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公开(公告)号：CN119888241B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510386253.5
申请日：2025-03-31
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V40/14 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/52
Abstract: 本发明提供了多模态协同增强与动态对齐的血管图像分割方法及装置，涉及深度学习与图像处理技术领域。本发明通过获取不同模态的3D血管原图像集，并经切分与模态特征标记融合后，利用扩散模型进行去噪与增强生成模态嵌入图；将模态嵌入图输入改进的3D UNet编码器提取多尺度低级特征；基于图神经网络对低级特征进行全局特征增强与动态对齐，生成对齐高级特征；通过计算对齐高级特征的特征信息熵并进行动态权重融合,得到模态协同特征；基于正、负样本对的对比学习以优化模态协同特征之间的差异表示，得到融合特征；将融合特征输入解码器生成血管分割结果。本发明能高效捕捉不同模态细小血管的形态特征，显著提升多模态血管图像的分割精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119863677A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510344777.8
申请日：2025-03-24
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06F21/55 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了针对验证码图像的无源对抗攻击方法、装置、设备及介质，涉及图像无源对抗攻击技术领域，该方法突破了传统对抗攻击依赖原始图像的局限，通过融合先进的语言模型与多模态技术，依据攻击者提供的文本提示生成高质量的对抗样本。在目标攻击场景中，借助优化的扩散模型技术，精准调控图像生成过程中的关键变量，从而生成高度逼真的对抗图像；而在复杂的黑盒攻击环境中，采用独特的双路径优化策略，整合多个模型的梯度信息，有效突破未知模型的防御壁垒，实现高效误分类。不仅显著增强了对抗攻击的隐蔽性与可转移性，还避免了传统方法对用户体验的负面影响，无需依赖原始图像即可生成自然、可用的对抗样本。
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公开(公告)号：CN118916077B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411396600.4
申请日：2024-10-09
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供的基于分层解析的代码克隆检测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能与语言处理技术领域，本发明方法通过获取待克隆检测的两份源代码片段；再分别进行解析得到AST；然后对AST分别进行分层提取，得到分层AST；遍历分层AST的每个节点，依次计算节点之间的相对距离，得到相对位置嵌入矩阵，进而得到相对位置分层AST；利用解耦注意力机制处理相对位置分层AST的每个节点，得到内容向量与位置嵌入向量，并分别计算它们之间的注意力权重，得到注意力矩阵；将所述两份源代码片段的相对位置分层AST与注意力矩阵输入暹罗网络进行克隆检测，最后通过相似度得到检测结果。本发明提高了代码克隆检测的效率和准确性，解决了梯度消失问题，降低了计算开销。
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公开(公告)号：CN118885827A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411379898.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F18/22 , G06F8/53 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供的跨架构二进制代码的相似性检测方法、系统、设备及介质，涉及信息安全技术领域。本发明通过获取待检测的两份二进制代码文件；将两份二进制代码文件进行反汇编，提取得到对应的二进制代码函数信息;将二进制代码函数信息输入预先训练好的基于孪生网络架构的多模态跨架构二进制代码相似性检测模型，输出相似性检测结果。本发明基于K‑BERT深度学习模型生成不同架构下的语义嵌入向量；采用GGNN模型提取出结构嵌入向量；并经MLP多层感知机融合处理后，在孪生网络进行相似性度量，得到相似性检测结果。本发明有效解决了现有技术的局限性，通过多模态信息的有效融合，实现了跨架构特征的统一表达，显著提升了二进制代码相似性检测的精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117786682B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410217549.X
申请日：2024-02-28
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F21/55 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了基于增强框架的物理对抗攻击方法、装置、设备及介质，涉及物理对抗攻击技术领域，在FA(fast autoaugmentation，快速自动增强)的基础上引入了一种高效的增强策略搜索方法，通过学习这些策略来提高鲁棒对抗攻击的泛化性能；同时，在AFA(adversarial fast autoaugmentation，对抗快速自动增强)的基础上，进一步提出了结合MSEM（multi‑sample ensemble method，多样本集成方法）和MLEM（most‑likely ensemble method，最可能集成方法）的对抗性图像攻击，能够在数字和真实世界场景中同时欺骗多个分类器。能够解决现有的物理对抗攻击方案存在不确定性，使得在训练过程中拟合对抗噪声具有新的挑战性，并且在处理大规模攻击数据集时，存在增加人力问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120047459A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510535439.2
