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公开(公告)号：CN109815789A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811514183.3
申请日：2018-12-11
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明涉及人脸检测技术领域，具体涉及一种在CPU上实时多尺度人脸检测方法与系统及相关设备，目的在于降低人脸检测的硬件成本，提高人脸检测的速度与准确度。本发明的人脸检测系统包括：特征提取模块、多尺度检测模块和非极大值抑制模块。其中，特征提取模块配置为：从待检测图像中提取关键特征，得到多尺度的待检测特征图；多尺度检测模块配置为：根据多尺度的待检测特征图预测人脸得分和相应的位置；非极大值抑制模块配置为：根据人脸得分进行非极大值抑制，从而得到检测结果。本发明降低了人脸检测的硬件成本，提高了多尺度人脸检测的速度与准确度，能在CPU上实现准确率较高的多尺度人脸检测功能，继而可以应用在手机等平台上。
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公开(公告)号：CN109190750A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810737975.0
申请日：2018-07-06
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明涉及深度学习技术领域，具体提供了一种基于对抗生成网络的小样本生成方法及装置，旨在解决如何在少量样本数据的情况下利用生成对抗网络生成样本数据的技术问题。为此目的，本发明提供的基于对抗生成网络的小样本生成方法能够基于对抗生成网络并根据随机噪声和标签信息，生成小样本类型对应的样本。在此过程中，本发明采用迁移学习和批量训练的方法对对抗生成网络进行网络训练，使生成对抗网络可以有效迁移应用于少量样本的对抗生成网络样本生成任务中。
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公开(公告)号：CN108647214A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810270468.0
申请日：2018-03-29
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明涉及语言处理领域，提出了一种基于深层神经网络翻译模型的解码方法，旨在解决机器翻译模型中模型训练复杂度高、训练难度大解码速度慢等问题。该方法的具体实施方式包括：对待翻译语句进行分词处理，得到源语言词汇；步骤2，使用自动对齐工具对预设的翻译模型词汇表中的语料进行词对齐，得到与所述源语言词汇对齐的目标语言单词；步骤3，基于步骤2所得到的目标语言单词，确定出所述待翻译语句的目标端动态词汇表，根据预先构建的翻译模型，使用柱搜索方法解码出的语句作为所述翻译模型的输出；其中，所述翻译模型为基于门限残差机制和平行注意力机制的深层神经网络。本发明提升了模型翻译质量，提高了模型解码速度。
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公开(公告)号：CN108647214B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810270468.0
申请日：2018-03-29
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F40/58 , G06F40/289 , G06N3/04
摘要： 本发明涉及语言处理领域，提出了一种基于深层神经网络翻译模型的解码方法，旨在解决机器翻译模型中模型训练复杂度高、训练难度大解码速度慢等问题。该方法的具体实施方式包括：对待翻译语句进行分词处理，得到源语言词汇；步骤2，使用自动对齐工具对预设的翻译模型词汇表中的语料进行词对齐，得到与所述源语言词汇对齐的目标语言单词；步骤3，基于步骤2所得到的目标语言单词，确定出所述待翻译语句的目标端动态词汇表，根据预先构建的翻译模型，使用柱搜索方法解码出的语句作为所述翻译模型的输出；其中，所述翻译模型为基于门限残差机制和平行注意力机制的深层神经网络。本发明提升了模型翻译质量，提高了模型解码速度。
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公开(公告)号：CN109190750B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810737975.0
申请日：2018-07-06
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院自动化研究所
摘要： 本发明涉及深度学习技术领域，具体提供了一种基于对抗生成网络的小样本生成方法及装置，旨在解决如何在少量样本数据的情况下利用生成对抗网络生成样本数据的技术问题。为此目的，本发明提供的基于对抗生成网络的小样本生成方法能够基于对抗生成网络并根据随机噪声和标签信息，生成小样本类型对应的样本。在此过程中，本发明采用迁移学习和批量训练的方法对对抗生成网络进行网络训练，使生成对抗网络可以有效迁移应用于少量样本的对抗生成网络样本生成任务中。
