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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

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文献类型

267 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

268 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 机械工程

主题

1 篇 分段二值化
1 篇 人脸特征
1 篇 自动标注
1 篇 表情生成
1 篇 手动标注

机构

10 篇 中山大学
6 篇 浙江工业大学
5 篇 西安电子科技大学
4 篇 四川大学
4 篇 上海交通大学
4 篇 浙江大学
3 篇 桂林电子科技大学
3 篇 清华大学
3 篇 北京航空航天大学
3 篇 杭州师范大学
3 篇 腾讯科技有限公司
3 篇 华中农业大学
2 篇 华中科技大学
2 篇 北京金山安全软件...
2 篇 中国人民解放军国...
2 篇 沈阳东软智能医疗...
2 篇 中国科学院自动化...
2 篇 北京长木谷医疗科...
2 篇 东南大学
2 篇 福建自贸试验区厦...

作者

4 篇 安康
4 篇 王鹏
3 篇 王斌
3 篇 曹世华
3 篇 周凡
3 篇 王李冬
3 篇 胡克用
2 篇 陈岩
2 篇 雷印杰
2 篇 张曦
2 篇 张逸凌
2 篇 李玲玲
2 篇 石光明
2 篇 朱小安
2 篇 王勋
2 篇 谢雪梅
2 篇 李忠远
2 篇 丹尼尔·埃利斯
2 篇 王国华
2 篇 邱建平

语言

268 篇 中文

检索条件"主题词=手动标注"

共 268 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

人脸特征点自动标注及表情生成

人脸特征点自动标注及表情生成

引用

作者：赵宁北京理工大学

学位级别：硕士

人脸表情生成是指采用某种表情计算方法由一幅无表情的人脸图像产生出有表情的人脸图像的过程。特征点的标注是表情生成方法的基础。针对传统的手动标注耗费大量人力物力的缺点,论文研究用于表情生成的人脸特征点自动标注方法。对于快... 详细信息

人脸表情生成是指采用某种表情计算方法由一幅无表情的人脸图像产生出有表情的人脸图像的过程。特征点的标注是表情生成方法的基础。针对传统的手动标注耗费大量人力物力的缺点,论文研究用于表情生成的人脸特征点自动标注方法。对于快速准确地实现人脸表情生成具有重要的价值。论文的主要工作和创新如下: 首先,提出了改进的CANDIDE‐3人脸模型。在改进后的模型中,增加了两个人脸轮廓上的辅助点和两个瞳孔点,以便更加准确地表现人脸的几何特征,更准确地实现人脸特征定位。其次,根据五官的几何形状及其在表情变换中的运动特点,提出了一种五官特征点的分块自动标注方法。该方法中,各五官均按照“粗定位—细定位—特征点自动标注”的步骤进行标注,即先将人脸分块,分割出五官及人脸轮廓所在外包矩形,然后精细定位五官位置,得到五官二值图或轮廓图,在这基础上再实现特征点的自动标注。具体地,采用基于内外部约束的分水岭算法进行眉毛的分割并结合表情变换和肌肉运动的关系实现眉毛特征点的自动标注;采用基于垂直灰度积分投影的二值化方法实现眼睛的特征点标注;采用几何活动轮廓模型提取嘴部的轮廓特征,进而实现嘴部特征点的标注。通过上述分块处理,可以实现人脸特征点的精确定位。在JAFFE人脸库上的实验和误差分析表明,该自动标注法具有较高的准确率。最后,采用基于样例的表情生成方法,依据自动标注的特征点建立人脸表情映射关系,将样本人脸的表情特征映射到目标人脸上,再通过OpenGL的纹理映射机制还原目标人脸的皮肤,得到逼真的人脸表情。

关键词：人脸特征自动标注手动标注表情生成分段二值化

来源：评论

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一种基于ResUNet神经网络的化学结构式分割方法

一种基于ResUNet神经网络的化学结构式分割方法

引用

作者：王毅刚邵锦涛 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明公开了一种基于ResUNet神经网络的化学结构式分割方法。本发明步骤如下：步骤(1)构造训练集T，训练集T包括手动标注训练集T‑1和自动生成训练集T‑2两部分；步骤(2)将训练集T送入ResUNet神经网络进行训练，达到训练指定次数或者Los... 详细信息

