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公开(公告)号：CN117496393A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311304938.8
申请日：2023-10-10
Applicant: 中山大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和时序特征提取的深度伪造视频检测方法及装置，包括：对视频进行预处理并进行数据增强操作，然后对经过处理的视频帧进行分组小波变换、拼接及通道调整操作；构建深度伪造视频检测模型，通过预设的时序特征提取模块进行帧间时序特征的提取操作；将提取到的帧间时序特征在预设的特征整合与结果判别模块中进行进一步的特征提取，并对伪造篡改视频进行判别以获取视频判别标签，然后计算损失训练模型；最后利用训练好的模型对待检视频进行判别。本发明设计了一个利用帧间时序关系检测深度人脸伪造视频的模型，能够提升人脸伪造视频检测的准确率，应对现有的检测技术在高压缩伪造视频中检测准确率不高、性能易受影响的问题。
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公开(公告)号：CN117095396A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310790410.X
申请日：2023-06-30
Applicant: 中山大学
IPC: G06V30/14 , G06V30/41 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于特征增强的文档图像篡改检测与定位方法及装置，方法为：对文档图像进行滑动窗口分块预处理；对滑动窗口分块预处理后训练集中文档图像二次篡改和后处理操作，设置对应的掩膜图的篡改区域，得到数据增强后的图像；从多角度进行增强篡改痕迹特征，获得特征增强图；使用Swin Transformer V2Block构成模型的编码器、解码器，得出预测结果，计算损失并反向传播训练模型；将测试集输入训练好的文档图像篡改检测与定位模型，定位篡改区域。本发明设计了一种构建文档图像篡改检测与定位模型，能够提升生文档图像篡改检测与定位能力，从而避免现有的取证技术在文档图像篡改检测准确率不高、定位能力不足等问题。
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公开(公告)号：CN109544502B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201811115770.5
申请日：2018-09-25
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及数字图像取证技术领域，更具体地，涉及一种基于频谱分析和差分图像极值点距离分布的JPEG图像下采样因子估计方法。本发明首先计算差分图像的局部极值点，并获取其相邻极值点距离的分布。通过秩统计分析以及大量实验表明原始未压缩图像的差分极值点距离分布服从几何分布，而JPEG图像分布存在周期性峰值。因此该分布可用于检验图像是否存在JPEG块效应并获取其下采样因子的区间估计。对差分图像计算2D傅里叶变换并通过极大值滤波器定位频谱峰值点。结合差分图像极值点距离分布方法和频谱分析方法获取最终下采样因子估计。
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公开(公告)号：CN110570420B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910872439.6
申请日：2019-09-16
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06V10/766 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供的一种无参考对比度失真图像质量评价方法，包括：对对比度失真图像提取多种颜色空间内的颜色矩和信息熵特征，构建描述图像失真的特征集；根据图像失真的特征集与先验分数结合构建训练集，构建图像质量评价的预测模型；提取待评价图像的对比度失真特征集，利用图像质量评价预测模型进行计算，预测待评价图像的图像质量。本发明提供的一种无参考对比度失真图像质量评价方法，既融合多颜色空间又使用颜色矩和信息熵特征联合，很好的保证检测的准确性和有效性，填补了无参考对比度失真图像质量评价领域的空缺。
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公开(公告)号：CN110619594B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910872451.7
申请日：2019-09-16
Applicant: 中山大学
IPC: G06T1/00 , G06V10/50 , G06V10/77 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供的一种半色调图像隐写分析方法，包括：构造隐写图片，得到模拟的隐写图像数据集；确定模式块大小，统计模拟的隐写图像数据集中每张图片的模式块的直方图特征；根据模式块的直方图特征空间，对所有图像特征进行降维并构造变换矩阵；从数据集构造训练集和测试集，提取训练集、测试集图像模式块的直方图特征，利用变换矩阵计算训练集特征向量，输入SVM中进行分析模型的训练；将测试集特征向量输入到训练好的分析模型中，完成对图像隐写的分析。本发明提供的图像隐写分析方法，在选择大小合适的模式块的同时，采用PCA进行降维，对隐写的主要特征成分进行提取，降低特征维度，保持了更多的有效特征从而提高检测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108563690B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201810217358.8
