公开(公告)号：CN115620080A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211177298.4

申请日：2022-09-26

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何召锋 ,  王宸 ,  项刘宇 ,  王甲 ,  李琦 ,  常乐

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提出了虹膜图像生成方法及系统，包括：获得隐空间Z，隐空间Z包括多个向量组，每个向量组包括向量Zi、向量Zo和向量Zt；多个生成图像分为类内图像和类间图像，类内图像为：向量Zi和向量Zt均相同的多个向量组生成的图像，类间图像为：向量Zi和向量Zt均不同的多个向量组生成的图像；将每两个类内图像以及每两个类间图像分别输入识别网络，得到每两个类内图像以及每两个类间图像的匹配概率，并根据匹配概率计算对比损失；根据对比损失和对抗损失计算目标函数，优化生成对抗网络参数。通过上述技术方案，解决了现有技术中虹膜图像数据库数据量不足的问题。

公开(公告)号：CN114841861A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210565019.5

申请日：2022-05-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何召锋 ,  王甲 ,  张志礼 ,  夏玉峰 ,  王宸

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06V40/18 ,  G06V10/20 ,  G06N3/04 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提出了基于经验模态分解的图像超分辨系统，输入模块，用于获得第一图像；所述第一图像为低分辨率图像；特征提取模块，用于所述提取第一图像的特征；IMF预测模块，用于根据所述第一图像的特征，预测得到多个IMF特征图；所述多个IMF特征图位于不同的频率；所述IMF预测模块包括多个平行的分支，每个分支为一个CNN滤波器组，且所述分支的数量与所述IMF特征图的数量相同；重建模块，用于根据设定的放大比例，将每一IMF特征图转换为新的IMF，得到多个新的IMF；将多个新的IMF进行叠加得到第二图像，所述第二图像为超分辨率图像。通过上述技术方案，解决了现有技术中图像分辨率低、导致虹膜识别精度低的问题。

公开(公告)号：CN113757503B

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202110950215.X

申请日：2021-08-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李端玲 ,  何召锋 ,  夏玉峰 ,  李佩佩 ,  周琬婷

IPC: F16M11/04 ,  F16M11/12 ,  F16M11/18 ,  G03B17/56 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明提供了一种面部生物特征采集方法及采集装置，包括：利用场景相机采集预定区域的场景图像，分析所采集的场景图像，判定在预定区域内是否出现采集对象；如果预定区域出现采集对象，从场景相机所采集的场景图像中获取采集对象的位置、运动状态、身高和面部姿态相关的粗略信息；根据粗略信息，将安装有特征采集相机模组的并联平台在竖直方向的上下位置调整到位，同时利用特征采集相机模组动态追踪采集对象的面部姿态，同步调整并联平台和其上所安装的特征采集相机模组，以使得特征采集相机模组处于适合采集面部生物特征的姿态和位置；特征采集相机模组完成采集采集对象的面部生物特征。本发明还提出了一种用于实施前述采集方法的采集装置。

公开(公告)号：CN113920591A

公开(公告)日：2022-01-11

申请号：CN202111300576.6

申请日：2021-11-04

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何召锋 ,  李端玲 ,  王微 ,  夏玉峰 ,  王甲

IPC: G06V40/70 ,  G06V40/16 ,  G06V10/141 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于多模态生物特征识别的中远距离身份认证方法及装置，所述方法首先基于可见光场景相机拍摄场景图片检测用户，进一步通过对场景图片内待认证用户的位置调整双目深度相机、红外虹膜相机和补光灯模组的角度朝向所述待认证用户。基于双目深度相机对待认证用户的距离的检测，根据距离调整红外虹膜相机角度和焦距，根据距离调整补光灯模组的角度和亮度，以拍摄出高清的人脸图像和虹膜图像。基于人脸图像和虹膜图像分别提取人脸特征和虹膜特征并融合后用于身份认证，极大提高了识别准确度。所述装置通过双目深度相机确定待认证用户的距离，基于待认证用户的位置和距离调整红外虹膜相机角度和焦距，能够获得更清晰的人脸图像和虹膜图像。

公开(公告)号：CN119357900B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411507526.9

申请日：2024-10-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 应霜霜 ,  何召锋 ,  张栋森 ,  茹一伟 ,  项刘宇 ,  吴惠甲 ,  黄际政

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06N3/042 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多模态阅读眼动表征方法，属于智能学习领域，该方法包括以下步骤：获取被试眼动数据，对所述被试眼动数据进行预处理得到预处理眼动数据；将所述预处理眼动数据转化为拓扑结构图；对所述拓扑结构图进行迭代与多维注意力处理得到节点特征和多维边特征；基于图注意力网络的多维建模方法对所述节点特征和所述多维边特征进行交互融合得到最终的阅读眼动表征输出。本发明提出了一种结合了门控神经网络和边特征图注意力网络的多模态眼动表征方法，能够有效融合眼动特征和文本刺激信息，实现对眼动追踪数据的高效表征。