标准号: CN111709293B

本发明公开了一种基于ResUNet神经网络的化学结构式分割方法。本发明步骤如下：步骤(1)构造训练集T，训练集T包括手动标注训练集T‑1和自动生成训练集T‑2两部分；步骤(2)将训练集T送入ResUNet神经网络进行训练，达到训练指定次数或者Loss曲线不再下降且精度不再提高为止，将训练好的ResUNet神经网络模型保存；步骤(3)使用步骤(2)中训练好的ResUNet神经网络模型对化学结构式进行分割。本发明在ResUNet神经网络基础上，提出一种改进的ResUNet神经网络，同时，提出一种自动生成大量化学结构式训练集的方法进行训练集的生成，从而使ResUNet神经网络能够对化学结构式进行分割，达到以大量数据提升神经网络识别精度的目的。

关键词：训练集神经网络化学结构式神经网络模型自动生成分割神经网络识别手动标注送入保存改进

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一种用于整合多源异构数据集的集成方法及系统

一种用于整合多源异构数据集的集成方法及系统

引用

作者：安呈烜贺俊龙崔露 610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区吉瑞四路399号1栋8楼5、6号

本发明公开了一种用于整合多源异构数据集的集成方法及系统，涉及数据处理技术领域。包括数据集获取：建立临时数据库和与临时数据库相关联的临时资源库。本发明能够根据用户需求和它的多个目标特征建立一个较大的搜索范围，并基于这个... 详细信息

标准号: CN118228036A

本发明公开了一种用于整合多源异构数据集的集成方法及系统，涉及数据处理技术领域。包括数据集获取：建立临时数据库和与临时数据库相关联的临时资源库。本发明能够根据用户需求和它的多个目标特征建立一个较大的搜索范围，并基于这个搜索范围对多源异构数据进行有目标的特征提取，从而能够更加细化多源异构数据便于应对用户需求，便于用户快速地、精确地查找到所需要的数据，特征提取模型训练中对训练数据的需求量较大，现有技术中收集的原始数据难以支撑特征提取模型的训练，依靠生成对抗网络对原始数据进行数据衍生生成训练数据集，保证特征提取模型的训练和建立，避免需要大量人工对数据进行手动标注，利于降低资源的占用。

关键词：多源异构数据特征提取模型临时数据库用户需求原始数据搜索数据处理技术训练数据集多个目标手动标注特征提取训练数据数据集资源库细化整合需求量占用关联对抗支撑网络保证

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获得自动标注图像中检查标签的样本图像的方法和装置

获得自动标注图像中检查标签的样本图像的方法和装置

引用

作者：金桂贤金镕重金寅洙金鹤京南云铉夫硕焄成明哲吕东勳柳宇宙张泰雄郑景中渚泓模赵浩辰韩国庆尚北道

本发明提供一种方法，优化手动标注抽样过程并减少注解成本的获得用于深度学习网络学习的自动标注图像中用于检查标签的样本图像，其特征在于，包括：样本图像获得装置生成第一图像和第二图像，使得卷积层生成第一特征地图和第二特征地... 详细信息

标准号: CN111507370B

本发明提供一种方法，优化手动标注抽样过程并减少注解成本的获得用于深度学习网络学习的自动标注图像中用于检查标签的样本图像，其特征在于，包括：样本图像获得装置生成第一图像和第二图像，使得卷积层生成第一特征地图和第二特征地图，使得池化层生成第一池化特征地图和第二池化特征地图，生成拼接的特征地图；使得深度学习分类器获得拼接的上述特征地图，生成等级信息；以及计算异常等级组的异常等级要素的概率，判断自动标注图像是否为复杂图像，选择上述自动标注图像作为用于检查标签的上述样本图像。并且，上述方法可以利用具有多个变形对的鲁棒算法(robust algorithm)执行。并且，通过本发明可以更加准确检测危险情况。

关键词：特征地图图像样本图像自动标注池化拼接标签学习分类器抽样过程等级信息等级要素复杂图像获得装置手动标注网络学习准确检测等级组卷积鲁棒算法注解变形检查概率优化学习

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一种基于核算子技术的无人机目标跟踪系统

一种基于核算子技术的无人机目标跟踪系统

引用

作者：祁伟 215000 江苏省苏州市常熟高新技术产业开发区贤士路88号2幢401-A

本发明公开了一种基于核算子技术的无人机目标跟踪系统，包括以下步骤：S1：输入图像序列，手动标注跟踪目标，根据当前帧标注的目标位置区域，初始化相关滤波器与kalman滤波器；S2：初始化完成后，从下一帧开始进行目标跟踪，根据上一... 详细信息

