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公开(公告)号：CN114898257B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210462006.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种机场安检行为模式分析与异常状态检测方法及系统，包括得到安检员的位置信息；将安检员的工作区域划分成多个子区域；将位置信息与子区域匹配得到区域轨迹；对区域轨迹进行分帧处理并做加窗分析得到第一谱参数；对第一谱参数进行聚类得到聚类结果；获取待检测安检员的第二谱参数，得到第一行为模式序列；将第一行为模式序列输入深度学习长短期记忆网络得到第二行为模式序列；将第二行为模式序列与第一行为模式序列进行相似性度量得到短时行为模式序列次序差；根据短时行为模式序列次序差与预设阈值的关系确定待检测安检员的工作状态。本发明将安检员安检行为模式和异常状态检测建立联系，实现更早、更高效、更精确的异常状态检测。
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公开(公告)号：CN115034957B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210486263.2
申请日：2022-05-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/04 , G06T9/00 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于文本描述的人脸素描画像编辑方法，包括：得到原始人脸素描图像的第一风格代码；确定操纵方向；根据第一风格代码和向量得到第二风格代码；根据第二风格代码得到第一人脸素描画像；根据第一人脸素描画像和第二人脸素描画像得到通道c上人脸素描画像的操作方向；根据风格空间的操纵方向和通道c上人脸素描画像的操作方Δic得到相关性；基于相关性和解纠缠阈值的关系得到操纵方向；将风格操纵输入到StyleGAN中得到第三人脸素描画像；利用最小二乘法将所述第三人脸素描画像进行反投影最终的人脸素描画像。本发明减少了人工手动操作的不便，消除中间生成的人脸素描画像的失真。
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公开(公告)号：CN114896575B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210461329.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/32
Abstract: 本发明涉及一种基于虚假属性检测的可信身份辨识方法及装置，包括：通过M个已知对象建立已知身份属性信息库；提取每个已知对象的N维生物特征属性对应的N条特征；利用特征模板与待测对象的N维生物特征属性中对应的生物特征属性进行匹配，选取相似度较大的L个识别结果作为生物特征属性的识别结果；利用基于汇聚度的共识算法对L个识别结果进行计算，将局部汇聚度值最小的身份作为共识身份；根据共识身份的每个生物特征属性是否处于L个识别结果中确定共识身份的标志；根据标志确定生物特征属性的真实性；输出检测到的虚假属性和作为可信身份的共识身份。本发明探索无监督虚假身份属性检测技术研究的新途径，提高未知攻击条件下身份辨识精度。
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公开(公告)号：CN117636024A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311605722.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于双流掩码的图像识别对抗防御方法，包括：利用测试图像和预设分类模型，采用预设攻击方法生成增广后的第一对抗图像，输入预设分类模型进行对抗训练得到第一分类模型；依据输出特征图大小将第一分类模型分为预设数量个部分，在各部分末端插入一个参数初始化后的双流掩码模块得到第二分类模型；利用测试图像和第二分类模型生成增广后的第二对抗图像，输入第二分类模型利用各双流掩码模块将对应部分的特征图分离为鲁棒性和非鲁棒性特征并进行随机掩蔽得到双流掩码特征；用得到的双流掩码特征训练第二分类模型得到目标分类模型。本发明能对不可见攻击鲁棒和期望攻击有良好表现，考虑了多层次防御能力，可提高模型的对抗防御能力。
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公开(公告)号：CN116524607A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310364000.9
申请日：2023-04-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/94 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦残差的人脸伪造线索检测方法，包括：构建联邦学习框架，本地客户端包括多个数据中心，每个数据中心设置有伪造检测模型，服务器端设置有全局检测模型；将训练数据分配给各数据中心进行训练，将客户端得到的模型参数上传至服务器端进行加权聚合后下发，本地客户端利用下发参数对各自模型进行参数更新，该通信过程会持续进行，在伪造检测模型达到预设的截至条件后，利用全局检测模型对待测人脸图像进行真伪识别。在伪造检测模型中利用变分自编码器来学习鲁棒的残差判别特征来检测伪造线索，以便于引导分类器学习更有辨别性的伪造特征。