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公开(公告)号：CN116680419B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310955604.0
申请日：2023-08-01
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/295
摘要： 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法，所述方法包括：获取待检测文本和历史浏览文本，待检测文本和历史浏览文本属于同一用户的浏览文本；对待检测文本进行实体关系抽取，得到待检测三元组；获取历史浏览文本中的不良信息所对应的历史三元组，并基于历史三元组与待检测三元组之间的关联度，从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组。本发明提供的一种多源数据映射关联细粒度不良信息检测方法，能够准确从待检测三元组中确定出待检测文本中的不良信息所对应的三元组，避免传统方法中分词演变绕过黑名单机制导致漏检的问题，进一步提高的不良信息的检测精度。
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公开(公告)号：CN115188039A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210586229.2
申请日：2022-05-27
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明涉及一种基于图像频域信息的深度伪造视频技术溯源方法，对输入深度伪造视频进行抽帧；将抽出的图像利用RetinaFace人脸检测模型检测人脸图像，并进行人脸对齐和缩放；将裁出的人脸图像利用离散余弦傅里叶变换，裁剪算法和离散余弦傅里叶反变换获得其对应的高频频域特征；将原始人脸RGB信息和高频频域信息进行特征融合，得到融合特征；采用Xception作为主干网络进一步提取融合特征，得到对应的分类特征实现深度伪造视频技术溯源结果。本发明提高了对不同伪造技术的分类能力，提高了溯源准确率。
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公开(公告)号：CN112560858A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011088800.5
申请日：2020-10-13
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京工业大学
摘要： 本发明公开了一种联合轻量化网络和个性化特征提取的字符图片检测及快速匹配方法，首先基于轻量化网络的深度学习方法对字符类图片进行分类，检测出字符类图片和非字符类图片，对于字符类图片进一步划分出复杂背景和简单背景两类字符类图片；进而针对两类字符图片，分别提取个性化特征表征图片内容；最后根据提取的个性化特征使用对应方法进行快速匹配，在保证准确率的同时，提高匹配速度。本发明可以有效降低匹配时间，可以综合、高效地利用字符类图片的内容信息，达到兼具鲁棒性和实时性的字符类图片匹配需求。
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公开(公告)号：CN108305616A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810039421.3
申请日：2018-01-16
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
摘要： 本发明涉及一种基于长短时特征提取的音频场景识别方法及装置，该方法包括，对输入待识别音频信号进行预处理；对经过预处理后的所述待识别音频信号，进行短时音频特征提取，再进行长时音频特征提取，将所述待识别音频信号的所述长、短时音频特征联合，输入分类模型及其融合模型，进行分类和识别，输出音频场景的识别标签。本发明在常规短时特征提取的基础之上，进一步联合音频场景长时特征，可以表征复杂的音频场景信息，输入分类模型及其融合模型，进行分类和识别，输出音频场景的识别标签，其鲁棒性更强、区分性更好，且能够在更大程度上表征场景数据的整体特性，识别效率高、稳定性强。
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公开(公告)号：CN110674673A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910697979.5
申请日：2019-07-31
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明提出了一种视频关键帧抽取方法、装置和存储介质，用以减少视频处理过程中的冗余信息，提高视频处理速度。所述视频关键帧抽取方法，包括：从待分析视频中提取I帧；针对提取的每一I帧，利用深度哈希网络确定其对应的深度哈希码，所述深度哈希网络为利用预先生成的图像样本对进行训练得到的；根据各I帧对应的深度哈希码，分别确定两两I帧深度哈希码之间的汉明距离；根据两两I帧深度哈希码之间的汉明距离，对提取的I帧进行聚类；针对每一聚类，分别确定该聚类中包含的每一I帧的信息熵；从每一聚类中，提取信息熵最大的I帧组成所述待分析视频的关键帧。
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