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公开(公告)号：CN107066583B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201710243764.7
申请日：2017-04-14
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于紧凑双线性融合的图文跨模态情感分类方法，包括如下6个步骤：(1)图像特征表示的提取；(2)文本特征表示的提取；(3)软注意力图的生成；(4)图像注意力特征表示的生成；(5)多模态紧凑双线性融合算法融合图像注意力特征表示和文本特征表示；(6)图文情感分类。本发明方法中软注意力图和多模态紧凑双线性融合算法的使用，能够有效提高情感分类的准确率。
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公开(公告)号：CN104269175B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410431440.2
申请日：2014-08-28
Applicant: 华侨大学
IPC: G10L19/018 , G10L19/24 , H04M7/00
Abstract: 一种基于最佳相似度匹配的IP语音隐写方法，属于安全通信领域，适用于以IP语音(Voice over IP,VoIP)作为载体的隐蔽通信，本发明包括：(1)预先约定步骤；(2)嵌入隐秘信息步骤；(3)提取隐秘信息步骤。本发明依据“嵌入的隐秘信息与载体的相似度越大则隐写过程带来的失真越小”这一基本原理，通过以增加相似度为导向对隐秘信息预先进行多重启发式调制，并最终选取与载体具有最佳相似度的隐秘信息形式进行信息隐藏，极大地降低了对载体的改变量，从而有效地维护了IP语音的感官质量。此外，本发明公开的方法与具体的语音编码器无关，适用于所有可应用于IP语音的编码器，具有很好的普适性。
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公开(公告)号：CN104091597A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410295357.7
申请日：2014-06-26
Applicant: 华侨大学
IPC: G10L19/018 , G10L19/24
Abstract: 一种基于速率调制的IP语音隐写方法，属于安全通信领域，适用于以IP语音(Voice over IP,VoIP)为载体的隐蔽通信，其目的是在对语音流的内容不做任何修改的前提下，将隐秘信息隐藏到速率动态调整的语音流中以实现高透明性的隐蔽通信。本发明包括(1)预先约定步骤；(2)嵌入隐秘信息步骤；(3)提取隐秘信息步骤。本发明利用IP语音通信中变速率语音编码器可在任何帧边界依据实际需求动态切换速率这一特性，通过对语音帧速率的调制来实现隐秘信息的隐藏。隐藏过程对于载体语音流的内容未做任何修改，因而有效地维护了IP语音的感官质量。此外，本发明公开的方法与具体的语音编码器无关，适用于任何具有变速率编码功能的语音编码器，具有很好的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104021395B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410279523.4
申请日：2014-06-20
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶偏最小二乘法的目标跟踪算法，包括初始化阶段、训练阶段、测试阶段，和更新阶段。本发明以二维张量来表示图像块，保存了该图像块内在的空间结构信息，同时，本发明综合了多个时序的图像块及其类别来建立高阶张量，并以偏最小二乘法来分析该高阶张量与其类别矩阵的关联之处，使目标跟踪算法的性能大大提高。
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公开(公告)号：CN104269175A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410431440.2
申请日：2014-08-28
Applicant: 华侨大学
IPC: G10L19/018 , G10L19/24 , H04M7/00
Abstract: 一种基于最佳相似度匹配的IP语音隐写方法，属于安全通信领域，适用于以IP语音(Voice over IP，VoIP)作为载体的隐蔽通信，本发明包括：(1)预先约定步骤；(2)嵌入隐秘信息步骤；(3)提取隐秘信息步骤。本发明依据“嵌入的隐秘信息与载体的相似度越大则隐写过程带来的失真越小”这一基本原理，通过以增加相似度为导向对隐秘信息预先进行多重启发式调制，并最终选取与载体具有最佳相似度的隐秘信息形式进行信息隐藏，极大地降低了对载体的改变量，从而有效地维护了IP语音的感官质量。此外，本发明公开的方法与具体的语音编码器无关，适用于所有可应用于IP语音的编码器，具有很好的普适性。
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公开(公告)号：CN103886097A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410135746.3
申请日：2014-04-04
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/271
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应提升算法的中文微博观点句识别特征的提取方法，首先设定与识别微博观点句相关的特征，将具有单个特征的弱分类器构建成具有多个特征的强分类器，并且在强分类器的构建过程中进行关键识别特征的选择，最后输出有效的主观句识别特征集合以及由该识别特征集合构成的强分类器，通过该主观句识别特征集合及能够为中文微博观点句的识别提供有效的识别依据。
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公开(公告)号：CN108764005B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201810095942.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种高光谱遥感图像地物空间波谱特征提取方法及系统，通过辅助分类器生成式对抗网络训练提取波谱特征；通过波段选择并从被选波段提取具有旋转不变的空间纹理特征；通过波谱特征和空间纹理特征的拼接形成地物空间波谱特征。同时公开一种采用上述地物空间波谱特征的、基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类系统。本发明验证了本发明公开的地物空间波谱特征提取技术不仅能更好的表征地物信息，还能以较少的标记数据集获得较高的分类准确率。
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