申请日：2025-04-27
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06T7/10 , G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06T9/00
Abstract: 本发明提供的基于变分混合专家模型的医学图像自动分割方法及装置，涉及医学图像处理技术领域。本发明通过获取三维医学图像，并输入U‑Net编码器进行多层级卷积、下采样特征提取、自适应字典增强操作，生成每一级增强特征图；将最后一级的增强特征图输入变分混合专家模块进行共享特征提取，并与多个专家模型的动态路由选择结果输出融合，生成融合特征；将融合特征结合最后一级的增强特征图输入U‑Net解码器进行上采样操作，并逐级拼接上采样的输出与当前层级的增强特征图以恢复图像的空间分辨率，得到解码融合特征；将解码融合特征输入单通道卷积层，输出分割结果。本发明有效提升了医学图像分割的准确性、鲁棒性以及对多模态医学图像的适应能力。
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公开(公告)号：CN119943357A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510420935.3
申请日：2025-04-07
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/70 , G16H40/67 , G06N5/022 , G06N3/098 , G06N3/096 , G06N3/09 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F16/41 , G06F16/45 , G06F16/483
Abstract: 本发明提供的基于知识缓存与个性化联邦学习的诊断预测装置及系统，涉及模型学习与医学影像诊断领域。本发明通过接收多个客户端上传的医学样本索引信息，构建动态知识缓存；根据医学样本索引信息创建标签到索引、索引到哈希值的索引关系映射表；初始化每个医学样本并建立每个医学样本与R个最相似样本的索引关系映射；接收各客户端上传的类别概率向量及其索引，更新知识缓存；然后更新索引关系映射表，并检索R个最相似样本的知识向量；采用加权平均方法生成综合知识表示；将综合知识表示分发至各客户端进行个性化联邦学习；训练好的各客户端模型用于医学诊断预测。本发明解决了通信成本高、模型结构兼容性差及公共数据集获取困难的问题。
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公开(公告)号：CN118918298B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411411644.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了基于球面几何的点云转移攻击方法、装置、设备及介质，涉及点云攻击技术领域，利用球面大地测量距离和配对向量之间的角度生成扰动。通过流形变换，将点云从欧几里得空间映射到球面空间，并计算球面上最近的大地测量距离，从而获得弯曲点对的几何位置。随后，通过学习正负角度偏移生成两个子扰动，控制成对矢量的角度变化以增强扰动多样性。旨在解决解决模型的可移植性较弱的问题。
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公开(公告)号：CN118471253B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410917115.0
申请日：2024-07-10
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了基于音高调制的音频稀疏对抗攻击方法、装置、设备及介质，包括：进行音调移位，将输入音频进行音调移位，以改变音频的频率并引发ASR系统的初步误识别；使用语音活动检测识别音频中的活跃语音片段，生成二进制掩码以标识这些片段；进行稀疏噪声生成；将优化后的扰动向量与掩码向量相结合，生成最终的对抗性音频样本，使其能够有效攻击ASR系统并且难以被人耳察觉。本发明实现了在保持对抗性音频可听性的同时，简化攻击过程并提高了对抗性噪声的隐蔽性和有效性。
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公开(公告)号：CN118379501B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410805765.6
申请日：2024-06-21
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了大脑动脉环多模态分割中时间语义一致性确保方法、装置，本方法首先，通过引入跨时间对齐和注意力机制，有效整合多模态数据，提高了分割结果的准确性和鲁棒性；其次，开发了时间对齐模块（TAM）和跨时间跨模态注意力模块（CCAM），确保对治疗效果的准确评估；再次，引入了Laplacian Enhanced Fourier Encoder（LEFE），显著提升了对细小和复杂血管结构的检测和分割能力；最后，设计了一种新的损失函数，强制不同模态下的语义一致性，提高了跨模态数据处理的一致性和准确性。
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