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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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面向大規(guī)模圖像視覺特征的多維倒排索引與快速檢索算法
本發(fā)明公開了面向大規(guī)模圖像視覺特征的多維倒排索引與快速檢索算法，包括：利用圖像的視覺特征訓(xùn)練增強(qiáng)型殘差量化所需的多層碼書，并利用所訓(xùn)練的碼書構(gòu)建多維倒排索引；根據(jù)已訓(xùn)練完成的碼書，對圖像視覺特征進(jìn)行量化和編碼，同時根據(jù)計算得到的編碼將其插入到倒排索引中對應(yīng)的倒排列表；利用查詢圖像視覺特征對所構(gòu)建的多維倒排索引進(jìn)行查詢，獲得查詢候選集；利用自適應(yīng)超球體過濾對查詢候選集進(jìn)行優(yōu)化，對過濾后的查詢結(jié)果排序，從而完成圖像視覺特征的檢索。本發(fā)明的方法通過對圖像特征進(jìn)行量化和編碼，提高圖像特征的量化效率；利用所生
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法
本發(fā)明公開了一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法，包括 以下步驟：利用多尺寸并行非線性濾波構(gòu)造尺度空間、在尺度空間中 并行的進(jìn)行關(guān)鍵點檢測和描述符生成。其中尺度空間構(gòu)造包括：多尺 寸數(shù)據(jù)打包、多尺寸并行降采樣、多尺寸并行非線性濾波的具體執(zhí)行 步驟。為了提高算法的并行度、降低數(shù)據(jù)依賴性，通過并行降采樣提 前得到各個尺寸下的初始圖像，使得各個尺寸下的非線性濾波、關(guān)鍵 點檢測和描述符生成可以在 GPU 中并行的執(zhí)行。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
州大學(xué).jpg){kind=logo}
納米材料-聚合物對道路瀝青的改性特征及作用機(jī)理
該成果 2013 年獲全國商業(yè)科技進(jìn)步獎二等獎。本研究采用納米 ZnO 和 SBS 為外摻劑，尋求合適的制備工藝，制備納米材料/聚合物復(fù)合改性瀝青。借鑒聚合物改性瀝青的研究方法、試驗手段及評價方法，探討納米材料/聚合物復(fù)合材料改性瀝青及混合料的路用技術(shù)性能；并通過微觀、化學(xué)分析手段，研究納米 ZnO 和 SBS 加入到基質(zhì)瀝青中，與基質(zhì)瀝青的相互作用機(jī)理，以期望達(dá)到較為良好的改性效果，促進(jìn)納米材料/聚合物復(fù)合改性瀝青的發(fā)展與應(yīng)用。
揚(yáng)州大學(xué)
2021-04-14
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基于遙感影像的特征函數(shù)空間濾值回歸模型并行化方法
本發(fā)明公開了一種基于遙感影像的特征函數(shù)空間濾值回歸模型并行化方法，本發(fā)明針對遙感影像數(shù) 據(jù)回歸建模過程中變量空間自相關(guān)性對模型的影響，提出采用特征函數(shù)空間濾值方法，通過將影像進(jìn)行 分塊，利用搭建的并行計算集群進(jìn)行分布式計算，最后將分塊計算的結(jié)果返回給主節(jié)點匯總，通過對比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評價參數(shù) MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗證基于 遙感影像的特征函數(shù)空間濾值并行方法在空間統(tǒng)計回歸建模中能夠消除空間
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種基于模糊不變特征的模糊圖像識別方法
本發(fā)明公開了一種基于模糊不變特征的模糊圖像識別方法，屬于計算機(jī)視覺、模式識別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：分別從紋理與結(jié)構(gòu)兩個方面提取模糊圖像的模糊不變特征；將所提取的特征采用 KCCA方法進(jìn)行融合；利用訓(xùn)練樣本提取融合特征訓(xùn)練 SVM 分類器；利用訓(xùn)練得到的 SVM 分類器對模糊圖像進(jìn)行識別。相比于傳統(tǒng)的模糊圖像識·751·別方法，本發(fā)明所提供的方法可以在不去圖像模糊的情況下直接對模糊圖像進(jìn)行識別，具有識別準(zhǔn)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于視覺感知特征的光譜降維方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于視覺感知特征的光譜降維方法及系統(tǒng)，包括構(gòu)造綜合人眼視覺色度特性和光 譜特性的權(quán)函數(shù) w(λ)，利用構(gòu)造的權(quán)函數(shù) w(λ)計算任意光譜樣本集 S 的權(quán)函數(shù) Siw(λ)，對樣本集的權(quán)函 數(shù) Siw(λ)進(jìn)行均值化處理，得到樣本集均值權(quán)函數(shù)矩陣 Wfv，構(gòu)造用于均值權(quán)函數(shù) Wfv 平滑優(yōu)化模型及 約束目標(biāo)函數(shù)，利用優(yōu)化目標(biāo)函數(shù) ObjFunc 對平滑優(yōu)化模型進(jìn)行約束，確定權(quán)函數(shù)矩陣 Wfv 最佳平滑優(yōu) 化函數(shù)參數(shù) n 值，利用確
武漢大學(xué)
2021-04-14
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基于特征樹和關(guān)聯(lián)度量的圖像隱寫分析研究
