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公开(公告)号：CN117094882A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311345903.9
申请日：2023-10-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种无损数字刺绣图像风格迁移方法、系统、设备及介质，本方法获取内容图像和刺绣图像；构建包含可逆残差模块和基于注意力机制的风格转换模块的风格迁移网络模型；将内容图像和刺绣图像输入至采用损失函数训练好的风格迁移网络模型中，并通过可逆残差模块进行前向映射，得到内容图像的第一特征图和刺绣图像的第二特征图；采用基于注意力机制的风格转换模块将第一特征图和第二特征图进行风格迁移，得到风格化的特征图；对风格化的特征图采用可逆残差模块进行回归，得到风格迁移后的刺绣风格图像。本发明能够在解决内容泄露问题和风格异常问题的同时将刺绣图像的风格进行良好的保持。
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公开(公告)号：CN116229148B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310003513.7
申请日：2023-01-03
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/04 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于自监督对比学习的屏幕翻拍翻录鲁棒检测方法，本方法设计了自监督标注机制，首先对屏幕翻拍翻录图像数据集进行增广，在完成图像增广后，以自监督标注的方式构建正例样本对集合和负例样本对集合，用来基于对比学习的特征编码器训练。其中正常图像和屏幕翻拍翻录图像标注为负例对，通过拉大负例对的特征距离来确保屏幕翻拍翻录图像和正常图像的可辨识性；同一屏幕翻拍翻录图像在不同攻击后得到图像之间标注为正例对，不同原图之间标注为正例对，通过缩小正例对的特征距离来确保屏幕翻拍翻录图像在不同攻击后检测的鲁棒性。最终构建一个端对端网络用于判断图像是否为屏幕翻拍翻录图像。本方法可有效鉴别是否发生数据泄漏。
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公开(公告)号：CN114111995B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202111412755.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 中南大学
IPC: G01G19/414 , G07F11/02
Abstract: 本发明涉及一种用于称重式无人售货机的无线称重装置即方法，装置包括称重部件、显示部件、能量供应部件以及通信部件；所述称重部件设置于称重式无人售货机的托盘下方，用以实时感知所述托盘上的商品重量；所述能量供应部件设置于称重式无人售货机的柜体内部，所述能量供应部件用于利用无线能量传输技术为所述称重部件供能；所述通信部件安装于称重式无人售货机内部，用于利用无线通信技术实现所述称重部件与服务器之间的信息传递；所述显示部件安装于称重式无人售货机表面，所述显示部件用于数据显示。本发明利用无线通信技术和无线技术的特点，使无人售货机内可以自由部置称重部件的位置、数量，方便称重式无人售货机的内部空间的规划。
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公开(公告)号：CN115147886A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110343531.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种兼容真实人脸和漫画人脸的跨域关键点检测方法，通过建立人脸定性形状模型，并训练五官检测器、局部关键点检测器和整体关键点微调器后，使用五官检测器对人脸图像进行五官位置的初始检测得到候选五官框，然后使用QSM模型进行筛选以确定正确的五官框，然后使用局部关键点检测器分别对五官检测关键点，使用整体关键点微调器对关键点位置进行调整得到关键点。本发明的技术效果在于，本方法属于单源域领域泛化方法，仅需要真实人脸域作为源域，本方法相比于其他检测方法具有更强的泛化能力，能同时对真实人脸和漫画人脸进行关键点检测，对不同夸张风格的漫画人脸依然保证较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114898432A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210534263.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合的伪造人脸视频检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，方法包括：对待检测人脸视频进行帧分解，以得到多张连续待检测人脸图像；将待检测人脸图像输入至空间特征提取网络，以得到融合特征图；将多张融合特征图输入至时序注意力网络，以确定人脸视频类型。空间特征提取网络包括第一伪造特征支路、第二伪造特征支路、跨模态交互模块和特征融合模块；跨模态交互模块用于提取所述第一伪造特征支路与所述第二伪造特征支路之间的图像特征互补信息，并将所述图像特征互补信息对应输入至所述第一伪造特征支路和所述第二伪造特征支路。本发明提高了伪造人脸视频检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106023094B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610304053.1
申请日：2016-05-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像的骨组织微观结构修复系统及其修复方法。所述基于图像的骨组织微观结构修复系统包括图像处理模块、图像配准模块及填充模块，通过所述图像处理模块获得完整的具低精度的第一图像和具缺失部位的高精度的第二图像，通过位置映射关系获得缺失部位相对应的映射区域，再通过计算整体匹配度在第二图像中获得与所述映射区域相似度最高的匹配块，再通过位置映射关系将所述匹配块的填充区域填充至所述缺失部位完成修复。本发明的基于图像的骨组织微观结构修复系统及其修复方法具有修复精度高的优点。
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公开(公告)号：CN118470586A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410420583.7
申请日：2024-04-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/40 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06N3/084 , G06V40/20
Abstract: 本申请公开了一种面向视觉售货柜的购物行为识别方法、系统、设备及介质，本方法通过获取视觉售货柜的视频段数据集和待识别的视频数据；采用第一算法提取视频段数据集中的商品坐标；采用第二算法提取视频段数据集中的手部关节点坐标；根据商品坐标和手部关节点坐标，确定时空人‑物关系序列图；采用时空人‑物关系序列图训练时空图卷积网络模型，得到训练好的时空图卷积网络模型；以便采用训练好的时空图卷积网络模型对待识别的视频数据进行分类，得到原子行为结果，并根据原子行为结果，得到时序复合的购物行为识别结果。本申请能够准确识别购物行为是否正常，并提高网络模型的检测速度。
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公开(公告)号：CN118469848A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410434556.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 中南大学 , 湖南省湘绣研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像对抗净化方法、系统、设备及介质，本方法通过采用训练好的图像去噪器对对抗样本图像进行去噪处理，得到去噪后的图像；采用标准高斯噪声图像，对去噪后的图像扩散加噪至预设步数；将加噪预设步数后的图像和预设步数输入至预训练好的扩散模型中，并根据预训练好的扩散模型的输出确定中间图像；确定当前步数对应的前一步数图像的平均值和方差；根据去噪后的图像和中间图像之间的负结构相似性指数测度确定引导梯度；根据引导梯度、均值和方差，确定当前步数对应的前一步数图像，直到当前步数为一时，输出最终的对抗净化图像。本发明能够提高对抗净化性能，从而能够更合理的实现去除对抗扰动、完成对抗净化过程。
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公开(公告)号：CN114389787B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111516090.6
申请日：2021-12-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌系统的无载体信息隐藏方法、系统及计算机存储介质。本发明通过引入混沌系统，改变输入混沌系统的当前密钥的取值可以得到不同的混沌序列，提取图像的图像特征二进制序列，使用混沌序列对图像特征二进制序列进行置乱后得到的特征秘密二进制序列与二进制的秘密信息匹配，输出匹配成功的密钥，将输出的初值和图像均发送至接收方，完成信息隐藏。通过改变密钥的取值，只需要一张图像可以匹配不同的秘密信息，无需重新在候选图形库中检索新的图像，本申请的方案使得秘密信息匹配的成功与否不再只是依赖候选图像库，实现了信息隐藏的灵活性以及完备性。
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