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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011332A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110295565.7
申请日：2021-03-19
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多区域注意力机制的人脸伪造检测方法，包括：将待检测的人脸图像输入至卷积神经网络，获得浅层、中间层和深层特征图；对浅层特征图进行纹理增强操作，获得纹理特征图；对中间层特征图通过多注意力机制生成多区域注意力图；使用多区域注意力图对纹理特征图进行注意力池化，得到局部纹理特征，使用注意力图相加后对深层特征图进行注意力池化得到全局特征；将全局特征与局部纹理特征融合后进行分类，获得人脸伪造检测结果。该方法具有多个注意力区域，每个区域能够提取彼此独立的特征以使网络更加关注局部纹理信息，从而提升检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112862838A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110158221.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户实时点击交互的自然图像抠图方法，包括：获取输入的原始图像、以及与用户交互获得的包含前景与背景信息的指示图；根据指示图从原始图像的完整图像蒙版中提取仅包含指示图中前景信息的图像蒙版，作为初步图像蒙版；通过对初步图像蒙版进行不确定度估计，获得不确定度图，在不确定图的指导下，将初步图像蒙版与原始图像裁切出不确定度超过预设值的相应位置的像素块，再通过不含下采样的全卷积网络进行局部精修；得到局部精修结果后，贴回所述初步图像蒙版的相应位置处，得到精修后的图像蒙版。该方法仅使用极少的用户交互的情况下，性能大幅度领先现有的全自动抠图方法，并与目前最先进的基于三分图的抠图方法表现相当。
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公开(公告)号：CN112861079A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110326758.4
申请日：2021-03-26
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明涉及一种具有凭证识别功能的归一化方法，包括如下步骤：步骤1、建立模型性能与正确凭证之间的关系，利用仿射变换的分布调制，将仿射变换参数γ、β改变为凭证的函数；如果向目标模型输入不正确的凭证，生成的仿射变换参数也会不正确，使模型工作异常；学习另一组仿射变换参数γ0、β0，用于模型的原始任务；步骤2、在模型训练中引入凭证时，相应的统计量进行独立计算，包括两个分支，其中第二个分支作为凭证识别分支，对于全连接层后的归一化，第二个分支将计算自己的归一化统计量μ1，σ1，并分别学习基于凭证pγ、pβ的仿射变换参数γ、β。该发明适用于所有现在流行的归一化方法，不改变模型使用阶段的网络结构；提出的可学习放射变换操作可以使模型验证阶段的性能相比使用阶段性能不会下降很多；该发明可以有效抵抗针对模型版权的混淆攻击。
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