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公开(公告)号：CN111428730A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201910019867.4
申请日：2019-01-09
Abstract: 本发明公开了一种弱监督细粒度物体分类方法，包括：采用注意力机制对输入图像进行一系列矩形区域图像的提取，并结合各矩形区域图像的置信度筛选出若干矩形区域图像；采用分类机制对输入图像以及筛选出的若干矩形区域图像进行特征提取，并进行分类预测，最后将各预测结果做集成，得到一个最终预测结果。通过采用上述方法可以显著提升分类精确度。
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公开(公告)号：CN111353399A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010111043.2
申请日：2020-02-24
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种篡改视频检测方法，包括：对待检测视频进行分帧操作，并从分帧操作得到的连续视频帧中提取人脸区域，从而得到每一视频帧中的人脸图像；将提取到的人脸图像输入至预训练卷积神经网络模型，来提取反映人脸区域的空间不连续特性的特征；将卷积神经网络提取到的特征输入至能够捕捉时间特性的长短期记忆网络模型中，输出的人脸图像的时空特征通过softmax层来计算待检测视频是否被篡改，得到真实和篡改两个类别的概率。
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公开(公告)号：CN108573258B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810375055.9
申请日：2018-04-24
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种快速的复杂背景图像中维语文字定位方法，包括：基于检测模版从图像中检测笔划关键点；结合检测到的笔划关键点与洪泛算法提取图像中的文字组件；基于文字组件相似性进行组件聚类，实现文字行的构造；利用HOG+SVM系统构成的行分类器，对文字行进行HOG特征提取，以及文字行与非文字行的二分类。该方法可以提升复杂背景图像中维语文字定位的速度和精度。
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公开(公告)号：CN111324752A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010104275.5
申请日：2020-02-20
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F16/432 , G06F16/483 , G06F16/438
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络结构建模的图像与文本检索方法，应用注意力机制表示图片、文本中抽取的细粒度视觉、文本元素可以更好地为计算图片、文本相似度；利用视觉、文本元素自适应地构建图结构，并用图卷积的方法更新特征，可以更好地考虑视觉、文本元素模态内和模态间的关系；在不同图片与文本对之间，视觉、文本元素对齐过程中引入约束机制，也有利于细粒度的文本元素对应到相应的图片区域，进而提高图片、文本层级相似度计算的可靠性，提高图片、文本检索的准确率。
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公开(公告)号：CN111210444A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010008358.4
申请日：2020-01-03
Abstract: 一种多模态磁共振影像的分割方法、装置、设备及介质，方法包括：分别对多模态磁共振影像的横断面、冠状面及矢状面进行二维图像特征提取；分别对多模态磁共振影像的横断面、冠状面及矢状面各自对应的第三个维度上的一维图像特征进行提取；分别将横断面、冠状面及矢状面对应的一维图像特征及二维图像特征进行融合，得到横断面、冠状面及矢状面分别对应的第一方向图像特征、第二方向图像特征及第三方向图像特征；对第一方向图像特征、第二方向图像特征及第三方向图像特征进行处理，得到全肿瘤区域图像、肿瘤核心区域图像及增强肿瘤区域图像。该方法极大地降低了图像梳理过程中的参数量，降低计算开销，提高分割精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111144314A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911376257.6
申请日：2019-12-27
Abstract: 本发明公开了一种篡改人脸视频检测方法，包括：将人脸视频数据解码为一组连续的帧图像，并截取每一帧图像的人脸区域，按照帧序号对应保存为人脸图片；通过特征提取器提取每一人脸图片的，获得对应的特征图；将连续两帧的特征图，同时输入至至帧间相关性分类器，由帧间相关性分类器采用注意力机制将两帧的特征图融合在一起后进行分类，分类结果为输入的两帧被篡改的概率。该方法同时利用了帧图片自身的信息和与其相邻帧的帧间关系，可取的较好的效果。同时检测是自动完成的，可以适用于大规模的视频平台、社交平台。
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公开(公告)号：CN110891050A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911018201.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/741
Abstract: 本发明公开了一种全链条的原子级主动安全路由方法，将区块链技术与动态路由算法相结合，并在区块链中添加智能合约审计机制，从而设计了一个计算机网络的全链条的原子级主动安全路由机制。该路由机制将端节点安全转变为全链条安全，使得计算机网络能够主动侦测节点是否受到攻击，将被动安全转变为主动安全从而及时有效地抵御各种形式网络攻击。
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公开(公告)号：CN110826700A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911107007.2
申请日：2019-11-13
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种建模邻居交互的双线性图神经网络模型的实现及分类方法，利用线性聚合器对邻居节点特征信息进行加权平均；利用双线性聚合器建模邻居节点之间、或者目标节点和每一邻居节点之间、或者所有节点之间两两交互，并将交互后的信息求平均；采用线性组合的方式将前两个步骤得到的结果相结合，从而构建双线性图神经网络模型，并得到目标节点的特征表示向量。该方法可以得到更加有效的节点表示，从而提高图节点分类准确率。
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公开(公告)号：CN110751152A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910994519.9
申请日：2019-10-18
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种检测任意形状文本的方法，通过使用特征增强模块能够通过提取全局上下文信息来增大感受野，使得网络能检测很长和很大的文本；此外，特征增强模块还能使网络知道哪些区域属于同一个文本，从而解决了现有方法把具有大的字符间距的文本错误检测为多个文本的问题。其次，通过学习像素间的紧凑性(属于同一个文本实例的像素的关系密切，反之亦然)，用X坐标偏移图和Y坐标的偏移图来指导文本分割图，从而重构出更精确的文本边框，从而解决了现有方法将靠得近的两个文本实例错误地检测为一个的问题。最后，本方法能够检测任意形状的文本，解决了现有很多方法只能检测形状规则的文本的问题。
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公开(公告)号：CN110691100A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911031327.4
申请日：2019-10-28
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的分层网络攻击识别与未知攻击检测方法，包括：采用自编码器对正常流量与异常流量的行为模式进行学习，从而利用学习后的自编码器判别待测流量为正常流量或者异常流量；利用深度神经网络作为判别模型，来判别待测流量的攻击类型为某一已知的攻击类别或为未知类别；融合自编码器与判别模型的结果，完成网络攻击分类与未知攻击检测。该方法既能识别正常流量并且对已知的异常流量进行分类，又能检测新型未知的网络攻击，结合生成模型和判别模型各自的优势提高检测准确率。
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