公开(公告)号：CN119671185A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411821115.7

申请日：2024-12-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何召锋 ,  刘英卓 ,  刘硕迪 ,  项刘宇 ,  杨耀东 ,  张俊格

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/20

Abstract: 本公开提供了多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质，属于智能车辆调度技术领域，该方法包括：构建特征提取网络，特征提取网络用于提取第一信息的特征向量。构建车辆选择网络，车辆选择网络用于选择车辆进行排班。构建模拟环境，模拟环境用于模拟车辆的运行信息。基于特征提取网络和车辆选择网络构建智能体。基于模拟环境生成第一信息，基于第一信息和奖励函数对智能体进行训练得到强化学习智能体，其中，第一信息为模拟车辆的历史运行信息，奖励函数为第一信息对应的奖励值计算函数，将第二信息输入到强化学习智能体中得到目标排班方案，第二信息为多线路车辆信息。本公开提供的多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质能够提高对复杂车辆排班问题的应对能力。

公开(公告)号：CN119558343A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411713024.1

申请日：2024-11-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何召锋 ,  王晨旭 ,  项刘宇 ,  胡成 ,  张俊格 ,  杨耀东

IPC: G06N3/006 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种协作与竞争场景下的可泛化智能体生成方法，包括：构建多样性策略池；选取一个子环境，提取团队智能体的策略网络参数，并赋值给学习者；采用多智能体强化学习算法对学习者的策略网络参数进行优化更新，获得学习者的第一策略网络参数；构建回合记忆库，对队友和对手的观测数据进行视角对齐转换；在优化更新过程中，基于学习者观测特征，从回合记忆库中检索与学习者最匹配的观测数据；对检索到的观测数据进行位置编码处理后，基于超网络生成学习者的第二策略网络参数；结合第一策略网络参数和第二策略网络参数，获得优化后的学习者策略网络参数。本发明智能体的设定能够在当前环境下与未知的队友和对手进行有效的协作与竞争。

公开(公告)号：CN119443028A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411493069.2

申请日：2024-10-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何召锋 ,  王一达 ,  杨康 ,  吴聃 ,  黄子曦 ,  李威 ,  项刘宇

IPC: G06F30/392 ,  G06F30/27 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种芯片拥塞预测方法，包括：构建单元操作集，基于单元操作集构建搜索空间，使用梯度下降法选取神经网络架构并进行迭代更新，获得最优神经网络架构；获取目标领域和源领域的芯片布局布线设计图集并选取预设数量的图像，获得目标训练集和源训练图集，通过选取的图像训练循环生成对抗网络；基于源领域的芯片布局布线设计图集与循环生成对抗网络获得辅助数据集；基于目标训练集与辅助训练集对最优神经网络结构进行训练，获得最终芯片拥塞预测模型，基于最终芯片拥塞预测模型进行芯片拥塞预测。本发明克服了使用机器学习模型进行拥塞预测时需要大量专业知识和巨大工程消耗的问题，大幅度减少跨芯片拥塞预测需要的数据样本数量。

公开(公告)号：CN118153629B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202410249830.1

申请日：2024-03-05

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何召锋 ,  金永刚 ,  项刘宇 ,  郭嘉伟 ,  赵浩 ,  郑天昱 ,  侯金冰

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/0985

Abstract: 本公开提供了一种智能决策方法及装置、电子设备、可读存储介质，该方法包括：基于第一任务的决策知识信息确定所述第一任务对应的模型参数；基于所述模型参数对决策模型的网络参数进行调整；所述决策模型为第二任务的决策模型；所述网络参数调整后的决策模型用于任务决策。本公开提供的智能决策方法及装置、电子设备、可读存储介质可以提高智能体在新决策任务中决策的准确性。

公开(公告)号：CN119151774A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411373580.9

申请日：2024-09-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李佩佩 ,  崔兴 ,  何召锋 ,  滕乾瑞

IPC: G06T3/04 ,  G06T5/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F3/0486 ,  G06F3/04845

Abstract: 本公开提供了一种图像拖拽编辑方法及系统，属于图像处理技术领域，该方法包括：基于第一图像和第一图像的拖拽点信息进行意图推理，得到N个语义意图；所述第一图像为拖拽编辑前的原始图像；基于N个语义意图分别对第一图像进行编辑，得到N个第二图像；所述N个第二图像用于指示用户从所述N个第二图像中选取目标图像。本公开提供的图像拖拽编辑方法及系统能够得到符合用户预期的拖拽编辑结果。