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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113537027B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110776853.4
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V40/16 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于面部划分的人脸深度伪造检测方法和系统，包括：对训练数据，提取全局人脸特征；根据获取全局人脸特征过程中产生的浅层卷积特征，将该浅层卷积特征根据预设的面部划分方式，划分为多个图像区域，分别将该图像区域输入至局部人脸特征提取模型，得到该人脸图像的多个局部特征；通过注意力模型提取该多个局部特征间的关系特征，并将该关系特征与该全局特征拼接后输入至二分类模型，得到该训练数据的检测结果，根据该结果和该标签构建损失函数，以训练该全局人脸特征提取模型、局部人脸特征提取模型、注意力模型和该二分类模型。
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公开(公告)号：CN116189313A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211387389.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于并发策略的深度合成图像视频伪造检测方法和系统，包括：获取由多个操作构成的深伪检测流程，将该深伪检测流程中操作耗时程度大于预设值的操作作为独立操作，并通过为每个独立操作的数据输入，构建对应的输入缓存队列，得到独立检测流程；以多个该独立检测流程并发执行图像的伪造检测任务，且在伪造检测过程中每个独立检测流程的输入缓存队列根据打包数据策略，将队列中的数据打包送入与当前输入缓存队列对应的独立操作；汇总各独立检测流程的输出，得到该图像的伪造检测结果。
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公开(公告)号：CN115775406A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211477245.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06F21/32 , G06F21/56 , G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于属性编辑的人脸对抗攻击样本生成方法和系统，针对输入的真实人脸图以及需要被识别成的目标图进行隐空间映射到低维的流形内表示，同时通过特征层融合的方法提升人脸身份信息的相似性。属性编辑步骤通过设计一组属性编辑参数，针对属性选择步骤得到的最佳编辑属性进行编辑强度的优化，同时引入了多种优化图像生成效果的控制，在达到最佳的模型攻击成功率的同时保持编辑后的图像效果以及肉眼识别的身份信息不变。以检测人脸识别模型的鲁棒性以及微调人脸识别模型，以提高其识别准确性。
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公开(公告)号：CN116523806A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310208841.0
申请日：2023-03-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T5/50 , G06T5/00 , G06T13/40 , G06T13/20 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种基于换脸的合成人脸修复方法、介质和电子设备，其中，合成人脸修复模型的构建方法包括：利用合成人脸图像集训练第一自编码器进行人脸图像重构，得到经训练的第一自编码器，其中，第一自编码器包括编码器和解码器，合成人脸图像集包括目标人物说话状态的合成人脸图像；利用源人脸图像集训练第二自编码器进行人脸图像重构，得到经训练的第二自编码器，其中，第二自编码器包括编码器和解码器，源人脸图像集包括目标人物正常说话状态的人脸图像；构建用于对人脸图像进行修复的人脸修复模型，其由经训练的第一自编码器的编码器以及经训练的第二自编码器的解码器构成；以得到能够对合成人脸进行高效、高质量修复的人脸修复模型。
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公开(公告)号：CN113537027A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110776853.4
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于面部划分的人脸深度伪造检测方法和系统，包括：对训练数据，提取全局人脸特征；根据获取全局人脸特征过程中产生的浅层卷积特征，将该浅层卷积特征根据预设的面部划分方式，划分为多个图像区域，分别将该图像区域输入至局部人脸特征提取模型，得到该人脸图像的多个局部特征；通过注意力模型提取该多个局部特征间的关系特征，并将该关系特征与该全局特征拼接后输入至二分类模型，得到该训练数据的检测结果，根据该结果和该标签构建损失函数，以训练该全局人脸特征提取模型、局部人脸特征提取模型、注意力模型和该二分类模型。
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