标准号: CN115359090A

本发明公开了一种基于核算子技术的无人机目标跟踪系统，包括以下步骤：S1：输入图像序列，手动标注跟踪目标，根据当前帧标注的目标位置区域，初始化相关滤波器与kalman滤波器；S2：初始化完成后，从下一帧开始进行目标跟踪，根据上一帧的目标位置；S3：在kalman滤波器预测的目标位置处，进行多尺度采样并缩放为与相关滤波核尺寸一样大小，将所有的采样区域样本进行HOG特征提取，并通过核变换；S4：将所有提取的样本特征与相关滤波器进行相关计算，得到所有样本的响应值，响应值最大的样本即为跟踪目标的位置；S5：当目标跟踪位置确定后，再根据目标状态、位置参数对kalman滤波器与相关滤波器进行更新。本发明，提高对快速移动或遮挡严重目标的跟踪准确率。

关键词：滤波器目标位置样本跟踪目标初始化目标跟踪位置目标跟踪系统输入图像序列采样区域快速移动目标跟踪目标状态手动标注位置参数样本特征多尺度核变换滤波核帧开始响应准确率采样缩放遮挡标注核算跟踪预测更新

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前置知识点的标注、题目推送方法、装置、设备及介质

前置知识点的标注、题目推送方法、装置、设备及介质

引用

作者：林鑫 510530 广东省广州市黄埔区云埔四路6号

本申请提供一种前置知识点的标注、题目推送方法、装置、设备及介质。前置知识点的标注方法包括：将采集的若干学生用户对各知识点的答题数据输入贝叶斯网络模型；基于答题数据对贝叶斯网络模型进行结构学习，获取第二知识点体系结构；... 详细信息

标准号: CN111897945A

本申请提供一种前置知识点的标注、题目推送方法、装置、设备及介质。前置知识点的标注方法包括：将采集的若干学生用户对各知识点的答题数据输入贝叶斯网络模型；基于答题数据对贝叶斯网络模型进行结构学习，获取第二知识点体系结构；其中，第二知识点体系结构标注有至少一个知识点和对应的前置知识点的关系。这样，可以自动完成各知识点的前置知识点的标注，一方面可以减少老师手动标注的时间成本和审核成本；另一方面，相比于相关技术中基于知识点本身的文本信息进行相似度计算来获得前置知识点的方法，本技术方案利用学生的答题数据反推知识点之间可能存在的前置关系，避免文本相似、实际没有直接关系的错标情况，提高标注的准确度。

关键词：知识点前置标注答题数据贝叶斯网络模型体系结构相似度计算时间成本手动标注文本信息学生用户直接关系自动完成准确度反推推送题目文本采集老师审核申请学生学习

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一种基于多特征融合和随机森林模型的新闻故事分割方法

一种基于多特征融合和随机森林模型的新闻故事分割方法

引用

作者：王若梅周明杰周凡 510006 广东省广州市海珠区新港西路135号

本发明公开了一种基于多特征融合和随机森林模型的新闻故事分割方法。首先以新闻视频作为输入源，进行视觉特征提取和听觉特征提取，包括新闻主题字幕特征提取、直播间特征提取、镜头切换特征提取和静音区特征提取；其次对新闻视频进行... 详细信息

标准号: CN112633241B

本发明公开了一种基于多特征融合和随机森林模型的新闻故事分割方法。首先以新闻视频作为输入源，进行视觉特征提取和听觉特征提取，包括新闻主题字幕特征提取、直播间特征提取、镜头切换特征提取和静音区特征提取；其次对新闻视频进行语音识别，获得语音识别结果，确定具体候选边界点；接着将语音识别结果作为输入，进行语义特征提取，包括概要匹配特征提取、语义相似度特征提取和文本深度特征提取；再次手动标注新闻视频特征对随机森林模型进行训练，将提取的视频特征值和具体候选边界输入训练好的模型进行目标视频的二分类任务，归类结果为新闻故事单元边界和非边界；最后以归类结果对目标视频进行分割，获得最终的新闻视频故事单元。

关键词：特征提取新闻视频语音识别结果目标视频随机森林新闻故事归类视觉特征提取语义特征提取多特征融合语义相似度单元边界故事单元镜头切换匹配特征深度特征手动标注听觉特征新闻主题语音识别边界点二分类非边界输入源分割音区字幕视频文本直播

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基于神经网络模型对医学图像的勾画方法和装置

基于神经网络模型对医学图像的勾画方法和装置

引用

作者：周琦超马永康 361000 福建省厦门市自由贸易试验区厦门片区象屿路93号厦门国际航运中心C栋4层431单元A之十一

本申请公开了一种基于神经网络模型对医学图像的勾画方法和装置。该方法包括：获取待勾画的目标医学图像；将所述待勾画的目标医学图像输入到目标神经网络模型中，通过所述目标神经网络模型得到所述待勾画的目标医学图像对应的勾画结果... 详细信息