申请日：2018-03-15
Applicant: 中山大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于面向对象聚类的协同过滤推荐方法，包括以下步骤：读取用户对物品的历史评分数据、物品类型数据信息；通过优化的PMF模型生成用户评分预测矩阵；计算用户偏置因子、物品偏置因子、类型偏置因子，生成偏置因子预测矩阵；构建面向对象的特征样本，对面向对象的特征样本进行聚类编号，生成面向对象聚类结果；构建用户偏好矩阵；更新用户偏好矩阵中的偏好指标值，产生推荐列表。本发明提供的一种基于面向对象聚类的协同过滤推荐方法，使用偏好指标表示用户对物品兴趣度的推荐策略，同时，通过引入面向对象之间的相似性关系，缓解传统矩阵分解模型预测准确度不佳而造成推荐效果不理想的问题，提升推荐系统的的推荐效果，并且该推荐方法可适用于多种场景。
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公开(公告)号：CN108269221B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810064940.5
申请日：2018-01-23
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明涉及数字图像取证技术领域，更具体地，涉及一种JPEG重压缩图像篡改定位方法。包括以下步骤：S1.估计DCT系数值，计算出篡改区域的DCT系数C1和未篡改区域的DCT系数C2的值；S2.用归一化灰度梯度共生矩阵对DCT系数分布的混合模型进行建模；S3.计算出带未知参数的DCT系数条件概率；S4.对未知参数进行估计，将估计得到的参数代入至S3步骤中，得到不含未知参数的DCT系数条件概率；S5.计算某一频率f上的篡改概率图S6.得到DCT系数块的篡改概率图；S7.利用连通性和高斯权值滤波对篡改概率图后处理；S8.对篡改区域进行定位。本发明首次使用二阶的灰度梯度共生矩阵对DCT的混合分布进行了建模，得到了更为准确的混合分布模型，使得对JPEG重压缩篡改定位更加的准确。
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公开(公告)号：CN110619647A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910871618.8
申请日：2019-09-16
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供的基于边缘点频域空域特征结合图像模糊区域定位方法，对待测图像进行边缘点检测，得到不同尺度参数下滤波后的边缘点；在不同尺度的窗口下，对各个边缘点处的窗口图像做再模糊操作，提取原图窗口和再模糊图像窗口的DCT比值的频域特征；计算待测图像的共生矩阵，计算图像空域特征信息；将频域特征与图像空域特征信息进行加权融合并进行滤波操作，得到模糊响应图；用两个模糊响应阈值对模糊响应图进行处理，并将处理结果进行抠图计算，对得到的多尺度全像素点模糊相应图进行多尺度融合，输出融合后的模糊定位结果。本发明提供的模糊区域定位方法，实现了对数字图像中的模糊区域的精确定位，定位精度高。
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公开(公告)号：CN110599478A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910871558.X
申请日：2019-09-16
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供的图像区域复制粘贴篡改检测方法，包括：从待测图像提取特征点；根据特征点的局部图像块强度顺序计算其LIOP特征；利用Delaunay三角剖分Bowyer-Watson算法对特征点进行处理，计算每个三角形的LIOP描述子；进行三角形匹配并计算匹配后的三角形邻域；保留在三角形邻域内的特征点，形成特征点集合；生成特征点匹配对，并对特征点匹配对进行聚类，得到多个类别；计算每个类别的仿射矩阵；根据特征点匹配对和对应的仿射矩阵，计算对应区域变换前后的相关系数图，定位篡改区域。本发明提供的篡改检测方法，对旋转、缩放、JPEG压缩、添加噪声等具有更好的鲁棒性；速度快，实用性更强；便于更精确仿射变换矩阵，对匹配对的聚类操作能够应对多重复制的篡改操作。
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公开(公告)号：CN108768918A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810215797.5
申请日：2018-03-15
Applicant: 中山大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/10 , H04L63/08 , H04L63/123
Abstract: 本发明涉及一种基于授权管理链的访问控制方法；提出了授权管理链，将数据所有者对外授权其数据的访问权限按时间先后顺序形成一条基于密码学安全的授权记录链；该授权管理链由系统收到数据管理者的授权行为后自动添加新的授权记录块形成；访问者的访问请求将依据授权管理链中的记录进行判断请求是否合法；通过授权管理链，可以快速对授权进行完整性校验和使权限分配达到比已有的访问控制方法更细粒度，更能灵活地进行动态授权和授权拓展，进而更加有效保护数据的隐私和安全。
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