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公开(公告)号：CN110197471A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910154634.5
申请日：2019-03-01
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 本发明公开一种图像对比度增强方法，所述增强方法包括：采集待处理的图像，获得原始图像；将所述原始图像采用色彩处理方法进行色彩处理，获得色彩处理图像；将所述色彩处理图像进行数据预处理，获得预处理色彩图像；将所述原始图像进行预增强处理，获得第一增强图像；根据所述色彩处理图像、所述第一增强图像和所述原始图像采用图像增强方法，获得第二增强图像。本发明提供的图像增强方法能够在像素级别感知图像的结构，进行非均一的增强，产生对比度得到增强且兼具自然性的结果。
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公开(公告)号：CN109190578A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811070290.1
申请日：2018-09-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时域卷积网络与循环神经网络融合的连续手语视频翻译方法，包括以下步骤：手语视频的特征提取和单词表的构建；时域卷积网络TCN的处理；双向循环神经网络BGRU的处理；特征的单词映射过程；融合网络FL的处理；基于时域卷积网络TCN与双向循环神经网络BGRU融合的网络模型参数优化；单词编码向量的融合与解码。本发明是能够利用不同视角的网络结构来有效的克服手语翻译因为解释的不准确而带来的沟通障碍，利用不同网络对数据的不同表现形式进行学习与分析，进一步的提高手语翻译的准确性，增加手语翻译的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109145223A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811142932.4
申请日：2018-09-28
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社交影响力传播的社交推荐方法，其步骤包括：1.构造用户对物品的评分矩阵和用户之间的社交关系矩阵；2.构造用户和物品初始特征矩阵；3.根据K次演化得到用户的社交影响力传播对用户融合特征矩阵的贡献；4.根据用户历史评分过的物品计算物品对用户融合特征矩阵的贡献；5.通过矩阵内积操作得到用户对物品的预测评分矩阵。本发明可以基于社交影响力缓解传统推荐模型中数据稀疏性问题，同时根据多个演化操作计算社交影响力传播的贡献，实现对用户融合特征矩阵的精准建模，从而实现对用户进行精准的物品推荐。
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公开(公告)号：CN108320187A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810107473.X
申请日：2018-02-02
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度社交关系的推荐方法，包括：1.构造用户对物品的评分矩阵和用户与用户之间的社交关系矩阵；2.通过独热编码方式构造输入层；3.根据用户与用户之间的社交关系矩阵利用自动编码得到社交嵌入矩阵；4.通过输入层和社交嵌入矩阵来构造嵌入层；5.通过嵌入层构造协同层；6.将协同层信息输入隐含层，得到对应预测评分信息，从而进行物品推荐。本发明能够充分利用用户间的社交关系解决数据稀疏性问题，同时通过建立用户与物品间复杂的深度神经网络结构来保证很好的精度，进而对用户进行精准推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104598898B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201510080478.4
申请日：2015-02-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务拓扑学习的航拍图像快速识别系统及其快速识别方法，其特征包括：特征构建模块、拓扑特征构建模块、拓扑特征投影模块、多任务拓扑学习模块、特征选择模块和分类识别模块；特征构建模块用于获取航拍图像和训练航拍图像的拓扑特征矩阵；拓扑特征构建模块用于获得训练航拍图像的拓扑特征投影矩阵；多任务拓扑学习模块用于获得航拍图像的拓扑字典；特征选择模块用于获得训练航拍图像的特征选择二元组；分类识别模块用于构建拓扑Boosting学习模型并实现目标航拍图像的分类。本发明采用多任务学习框架能够快速识别航拍图像的图像分类，提高了分类精度和效率。
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公开(公告)号：CN104573038B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201510025468.0
申请日：2015-01-19
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种社交网络中群体行为的引导方法，其特征是按如下步骤进行：1、定义一个待监控的网络环境；2、采用社区发现算法将社交网络划分成社区；3、对每个社区进行特征词语的提取，获得每个社区的行为特征；4、在每个社区中定义一个智能体，设定智能体的行为特征，并将智能体加入到与他行为特征最相似的参与者周围；5、协调控制智能体的行为特征，从而引导其他参与者的行为特征，进而引导整个社交网络的群体行为。本发明能够在社交网络中发现舆情时，及时有效地引导社交网络中的参与者的群体行为，达到舆情引导的目的，从而引导社会生态向有序健康的方向发展。
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公开(公告)号：CN104580234A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510025484.X
申请日：2015-01-19
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/04 , G06F17/3061
Abstract: 本发明公开了一种社交网络中行为特征的保护方法，其特征是按如下步骤进行：1、对信息参与者总行为集合获得目标参与者的行为特征集合与特征类别集合；2、获得参与者的总特征词语集合以及每一个参与者行为集合所属的特征类别；3、获得目标参与者的相似者集合；4、选取在相似者集合中与目标参与者不在同一特征类别的相似者所对应的行为集合，提取g个相似特征词语所对应的行为作为相似特征行为；5、将相似特征行为推荐给目标参与者。本发明能有效的保护社交网络中信息参与者的行为特征，从而保护各种隐私数据，提高数据安全性。
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公开(公告)号：CN104318514A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410553252.7
申请日：2014-10-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T3/00
CPC classification number: G06T3/0037 , G06T7/593 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明公开了一种基于三维显著度的图像扭曲方法，其特征是按如下步骤进行：1利用深度数据获得目标图像的深度图；2将深度图和二维模型结合起来构建三维显著度模型；3根据图像灰度的分布自适应的更新深度数据和二维模型之间的权重；4利用三维显著度模型计算图像能量函数梯度；5提取图像二维边缘和深度轮廓特征，利用特征点生成三角网格；6构建目标方程，增加约束；7对目标方程求极值，构建转换关系。本发明能将深度信息与二维显著度进行结合，并增强扭曲的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117271808B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202311351239.9
申请日：2023-10-18
Applicant: 合肥工业大学 , 安徽无攸科技有限公司
IPC: G06F16/435 , G06F18/10 , G06F18/2134 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于信息瓶颈去噪的多媒体推荐方法，包括：1.构造异构数据：用户对产品的交互矩阵，产品的多媒体内容数据；2.使用预训练模型提取产品多媒体内容特征；3.根据多媒体内容特征构造产品关联矩阵；4.基于深度图神经模型学习用户和产品表征矩阵；5.基于信息瓶颈理论最小化多媒体内容与其表征之间的互信息，计算损失函数；6.基于用户和产品表征矩阵重构交互矩阵，计算损失函数；7.联合步骤5‑6的损失函数进行多任务学习，更新模型参数至模型收敛。本发明基于信息瓶颈的思想，在满足推荐任务的需求下学习最少的多媒体内容信息，可以有效的去除多媒体内容中的冗余信息，从而能实现更加精准的多媒体推荐。
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