項目簡介： 獲取數(shù)字圖像的多特征性，需要在其特征空間上構(gòu)建或獲取更多特征來發(fā)現(xiàn)元素間更復(fù)雜的依賴關(guān)系。
西華大學(xué)
2021-04-14
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基于生物特征標(biāo)記認(rèn)證的區(qū)塊鏈安全交易關(guān)鍵技術(shù)
1、痛點問題
區(qū)塊鏈技術(shù)目前仍然面臨許多關(guān)鍵性問題。首先是雙重支付（Double spending）問題。一筆交易的數(shù)字憑證被廣播到所有區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，由于網(wǎng)絡(luò)通信存在延遲，代表一筆交易的新區(qū)塊從生成到被大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點認(rèn)可需要一個時間段。因此，在新區(qū)塊被確認(rèn)合法性之前，支付方可以任意使用手中的區(qū)塊作為數(shù)字憑證支付給多個接收方。
其次，對于數(shù)字憑證的交易者來說，系統(tǒng)架構(gòu)中并沒有提供足夠的合法身份驗證和防止賬戶盜用的交易止損機(jī)制。一旦用戶密鑰丟失，則將永久性喪失個人的數(shù)字資產(chǎn)。
第三 ，缺乏合法身份認(rèn)證機(jī)制的區(qū)塊鏈技術(shù)還面臨嚴(yán)重信息安全問題，急需建立一種保證個人用戶交易和數(shù)字資產(chǎn)安全的保障機(jī)制。
2、解決方案
（1）區(qū)塊鏈賬戶的生物特征加密集成技術(shù)。
（2）安全交易數(shù)字憑證生成技術(shù)。
（3）區(qū)塊鏈系統(tǒng)對區(qū)塊合法性認(rèn)證技術(shù)。
3、合作需求
1）尋找實現(xiàn)核心算法軟件系統(tǒng)開發(fā)的精干團(tuán)隊。
2）尋找合作開發(fā)應(yīng)用場景系統(tǒng)平臺的投資方。特別是基于數(shù)字圖書市場應(yīng)用場景的區(qū)塊鏈安全交易系統(tǒng)開發(fā)。
清華大學(xué)
2023-05-19
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一種隨機(jī)動載荷空間分布及統(tǒng)計特征的識別方法
本發(fā)明公開了一種隨機(jī)動載荷空間分布及統(tǒng)計特征的識別方法。本發(fā)明的方法包括步驟：Ｓ１．開展模態(tài)試驗，獲取結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，包括固有頻率和模態(tài)振型；Ｓ２．將結(jié)構(gòu)隨機(jī)振動響應(yīng)利用模態(tài)振型展開，獲取結(jié)構(gòu)在模態(tài)空間的動響應(yīng)；Ｓ３．利用模態(tài)振型展開，將隨空間分布的隨機(jī)動載荷投影到模態(tài)空間；Ｓ４．在模態(tài)空間內(nèi)，由隨機(jī)動響應(yīng)樣本反演隨機(jī)動載荷樣本；Ｓ５．由模態(tài)空間內(nèi)隨機(jī)動載荷樣本及振型函數(shù)求解結(jié)構(gòu)上隨機(jī)動載荷的空間分布和統(tǒng)計特征。本發(fā)明能夠解決在時域內(nèi)利用實測結(jié)構(gòu)動響應(yīng)樣本識別結(jié)構(gòu)上隨機(jī)動載荷的統(tǒng)計特性和分布特征問題，為服役于分布式隨機(jī)動載荷環(huán)境下的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計與安全評估提供準(zhǔn)確可靠的動載荷信息。
東南大學(xué)
2021-04-11
魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別的理論和方法研究
成果介紹人臉圖像分析研究不僅能豐富和發(fā)展圖像處理與分析的理論和方法，而且在教育、醫(yī)療、公安等社會服務(wù)以及公共安全等行業(yè)中具有重要的應(yīng)用價值。基于人臉視覺特征的表情、身份以及親屬關(guān)系識別是當(dāng)前人臉圖像分析研究的前沿課題，而光照和人臉姿態(tài)變化等因素對人臉視覺特征提取與建模的影響則成為當(dāng)前該研究面臨的主要瓶頸。開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別研究，突破現(xiàn)有研究的局限性，能顯著推動人臉圖像分析的研究進(jìn)展，進(jìn)一步滿足國家在社會服務(wù)與公共安全等領(lǐng)域中的需求。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1、 突破局部二值模式編碼的視覺特征描述算子的局限性，提出局部三值模式編碼的視覺特征描述算子，提出解決場景光照變化干擾以及高斯噪聲干擾的圖像處理一般性方法。2、 率先提出基于區(qū)域協(xié)方差矩陣的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小貝葉斯錯誤率估計的異方差鑒別分析方法，建立基于高斯混合模型的多視角表情識別理論。3、 率先提出基于人類學(xué)和遺傳學(xué)的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別方法，提出以父母年輕時面部圖像為橋梁的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別的子空間遷移學(xué)習(xí)理論和方法。4、 提出人臉視覺特征提取和識別的多流形鑒別分析理論，提出雙子空間鑒別分析的增量式算法，突破雙子空間鑒別分析方法的計算瓶頸。市場前景本項目圍繞人臉圖像中的表情、身份以及親屬關(guān)系識別等科學(xué)問題，深入開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別的理論和方法研究，重點解決視覺場景中光照與人臉姿態(tài)變化下的魯棒人臉視覺特征的提取與建模問題
東南大學(xué)
2021-04-11