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公开(公告)号：CN115879539A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310051577.4
申请日：2023-02-02
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06N3/094 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06F21/57 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种深度神经网络的模型逆向脆弱性分析方法，首先根据top‑n选择策略，针对目标模型获取一个具有私有标签信息的公开数据集；将条件生成对抗网络cGAN引入到所述目标模型的逆向攻击中，对每个类的特征分布进行单独的建模，并使用伪标签来指导生成图像的方向；当需要重建某个类别的私有数据时，搜索对应类别的子空间，就可获得重建的私有图像，缩小了搜索空间。该方法能够有效对不同架构和不同数据集的模型逆向脆弱性进行评估，提高了在各种数据集和模型下的攻击成功率和重建图像的视觉质量，从而有助于提高人工智能在使用中的安全性与隐私性。
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公开(公告)号：CN115713663A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211512339.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于自动虚拟数据增强的隐写分析器的训练方法，包括：利用增强网络对批处理样本图像集进行图像数据增强，得到增强噪声的概率分布；利用可微采样器对增强噪声的概率分布进行采样得到增强噪声和增广图像集；利用隐写分析器分别处理批处理样本图像集和增广图像集，并利用隐写分析器的损失函数计算第一损失值，通过梯度下降方法进行梯度反向传播来更新隐写分析器的参数；利用参数更新后的隐写分析器和类别保持器分别处理增广数据集，并利用稳定器处理增强噪声；利用增强网络的损失函数计算第二损失值，并通过梯度下降方法进行梯度反向传播来更新增强网络的参数；迭代进行操作上述操作，得到训练完成的隐写分析器。
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公开(公告)号：CN112418332B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011349027.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 北京市商汤科技开发有限公司 , 中国科学技术大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本公开提供了一种图像处理的方法及装置、图像生成的方法及装置，其中，该图像处理的方法包括：获取源图像和用于对源图像的特征识别进行干扰的目标图像；分别对源图像和目标图像进行特征提取，得到第一特征图和第二特征图；基于所述第一特征图、所述第二特征图和扰动限制项，得到扰动特征图；将扰动特征图和源图像进行融合，生成与源图像对应的对抗图像。本公开通过扰动限制项的限定可以同时学习到有关目标图像的特征以及源图像的特征，所生成的扰动特征图和源图像进行融合之后，可以得到涵盖了目标图像特征的对抗图像，整个操作过程较为简单，使得生成效率较高。
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公开(公告)号：CN112766166B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110076775.7
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多音素选择的唇型伪造视频检测方法及系统，其方法包括：步骤S1：建立音素和唇形的映射，得到音素类别集；步骤S2：根据不同唇型篡改方法，从音素类别中，选择对应的多音素类别子集，并根据预设唇形帧个数，构建至少一个音素唇形数据集作为训练样本集合；步骤S3：根据至少一个音素唇形数据集，构建对应的至少一个唇型伪造视频检测子模型，分别训练，得到对应的至少一个唇型检测结果；步骤S4：将至少一个唇型检测结果进行融合，得到融合唇型检测结果。本发明方法建立了音素‑唇形映射关系，并选择音素‑唇形子集训练子模型并融合结果。本发明方法可以区分不同篡改方法，并建立了一个新数据集，有利于后续唇形篡改检测工作发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830882B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810517432.8
申请日：2018-05-25
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种视频异常行为实时检测方法，包括：提取输入视频图像的图像前景，再分区域提取出所有的前景区域；提取前景区域的光流幅度，再通过光流幅度提取HMOF特征；利用基于自编码的特征提取模块来重构HMOF特征；利用高斯混合分类器来分类重构后的HMOF特征，将其分为正常和异常两类，从而完成对视频异常行为的检测与定位。该方法具有检测性能较好，检测速度快等优点。
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公开(公告)号：CN112312138B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010824448.0
申请日：2020-08-17
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/159 , H04N19/19 , H04N19/51
Abstract: 本发明公开了一种抑制帧间残差信号失真传播的视频隐写方法，通过计算在各个视频编码帧的运动矢量中嵌入载荷造成的帧间残差信号失真传播权重，从而决定分配给各个视频编码帧的载荷长度，再将载荷嵌入建模为最小化各个视频编码帧嵌入代价的多目标优化问题；其具备抑制帧间残差信号失真传播的能力，可以更好地保护残差信号的统计特性，提升了现有的基于运动矢量的视频隐写方法的抗检测性能和视频编码质量。
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公开(公告)号：CN108830327B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201810645250.9
申请日：2018-06-21
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种人群密度估计方法，包括：对于输入的视频帧，通过单个神经网络提取不同层的特征建立多尺度的特征金字塔，用来表示不同尺寸人的信息；通过对每层特征金字塔的输出特征进行反卷积操作使得输出特征和输入的视频帧尺寸相同，再采用相加融合的方式得到人群密度图。上述方法仅利用单个神经网络不同层的特征图建立特征金字塔，通过融合不同金字塔层来估计人群密度，具有鲁棒性高，性能好的优点。
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公开(公告)号：CN110324634B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910604555.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: H04N19/467 , H04N19/567 , H04N19/58
Abstract: 本发明公开了一种基于运动矢量嵌入失真分解的视频隐写方法，包括：对视频序列进行运动估计并结合失真函数，计算P帧的原始运动矢量场中的运动矢量的联合嵌入失真，进而计算相应运动矢量的联合修改概率；根据联合修改概率，计算运动矢量水平分量的边缘修改概率与垂直分量的条件修改概率，从而将载荷嵌入到运动矢量的水平分量与垂直分量中；将嵌入载荷的运动矢量构成视频序列修改的运动矢量场，并通过编码生成视频编码比特流，完成视频隐写。该方法实现了运动矢量分量中的动态载荷分配，提升了视频隐写方法的抗检测性能。
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公开(公告)号：CN113313054A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110662165.5
申请日：2021-06-15
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸伪造视频检测方法、系统、设备与存储介质，上述方案在频域对于相位信息提取处理后反变换回空域，结合空域图像用以提取空间相位特征，设计了合理的浅层学习方法学习局部纹理特征，极大提高了模型的可迁移性和可解释性；上述方案在DeepFake人脸伪造视频检测任务中表现优异，在跨数据集的检测中达到了最好的效果。此外，还为伪造视频检测乃至其他计算机视觉任务提供了新的思路方法，有利于后续工作发展。
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