本发明方法提高模型对于复杂来源伪造数据的泛化能力同时实现人脸隐私的保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115131465A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210590795.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于身份关系保持的人脸匿名图像生成及识别方法，包括：获取原始人脸图像的身份关系密文；利用经训练的视觉面貌编辑器对原始人脸图像进行人脸外貌编辑，获得编辑后的匿名图像；将编辑后的匿名图像输入经训练的视觉增强器以添加图像细节和纹理；利用经训练的密文嵌入器将身份关系密文嵌入到视觉增强后的匿名图像中；将保持身份关系的匿名人脸图像输入经训练的匿名识别器中，获得识别出的身份关系密文；将识别出的身份关系密文与保存的身份关系密文进行对比，选取最接近的为最终的身份关系密文和人脸图像。本发明可以提高匿名面孔的识别率，并且以较高的定性和定量质量完成人脸匿名化任务。
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公开(公告)号：CN109145704A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810615517.X
申请日：2018-06-14
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 本发明涉及一种基于人脸属性的人脸画像识别方法，包括：获取训练样本集和测试样本集；利用所述训练样本集训练深度人脸属性表示模型；利用训练后的所述深度人脸属性表示模型获取所述测试样本集的人脸属性表示特征；利用所述人脸属性表示特征进行相似度计算以对所述测试样本集中的第二人脸画像进行识别。本发明的识别方法使用深度人脸属性表示模型对人脸画像和照片进行特征提取，克服现有技术进行人脸画像编码和照片编码时，编码特征信息没有考虑人脸属性信息的问题，使得本发明能够通过获取人脸的属性信息从而使得识别准确率更高，且对人脸画像的可分辨性更强。
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公开(公告)号：CN109035318A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810615516.5
申请日：2018-06-14
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06T7/40 , G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/08 , G06T7/50 , G06T2207/20021
Abstract: 本发明涉及一种图像风格的转换方法，包括：获取风格图像和内容图像；通过所述风格图像获取流派内嵌表示空间；根据所述风格图像的风格深度特征和所述内容图像的内容深度特征获取流派风格化表示空间；根据所述流派内嵌表示空间和所述流派风格化表示空间对所述内容图像进行风格转换。本发明由于采用构建流派内嵌表示空间，将现有方法转换单张图像风格的变为转换为一种根据流派进行风格转换的方式，不仅转换了风格图像的颜色与纹理，同时还根据内容图像和风格图像之间语义信息的对应关系进行转换，使得转换后的图像更具有艺术意义。
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公开(公告)号：CN119131855A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411051791.0
申请日：2024-08-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V20/40 , G06T7/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种缩小属性偏见的人脸伪造检测方法及系统，该方法包括：获取待检测视频；对待检测视频进行预处理，得到待检测图像序列；获取预训练的伪造检测模型；将待检测图像序列输入预训练的伪造检测模型，利用属性分析模型提取面部属性特征，利用纹理分析模型提取面部纹理特征；通过时空特征聚合器对面部属性特征和面部纹理特征进行融合处理，得到检测结果；检测结果表征待检测视频中人脸是否为伪造。通过属性分析模型和纹理分析模型提取出面部属性特征和面部纹理特征，更加具有分辨性和鲁棒性；利用时空特征聚合器对面部属性特征和面部纹理特征进行融合，从而降低了属性之间的标准差的同时，减少了偏见，提高了准确率、公正性和普适性。
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公开(公告)号：CN114005167B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202111473575.1
申请日：2021-11-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于人体骨骼关键点的远距离视线估计方法和装置，所述方法包括：对待测图像中的行人进行分离，裁剪出人体边界框图像；将所述人体边界框图像输入经过预训练的人体关键点检测网络模型，得到所述人体边界框图像中的多个人体关键点的位置坐标，所述人体关键点至少包括左眼、右眼、左耳、右耳、鼻部、左肩部和右肩部；根据所述多个人体关键点的位置坐标获得初始人体面部朝向角度；利用所述初始人体面部朝向角度获得视线估计落点坐标。本发明可以在真实场景和游戏场景下对远距离的行人视线进行令人满意的识别和估计。
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