公开(公告)号：CN116778570A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310508297.1

申请日：2023-05-08

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 钱鹰 ,  郑钧予 ,  刘歆 ,  万邦睿 ,  吴钒 ,  林森 ,  吴治中 ,  刘苏

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045 ,  G06V20/40

摘要： 本发明涉及一种针对小样本场景的行为迁移学习识别方法，属于机器视觉技术领域，包括以下步骤：S1：构建正样本数据集，其包括数据丰富的源域正样本数据集和小样本的目标域正样本数据集；S2：将正样本数据集进行空间信息变换和时序信息打乱，以构建负样本数据集；S3：构建基于SlowFast改进的行为识别迁移学习模型，增强视频的时序信息并实现从源域向目标域迁移的功能；S4：使用源域和目标域的正样本数据集与负样本数据集对所述基于SlowFast改进的行为识别迁移学习模型进行训练，以获得在目标域上泛化的行为识别模型；S5：利用训练完成行为识别模型在实际场景中进行行为识别。

公开(公告)号：CN118038531A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410312683.8

申请日：2024-03-19

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 刘苏 ,  郑钧予 ,  钱鹰 ,  刘歆 ,  陈奉 ,  吴钒 ,  林森

IPC分类号： G06V40/16 ,  G06F21/32 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及一种特征分离的域泛化人脸防伪检测方法，属于机器视觉技术领域，包括以下步骤：S1：构建域特征明显的人脸防伪数据集，按域特征对人脸防伪数据进行分类；S2：构建特征提取模块对人脸防伪数据集中的数据进行特征提取；S3：设计域特征分离方法并引入双重三元组损失，让不同的域特征以及正负样本特征在特征空间中相互分离；S4：将步骤S3中分离的特征进行对齐，为每个域设计一个分类器，引入投影梯度下降法，在反向传播期间，将不同的分类器对齐，在分离的特征对齐的同时得到一个全局最优的分类器；S5：以特征提取模块、域特征分离方法和域特征对齐方法，联合构建人脸防伪模型，并对其进行训练，以获得泛化性强的人脸防伪检测模型。