B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410298934.8
申请日：2014-06-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SURF算法的视频指纹提取方法，通过SURF算法提取视频关键帧的特征点，生成一个特征点的特征矢量集合，再使用K-means聚类算法将生成的特征点集合进行聚类，把每个聚类中心看作是一个视频的视觉词汇，从而生成视频的视觉词汇集合，用视频的视觉词汇去替代关键帧中原有的特征点的特征矢量，并统计视觉词汇的词频信息，对每个关键帧视觉词汇的词频信息进行量化处理，用二进制序列来表示，即为该关键帧的指纹信息，最后将所有关键帧的指纹信息按照时序先后串联起来便生成视频的指纹信息。这样的视频指纹提取方法具有较好的准确性和鲁棒性，并能在实时性方面取得到一定的平衡。
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公开(公告)号：CN106021610A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610485292.1
申请日：2016-06-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于显著区域的视频指纹提取方法，首先对视频每帧作改进的FT(Frequency‑Tuned)显著性检测，形成显著图，然后基于显著图的显著区域提取空时域三维联合的改进WLD(Weber Local Descriptor)特征形成视频指纹；在具体操作中，本发明仅在显著区域提取视频指纹，这样就将基于全幅图像的指纹提取转化为基于局部关键信息区域的指纹提取，大大降低了视频指纹提取的运算量，提高了效率。
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公开(公告)号：CN103209342B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310111179.3
申请日：2013-04-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N21/258 , H04N21/458 , H04N21/466
Abstract: 本发明公开了一种引入视频流行度和用户兴趣变化的协作过滤推荐方法，通过采集用户行为数据进行处理得到用户-视频二进制关联矩阵，基于该矩阵得到视频流行度权重和用户兴趣度权重，并引入到用户相似度计算过程中；然后找到与目标用户相似度最大的前K个邻居，通过与邻居用户的相似度大小预测目标用户对未产生有效行为视频的兴趣值；最后选取兴趣值最大的N个视频形成推荐列表为用户做出个性化推荐。本发明充分考虑了系统中视频的流行程度各异和用户兴趣随时间变化的特性，更加符合客观事实，使得用户相似度计算更精确，提高了协作过滤推荐的质量，为视频用户提供适应用户兴趣的个性化视频推荐。
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