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公开(公告)号：CN116953628A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310831074.9
申请日：2023-07-07
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G01S7/36 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于雷达抗干扰技术领域，具体涉及一种基于特征提取与组合分类器的雷达有源干扰识别方法，包括如下步骤：步骤1：采用CWD变换方法对干扰信号进行处理，获取干扰信号的时频图像；步骤2：提取时频图像的轮廓特征，得到有源干扰信号全局分布信息；步骤3：依据有源干扰时频图像提取有源干扰信号复杂度、盒维数和信息维数特征，步骤4：获取有源干扰信号瞬时相位信息，依据有源干扰信号瞬时相位信息提取有源干扰信号的瞬时频率特征，步骤5：依据提取到的有源干扰信号特征向量通过组合分类器实现对雷达有源干扰信号的分类识别；本发明实现对有源干扰信号的特征提取及降维处理，运算量小、实现难度低，对多种有源干扰信号分类识别。
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公开(公告)号：CN116383820A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211547947.5
申请日：2022-12-05
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于计算机视觉与和计算机安全领域，具体涉及一种对抗重编程模型及方法，该对抗重编程模型包括特征提取模块、分类器、对抗扰动函数、对抗重编程线性函数和对抗损失函数；分类器包括若干卷积神经网络模型；特征提取模块采用卷积神经网络模型提取目标域数据集图像中的初始特征图，基于初始特征图通过对抗扰动函数获取对抗数据；且基于对抗数据设计所述对抗重编程线性函数；对抗重编程线性函数使目标域数据集图像在目标检测数据集中按攻击者的意图进行分类；本发明对抗重编程方法通过评估测试数据集的分类结果，发现掩模输入梯度的对齐度对对抗重编程攻击成功与否起着决定性作用；较大的对抗重编程掩模矩阵尺寸是有助于对抗重编程攻击的。
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公开(公告)号：CN116863513A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310011974.9
申请日：2023-01-05
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高频增强的低质量Deepfake检测方法，属于Deepfake防御技术领域，包括：获取人脸图像集；提取人脸图像集中人脸图像的特征信息、局部高频信息和全局高频信息；将特征信息和局部高频信息、全局高频信息分别融合，得到第一融合信息和第二融合信息；对第一融合信息和第二融合信息进行融合，得到最终融合特征信息；将最终融合特征信息输入分类器进行分类预测，实现对于虚假人脸的检测。本方案通过构建局部高频信息增强分支，利用通道注意力机制的特性对DCT系数执行高频幅度增强，然后构建了通道瓶颈模块剔除系数噪声，经过DCT逆变换间接实现频域感知的多空间注意力机制。
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公开(公告)号：CN120013827A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510061087.1
申请日：2025-01-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/80 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06T3/60
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像畸变矫正方法。该方法包括：获取初始图像数据集，对初始图像数据集进行筛选，得到初始无畸变图像数据集；利用不同的数学模型对初始无畸变图像数据集进行畸变处理，得到不同类型的畸变图像数据集，其中，不同的数学模型分别为除法模型、旋转模型和透视模型，不同类型的畸变图像数据集包括：桶形畸变图像数据集、枕形畸变图像数据集、旋转失真图像数据集和透视失真图像数据集，每个畸变图像携带像素坐标变换流。本发明解决了现有技术中对畸变类型不明确的畸变图像进行矫正，矫正准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116228537B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202310135980.5
申请日：2023-02-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于去噪和超分辨率重构融合的攻击图像防御方法，首先，采用多级嵌套的编解码网络，对图像中的噪声进行粗清洗。由于噪声主要是高频信息，因而多尺度编解码网络可以利用低频信息引导高频信息的重构，进而实现对高频噪声的消除。然后，使用超分辨率重构网络对噪声进行精清洗，通过在超分重构过程中注入高频分量，破坏残留的对抗噪声的分布。本方法有效地结合了自编码器去噪和超分辨率重构来进行对抗防御。在实验中，本发明提出的样本清洗防御算法在自制的卫星对抗样本数据集上取得了优异的防御效果。样本清洗之后，攻击噪声完全被清除，在EfficientNet网络的识别中准确率提升了42.67％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295478A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411315403.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本申请的实施例涉及医学图像分割技术领域，特别涉及一种基于双流网络的医学图像分割方法，包括：将待检测CCM图像输入至双流网络中，双流网络由分割分支和检测分支组成，分割分支和检测分支共用特征提取器，分割分支由编码器、解码器、目标化卷积模块和1×1卷积层组成，特征提取器在分割分支中作为编码器，检测分支由特征提取器、RPN网络、ROI池化层、全连接层和边界细化模块组成；最终由分割分支输出待检测CCM图像的朗格汉斯细胞分割结果，由检测分支输出待检测CCM图像的朗格汉斯细胞检测结果。该方法有效提升了朗格汉斯细胞进行分割和检测的精度，从而很好地辅助医生进行干燥性干眼症的诊断。
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公开(公告)号：CN118365676A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410506825.4
申请日：2024-04-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种自适应暗光增强的目标跟踪网路结构及目标跟踪方法，网络主要包括光照增强与目标跟踪两个模块，基于光照估计与颜色空间变化的光照补偿方法，同时也完成了对暗场景特征的自适应提升。在目标跟踪模块，主要采用了基于Transformer架构的网络，通过自注意力机制，可实现对目标的准确跟踪。相比于独立的光照增强模块，本发明针对跟踪任务进行图像特征的增强。网络结构简单，在提高性能的同时保持着目标跟踪任务实时性的要求。本文的跟踪器不仅在低光照场景下取得了较好的效果，而且维持了跟踪器在正常光照场景下的跟踪性能。相比于OSTrack算法，在UAVDark70数据集上，精确度提升了8.9％。
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公开(公告)号：CN116228537A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310135980.5
申请日：2023-02-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于去噪和超分辨率重构融合的攻击图像防御方法，首先，采用多级嵌套的编解码网络，对图像中的噪声进行粗清洗。由于噪声主要是高频信息，因而多尺度编解码网络可以利用低频信息引导高频信息的重构，进而实现对高频噪声的消除。然后，使用超分辨率重构网络对噪声进行精清洗，通过在超分重构过程中注入高频分量，破坏残留的对抗噪声的分布。本方法有效地结合了自编码器去噪和超分辨率重构来进行对抗防御。在实验中，本发明提出的样本清洗防御算法在自制的卫星对抗样本数据集上取得了优异的防御效果。样本清洗之后，攻击噪声完全被清除，在EfficientNet网络的识别中准确率提升了42.67％。
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公开(公告)号：CN111429436B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010233201.1
申请日：2020-03-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度注意力和标签损失的本质图像分析方法，将循环卷积注意力机制与对抗思想引入本质分解问题，构造了一个用于本质图像分析的多尺度注意力MSA‑Net网络，网络结构遵循生成对抗网络(GAN)的基本框架，包括生成器和判别器两部分。生成器由注意力子网络和编解码器子网络两部分组成，用于将图像分解为反射图和光照图。判别器的作用是对于任意一张输入图像给出该图为正确本质图像的概率。同时本发明还给出一种新的用于提升反射图分解效果的标签损失函数，该损失函数基于数据集中的标签图像(ground truth)构建，能使网络分解得到的反射图具有更优的局部纹理一致性效果和量化评价指标。
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