标准号: CN115995289A

本申请公开了一种基于神经网络模型对医学图像的勾画方法和装置。该方法包括：获取待勾画的目标医学图像；将所述待勾画的目标医学图像输入到目标神经网络模型中，通过所述目标神经网络模型得到所述待勾画的目标医学图像对应的勾画结果，其中，所述目标神经网络模型由未进行图像勾画的训练样本医学图像对初始神经网络模型进行优化得到。通过本申请，解决了相关技术中通过带有临床医生手动标注得到的样本图像训练得到的神经网络模型泛化能力低，导致对医学图像勾画的准确度比较低的问题。

关键词：医学图像勾画神经网络模型目标神经网络模型方法和装置临床医生手动标注训练样本样本图像准确度申请图像优化

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关于裁判文书的文本自动标注方法、系统、设备及终端

关于裁判文书的文本自动标注方法、系统、设备及终端

引用

作者：陈晓红鲁潇刘利枚 410000 湖南省长沙市河西望城坡

本发明属于数据标注技术领域，公开了一种关于裁判文书的文本自动标注方法、系统、设备及终端，将带标点符号的文本分割成句子后输入Jieba汉语解析器进行分词；基于词频分词结果，采用动态规划的方法找出概率最大的路径，并将文本分词... 详细信息

标准号: CN116450817A

本发明属于数据标注技术领域，公开了一种关于裁判文书的文本自动标注方法、系统、设备及终端，将带标点符号的文本分割成句子后输入Jieba汉语解析器进行分词；基于词频分词结果，采用动态规划的方法找出概率最大的路径，并将文本分词术语存储在分词中间数据库中；对手动标注的文本通过机器学习模型进行训练，并通过构建的语料标注库实现文本的自动标注；对数据库中的注释数据进行评分后自动重新加载标注，并根据标注分数进行数据排序。本发明通过使用文本增强和半监督学习相结合的方法，根据预设的事件抽取规则，对目标案件文书进行事件抽取并标注，结合外部在线数据库，极大的降低文本实体标注的人工成本，提升文本标注的效率与准确度。

关键词：标注文本自动标注分词机器学习模型标点符号词频半监督学习在线数据库中间数据库准确度抽取规则动态规划分词结果人工成本手动标注数据标注数据排序文本标注文本分词文本分割文本实体重新加载注释数据解析器构建语料预设句子抽取数据库存储汉语终端裁判概率外部案件

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一种基于深度学习的集装箱弱小序列号目标检测识别方法

一种基于深度学习的集装箱弱小序列号目标检测识别方法

引用

作者：王国华王勋汪天沛黄茂霖刘璟明宋雨倩林鉴澄 510642 广东省广州市天河区五山路483号

本发明公开一种基于深度学习的集装箱弱小序列号目标检测识别方法，该方法对数据集通过PPOCRLabel完成半自动标注和LabelImage进行手动标注并进行Mosaic‑6数据增强获得丰富的训练样本；加入替代YOLOv5s中CSP模块的Swin‑Transformer编码... 详细信息

标准号: CN117253154A

本发明公开一种基于深度学习的集装箱弱小序列号目标检测识别方法，该方法对数据集通过PPOCRLabel完成半自动标注和LabelImage进行手动标注并进行Mosaic‑6数据增强获得丰富的训练样本；加入替代YOLOv5s中CSP模块的Swin‑Transformer编码器改进特征提取，引入深度可分离卷积层，提取更为充分的全局上下文特征；改进YOLOv5s中颈部网络模块的特征融合网络，并将颈部网络的Upsample层改为CARAFE，提升对微小尺度特征映射的融合能力；增加微小尺度检测头Transformer Prediction Head，引入BiFormer注意力机制层，针对性增强细粒度的细节；将损失函数CIOU LOSS换为EIOU LOSS，稳定模型的权重集。该方法增强了对于自然场景下的矩形文本框弱小目标检测识别能力，对于集装箱弱小序列号目标检测识别任务有更强的鲁棒性、准确率和效率。

关键词：目标检测识别集装箱弱小目标检测全局上下文注意力机制尺度检测尺度特征手动标注数据增强损失函数特征融合特征提取网络模块稳定模型训练样本自然场景引入编码器可分离鲁棒性权重集数据集文本框细粒度中颈部准确率映射颈部卷积标注改进网络融合替代学习

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