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公开(公告)号：CN117173054A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311239595.1
申请日：2023-09-25
Applicant: 南京信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种超轻量级低分辨率暗光人脸增强方法及系统，包括：对输入的低分辨率暗光的人脸图像I进行特征抽取，得到多个特征图并实施融合得到增强后的特征图；通过构建的若干个串联的CNN对增强后的特征图执行深度特征抽取，得到深度特征图；将深度特征图和与其对应的被上采样的低分辨率暗光的人脸图像I进行融合得到高质量的特征图，进一步进行亚像素卷积得到一个高质量的清晰人脸图像；通过最小化高质量的清晰人脸图像和与其对应的真实清晰人脸金标准之间的欧氏距离，完成人脸增强网络的训练；通过训练好的网络对测试数据进行增强，并进行评价。通过广泛的实验证明了本方法的有效性，并应用在了低质量的暗光人脸图像增强上。
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公开(公告)号：CN118779884A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410870755.0
申请日：2024-07-01
Applicant: 南京信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种针对Linux嵌入式固件的内存异常检测方法，包括固件解析、定位检测点、去除冗余检测点、执行模糊测试、动态边界检查、动态边界更新和报告内存异常。本发明能够实现轻量级动态内存安全监控和漏洞检测，通过识别和分析固件包中的服务程序和供应商定制动态链接库，并全局定位敏感函数的调用地址作为检测点，通过在检测点执行动态边界检查，以实现轻量级的静默内存损坏检测，在细粒度级别上检测关键变量内存空间；设计正向污染跟踪方法筛除冗余检测点，以进一步降低额外开销；此外，通过对非确定性内存空间边界进行动态更新，减少了由静态分析误差和多参数内存空间连续性造成的误报。
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