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公开(公告)号：CN113468954B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110554168.7
申请日：2021-05-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/84
Abstract: 本发明涉及一种基于多通道下局部区域特征的人脸伪造检测方法，包括：S1：对待检测图像的人脸进行面部分量分离，得到多个待测面部组件；S2：提取多个通道下每个待测面部组件的空域特征；S3：将每个通道下每个待测面部组件的空域特征，输入对应通道下对应面部组件的分类网络模型中，得到每个通道下每个待测面部组件的置信向量；S4：根据每个通道下每个待测面部组件的置信向量，得到待检测图像的人脸伪造检测结果；其中，分类网络模型通过迁移学习，使用预训练的分类网络训练得到，多个通道包括RGB、HSV、YCbCr、DoG、LBP或Canny中的至少两种。本发明的方法，在多通道下检测面部五官等局部区域的伪造细节，使得结果准确率更高，更具鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115665118A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211343651.1
申请日：2022-10-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L67/02 , H04L67/146 , H04L67/60 , H04L69/04 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了基于HTTP协议头部扩展的应用级调用链生成方法，属于通信技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、在HTTP协议头部中封装自定义标签；b、对每个节点进行实时标签处理，依次在下游节点执行并记录直至整个调用流程完成；c、在每一个节点HTTP应答结束后，将结果记录在数据存储媒介中进行二次数据备份。本发明在真实的事务请求过程中，在每个Node节点进行标签标识，在一个完整的事务请求过程结束后，通过对整体标签标识的分析，就能实时获取本次事务请求的真实过程，能够有效避免节点遗漏和数据延迟。
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公开(公告)号：CN115588217A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210720368.X
申请日：2022-06-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度自注意网络的人脸属性检测方法，包括：步骤1、获取训练样本集合，所述训练样本集合中包括N张人脸图像和每个人脸图像的身份信息，其中，每张所述人脸图像包含A个人脸属性标签，N和A为大于0的自然数；步骤2、利用所述训练样本集合训练人脸属性检测模型，得到训练好的深度人脸属性检测模型，所述深度人脸属性检测模型包括共享属性特征学习模块和特定注意力特征学习模块；步骤3、将待检测人脸图像输入至所述训练好的深度人脸属性检测模型，得到检测结果。本发明提出了身份相关的层级人脸属性损失函数，通过同时输入人脸属性以及人脸身份，使学习人脸属性和人脸身份之间关系的任务能够引导模型更好地学习人脸属性检测任务，提高了检测准确率。
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公开(公告)号：CN115273169A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210565433.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时‑空频域线索增强的人脸伪造检测系统和方法，包括：人脸图像获取模块，用于提取待检测视频的多帧人脸图像；主干网络模块，用于获得多帧人脸图像的特征图序列；频域转化模块，用于将特征图序列映射到频域上，获得离散余弦变换频谱序列；增强模块，用于利用设定的权重矩阵对离散余弦变换频谱序列进行特征增强；时空特征提取模块，用于利用增强后的频谱序列获得空间频域线索和时间频域注意力图，并形成时空频域特征；真伪判别模块，用于根据时空频域特征待检测视频的人脸真伪。本发明将频域引入到时空特征线索中并利用注意力机制捕获多帧之间的时间信息，得到的特征更加具有分辨性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114898257A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210462006.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种机场安检行为模式分析与异常状态检测方法及系统，包括得到安检员的位置信息；将安检员的工作区域划分成多个子区域；将位置信息与子区域匹配得到区域轨迹；对区域轨迹进行分帧处理并做加窗分析得到第一谱参数；对第一谱参数进行聚类得到聚类结果；获取待检测安检员的第二谱参数，得到第一行为模式序列；将第一行为模式序列输入深度学习长短期记忆网络得到第二行为模式序列；将第二行为模式序列与第一行为模式序列进行相似性度量得到短时行为模式序列次序差；根据短时行为模式序列次序差与预设阈值的关系确定待检测安检员的工作状态。本发明将安检员安检行为模式和异常状态检测建立联系，实现更早、更高效、更精确的异常状态检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109145704B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810615517.X
