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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107300971B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201710433231.5
申请日：2017-06-09
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明提供了一种基于骨传导振动信号传播的智能输入方法及系统，该智能输入方法包括：S1.接收步骤，智能设备用振动传感器接收振动信号，并对振动信号进行降噪处理；S2.提取步骤，利用双门限端点检测法检测并提取由于敲击人体指定部位产生的振动信号片段；S3.处理步骤，提取信号特征，基于RNM算法来分类信号位置。本发明的有益效果是：本发明不仅解决智能手表文本输入方式的问题，还能达到高识别率，并且可以快速进行输入，也不损耗智能手表的续航时间。
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公开(公告)号：CN107300971A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710433231.5
申请日：2017-06-09
Applicant: 深圳大学
CPC classification number: G06F3/014 , G04G21/025 , G06K9/6256 , G06K9/6274
Abstract: 本发明提供了一种基于骨传导振动信号传播的智能输入方法及系统，该智能输入方法包括：S1.接收步骤，智能设备用振动传感器接收振动信号，并对振动信号进行降噪处理；S2.提取步骤，利用双门限端点检测法检测并提取由于敲击人体指定部位产生的振动信号片段；S3.处理步骤，提取信号特征，基于RNM算法来分类信号位置。本发明的有益效果是：本发明不仅解决智能手表文本输入方式的问题，还能达到高识别率，并且可以快速进行输入，也不损耗智能手表的续航时间。
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公开(公告)号：CN106874592A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710075455.3
申请日：2017-02-13
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟听觉重放方法及系统，该方法包括：利用预置的图像处理算法从耳廓图像中提取N个不同类型的耳廓参数，基于预置的参数间复相关算法及数据库中包含的多个受试者的标准耳廓参数计算该N个不同类型的耳廓参数分别对应的权重系数，并根据该目标对象的N个耳廓参数，及该N个耳廓参数分别对应的权重系数计算该目标对象的耳廓参数与上述多个受试者的标准耳廓参数之间的相似匹配度，并将相似匹配度最高的受试者的HRTF数据作为该目标对象的HRTF数据，基于该目标对象的HRTF数据进行虚拟听觉重放。通过上述方式获取的耳廓参数误差小，准确率高，改善虚拟听觉重放效果，且通过使用权重系数，能够实现更准确的匹配。
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公开(公告)号：CN112036902A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010673651.2
申请日：2020-07-14
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的产品鉴伪方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取产品的验证纹理图片；基于第一模型识别所述验证纹理图片的第一纹理特征；基于第二模型比对第一纹理特征和第二纹理特征确定产品的真伪，所述第二纹理特征通过对所述产品内置的纹理特征二维码进行解码得到。该方法通过提取纹理特征进行纹理特征比对判断相似度，进而识别产品的真伪，在出现新类产品时也能提供较好的识别效果，不需要频繁地根据新类产品更新产品的已有类。
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公开(公告)号：CN106874592B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710075455.3
申请日：2017-02-13
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟听觉重放方法及系统，该方法包括：利用预置的图像处理算法从耳廓图像中提取N个不同类型的耳廓参数，基于预置的参数间复相关算法及数据库中包含的多个受试者的标准耳廓参数计算该N个不同类型的耳廓参数分别对应的权重系数，并根据该目标对象的N个耳廓参数，及该N个耳廓参数分别对应的权重系数计算该目标对象的耳廓参数与上述多个受试者的标准耳廓参数之间的相似匹配度，并将相似匹配度最高的受试者的HRTF数据作为该目标对象的HRTF数据，基于该目标对象的HRTF数据进行虚拟听觉重放。通过上述方式获取的耳廓参数误差小，准确率高，改善虚拟听觉重放效果，且通过使用权重系数，能够实现更准确的匹配。
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