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公开(公告)号：CN113284055A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110293366.2
申请日：2021-03-18
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本申请提供人工智能领域中一种图像处理的方法以及装置，通过从输入图像中的多个通道中分别提取特征，来对双边网格数据进行上采样引导，从而在图像的各个通道都可以实现更好的图像增强效果，如去雾效果，且可以实现轻量化的图像去雾，提高用户体验。该方法包括：获取输入图像，输入图像包括多个通道的信息；分别从输入图像的多个通道的信息中提取特征，得到多个引导图；获取输入图像对应的双边网格数据，双边网格数据包括在空间维度中排列的亮度维度的信息形成的数据，双边网格数据的分辨率低于输入图像的分辨率；分别以多个引导图中的每个引导图作为引导条件，对双边网格数据进行上采样，得到多个特征图；融合多个特征图，得到输出图像。
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公开(公告)号：CN112668401A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011447934.1
申请日：2020-12-09
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种基于特征解耦合的人脸隐私保护方法和装置。该方法包括：1)数据预处理，预先训练身份特征提取器EI和外貌特征提取器EA。2)训练人脸伪装生成模型执行相同人脸生成任务。3)训练人脸伪装生成模型执行不同人脸生成任务。4)完成模型训练后，采用已训练的EI、EA和G网络对输入人脸图像进行伪装人脸图像生成。其中步骤1)使用分类损失对EI和EA进行预训练。步骤2)使用人脸重建损失进行模型训练。步骤3)分别设计了外貌特征和身份特征的L2范数损失函数，以约束模型特征提取的准确性以及生成结果的可控性。本发明能够实现保持人脸身份匹配的同时显著改变人脸的外观特征，并通过实验数据证明了隐私保护的有效性。
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公开(公告)号：CN107103327B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201710382747.1
申请日：2017-05-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提供一种基于颜色统计差异的染色伪造图像检测方法，该方法首先构建训练图像集的统计分布图以及训练图像集中所有训练图像的统计分布图；之后根据差异最大化原则，基于上述训练图像集的统计分布图计算检测特征参数，基于所述检测特征参数计算每幅训练图像的统计分布图，并计算每幅训练图像的统计分布图的分布特性，从而构建训练图像的有效的完整检测特征；最后利用训练图像的完整检测特征和对应的训练图像标签训练分类器，从而得到有效的检测分类器，即可针对待检测图像提取其完整检测特征，从而利用训练好的检测分类器进行检测。
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公开(公告)号：CN107330027B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710485397.1
申请日：2017-06-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/74 , G06F16/732 , G06K9/62 , G06K9/66
Abstract: 本发明提供一种弱监督的深度台标检测方法，其步骤为：对海量网络视频数据文件进行预处理，得到一个仅标记台标类别的大数据集和一个仅标记台标位置的小数据集；将上述小数据集输入台标定位网络进行训练，得到能预测台标区域的台标定位网络；将上述大数据集输入上述已训练好的台标定位网络，得到所述大数据集中每张图片的若干预测台标区域，并将所述每张图片的若干预测台标区域输入台标分类网络进行训练，得到能为台标分类的台标分类网络；对待检测视频进行与上述相同的部分预处理，并将预处理后得到的图片输入训练好的台标定位网络中，得到图片的预测台标区域；将上述图片的预测台标区域输入训练好的台标分类网络中，得到图片的台标位置及类别。
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公开(公告)号：CN107346420B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201710463101.6
申请日：2017-06-19
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的自然场景下文字检测定位方法。基于Faster R‑CNN的RPN(多层卷积神经网络)，根据文字的特征信息，改变RPN中的anchor大小以及回归方式，并加入RNN网络层对图片上下文信息进行分析，构造一个能够有效地检测出文字的文字检测网络。另外，本发明采用聚类方法，设定anchor的大小。特别地，本发明使用困难样本挖掘进行级联训练，能够减少对于文字的误检率。在测试方面，本发明采用级联测试的方法，最终，准确高效的实现文字的定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105812832B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610203951.8
申请日：2016-04-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04N21/231 , H04N21/234 , H04N21/472 , H04N21/4722 , H04N21/475 , H04N21/647
Abstract: 本发明涉及一种基于安卓多媒体框架的视频类App中视频数据获取方法。该方法根据视频解码播放流程跟踪Android源码中多媒体数据的流向，定位Acodec框架中视频分离后通过OMXCodec接口进入解码器的位置，从该位置获取H264视频数据；然后跟踪H264数据经过解码器解码后的视频数据，定位其送至图形显示框架ANativeWindow的位置从而获取视频的YUV数据，并根据需求选择是否压缩YUV数据为Jpeg数据。本发明基于Android源码或者CyanogenMod源码，能够处理基于Android多媒体框架的所有App以获取视频数据，视频数据的获取可以达到零延时。
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公开(公告)号：CN106055479B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610382056.7
申请日：2016-06-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于强制执行的Android应用软件测试方法。该方法通过结合静态和动态分析方法克服当前Android应用测试过程中存在的不足。首先基于静态方法确定关键行为相关的执行路径；然后通过控制应用的执行过程，限制应用的执行过程，并且首次采用异常容忍的执行沙盒对Android应用执行过程中的异常进行容忍，保证关键行为一定被触发。因此，该方法能够提取一些静态方法无法提取的执行参数信息，同时也能克服动态方法无法有效触发应用行为的问题。通过对多种恶意软件样本进行分析，本发明的方法能够以高概率的对它们的执行参数如URL等信息进行提取。
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公开(公告)号：CN105653956B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201610119003.6
申请日：2016-03-02
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于动态行为依赖图的Android恶意软件分类方法。其步骤包括：通过自定义的Dalvik虚拟机运行APP,提取框架层接口调用行为和行为间的依赖关系等动态行为信息；根据动态行为信息构建相应的动态行为依赖图；优化动态行为依赖图，并将行为依赖图划分成子图；从由不同族的Android恶意软件组成的集合中提取相似的子图结构，将其作为基本特征；根据基本特征，对由已知的恶意软件和正常软件组成的训练集进行模型训练，得到分类器；通过分类器，对未知的APP进行归类判断；对该方法进行验证和评估。本发明通过图的编辑距离来衡量行为子图的相似性，以此来寻找基本特征，具有良好的灵活性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN109214275A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810794432.2
申请日：2018-07-19
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的低俗图片识别方法，该方法对上下半身检测网络进行训练，对上下半身低俗分类网络进行训练，训练采用困难样本挖掘，使得网络训练过程中对困难样本侧重训练，提高检测精度；对图片进行低俗级联检测，检测过程中上下半身检测得分阈值采用动态调整，检测获得的上下半身区域缩放后输入至上下半身低俗分类网络，进行低俗识别。本发明在图片低俗识别中具有极佳的精度，在正负样本比例悬殊的情况下，仍能保持极低的误报率，具备良好实用性。
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公开(公告)号：CN107203608A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710349313.1
申请日：2017-05-17
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于二值对比密度的高效数据模式挖掘方法。本方法为：1)将待挖掘数据转化成二值码，并将所述二值码作为正集合P；选取一作为该待挖掘数据对比的背景数据集，并将其转换后的二值码作为负集合N；2)构建适用于二值码的核函数Kb(d)，用于计算每一对二值码的汉明距离小于或等于d的概率；3)根据优化目标，得到该待挖掘数据的模式本发明能有效挖掘更具区分度的数据模式，且在不损失精度的前提下，本发明比现有算法快50倍，节省30～60倍内存。
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