申请日：2018-06-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06F16/583
Abstract: 本发明涉及一种基于人脸属性的人脸画像识别方法，包括：获取训练样本集和测试样本集；利用所述训练样本集训练深度人脸属性表示模型；利用训练后的所述深度人脸属性表示模型获取所述测试样本集的人脸属性表示特征；利用所述人脸属性表示特征进行相似度计算以对所述测试样本集中的第二人脸画像进行识别。本发明的识别方法使用深度人脸属性表示模型对人脸画像和照片进行特征提取，克服现有技术进行人脸画像编码和照片编码时，编码特征信息没有考虑人脸属性信息的问题，使得本发明能够通过获取人脸的属性信息从而使得识别准确率更高，且对人脸画像的可分辨性更强。
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公开(公告)号：CN107392213A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710602696.9
申请日：2017-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于深度图模型特征学习的人脸画像合成方法。其步骤为：(1)生成样本集合；(2)生成图像块集合；(3)提取深度特征；(4)求解人脸画像重构块系数；(5)重构人脸画像块；(6)合成人脸画像。本发明使用深度卷积网络提取人脸照片块的深度特征，利用马尔科夫图模型求解深度特征图系数与人脸画像块重构系数，使用人脸画像块重构系数对人脸画像块加权求和得到重构人脸画像块，拼接重构人脸画像块得到合成人脸画像。本发明使用从深度卷积网络中提取的深度特征来代替图像块的原始像素值信息，对光照等环境噪声具有更好的鲁棒性，能合成质量极高的人脸画像。
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公开(公告)号：CN118865470A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410999565.9
申请日：2024-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于深度层特征迁移学习的人脸伪造检测方法及装置，包括：将待检测人脸数据输入预先训练的目标网络；得到待检测人脸数据对应的检测结果；其中，目标网络的训练过程包括：提取参照神经网络的中间层作为深度层特征信息；选择目标网络的中间层作为检测迁移信息；利用深度层特征信息和检测迁移信息构建损失函数；调整深度层特征信息和检测迁移信息的网络参数直至损失函数的损失值小于预设阈值，得到预先训练的目标网络。本发明通过深度层特征的迁移学习得到的目标网络在人脸伪造检测技术中时，能够提升人脸伪造检测的检测性能和适用性，增强模型的泛化能力，减少对特定数据集的依赖，并提高其对于新兴伪造技术的适应能力。
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公开(公告)号：CN117831096A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311601605.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于扩散模型的人脸识别系统安全性测试方法，包括：利用预设的编码器对源图像进行编码，得到源图像潜在编码；根据源图像得到对应的身份敏感区域图像，利用预设的编码器对身份敏感区域图像进行编码，得到身份敏感区域图像潜在编码；利用条件潜在扩散模型对源图像潜在编码进行逐步前向扩散处理和逐步反向去噪处理，生成对抗性样本；将对抗性样本输入待测人脸识别系统进行识别，根据识别结果确定人脸识别系统的安全性。本发明方法利用条件潜在扩散模型，能够在生成高质量的不可察觉的对抗性样本的同时到达最好的攻击性能，利用该对抗性样本对人脸识别系统的安全性进行测试，提高了人脸识别系统的识别结果的可信性。
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公开(公告)号：CN115034957A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210486263.2
申请日：2022-05-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于文本描述的人脸素描画像编辑方法，包括：得到原始人脸素描图像的第一风格代码；确定操纵方向；根据第一风格代码和向量得到第二风格代码；根据第二风格代码得到第一人脸素描画像；根据第一人脸素描画像和第二人脸素描画像得到通道c上人脸素描画像的操作方向；根据风格空间的操纵方向和通道c上人脸素描画像的操作方Δic得到相关性；基于相关性和解纠缠阈值的关系得到操纵方向；将风格操纵输入到StyleGAN中得到第三人脸素描画像；利用最小二乘法将所述第三人脸素描画像进行反投影最终的人脸素描画像。本发明减少了人工手动操作的不便，消除中间生成的人脸素描画像的失真。
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