公开(公告)号：CN113537110A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110841550.6

申请日：2021-07-26

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 任海青 ,  杨林 ,  王浩枫

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种融合帧内帧间差异的虚假视频检测方法，属于模式识别、人工智能领域。本发明采用基于高频特征流和RGB特征流的帧内特征提取模块提取帧内特征，然后将连续视频帧每帧的特征送入GRU提取帧间特征，在整个特征提取过程中融合了帧内、帧间差异，即考虑了语义一致性，又考虑了时序一致性，有助于提升虚假视频检测效果。本发明提出的融合帧内帧间差异的虚假视频检测方法有助于提升虚假视频检测算法的多样性。本发明面向常见的虚假视频检测任务，主要是用于视频中虚假人脸的检测，也可用于其他通用物体的虚假视频检测。

公开(公告)号：CN112543092A

公开(公告)日：2021-03-23

申请号：CN202011157911.7

申请日：2020-10-26

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 芦存博 ,  王浩枫 ,  杨林 ,  任海青

IPC: H04L9/00 ,  H04N19/176 ,  H04N19/85

Abstract: 本发明涉及一种基于图像压缩感知加密的混沌二进制序列族矩阵构造方法，其中，包括：(1)根据图像分块大小的信息维度，判断相关参数的奇偶性，选择相应的迹表示函数；(2)对步骤(1)中选择的迹表示函数，产生组成相应二进制序列族的二进制伪随机序列集合，进行数值转换得到相应的双极性序列族，从得到的双极性序列族中选出一部分序列作为列向量进行排列，得到相应的初始测量矩阵；(3)引入混沌序列对步骤(2)得到的初始测量矩阵的列向量做相应置换得到所需要的混沌二进制序列族矩阵。本发明可用于构造具有硬件友好、感知性能高和加密性质良好的压缩感知测量矩阵，实现对灰白图像和彩色图像等图像信号的压缩加密采集。

公开(公告)号：CN113537472B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202110841564.8

申请日：2021-07-26

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 任海青 ,  杨林 ,  王浩枫

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及一种低计算和存储消耗的双向递归神经网络，属于人工智能技术领域。本发明的正向时序特征识别阶段正向地接收输入的时间序列，并在每个时刻计算相应时刻的输出，生成输出序列；逆向时序特征识别阶段，这个阶段以第一个阶段为基础，逆向地接收输入的时间序列以及第一个阶段的输出序列，并在每个时刻计算相应的结果；最终根据第二个阶段输出的结果进行时间序列的分类。本发明所述双层双向递归神经网络的相比于普通的双向双层递归神经网络存储开销较小，可应用于多种时间序列处理的任务，对相关算法设计起指导作用，有助于相关算法在端侧低功耗限制的硬件上的实现。

公开(公告)号：CN115019315A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210564571.2

申请日：2022-05-23

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 任海青 ,  李昱江 ,  王浩枫

IPC: G06V30/18 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种融入笔画、结构信息的联机手写汉字识别方法和系统，属于模式识别、人工智能领域。本发明通过长短期记忆网络学习坐标点序列中的时序特征，通过坐标点序列相邻点之间的关系，找出坐标序列的拐点，将连续两个拐点之间的坐标点视为一个笔画对应的坐标点，对其进行处理形成笔画特征，并将笔画特征送入网络学习笔画序列特征，将特征序列在时间维度平均分成两部分，将每一个部分进行处理形成结构性的特征，送入分类器进行分类识别。本发明考虑了坐标点序列中的时序信息，又融入了笔画、结构这种汉字固有的核心特征信息，在一定程度上能够提升联机手写汉字识别精确度；有助于手写汉字识别的鲁棒性，以及小样本学习的特性。