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公开(公告)号：CN113627498A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110854800.X
申请日：2021-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种人物丑化图像识别模型训练方法，包括以下步骤：将真实图像样本输入到丑化分类器中进行训练以使该其具有图像分类和图像特征提取的功能；冻结该丑化分类器的网络参数并将其作为图像特征提取器，将噪声和该真实图像样本输入到分类有益生成对抗网络进行训练以使其具有生成合成图像样本的功能；将该分类有益生成对抗网络生成的合成图像样本输入到该丑化分类器中进行进一步训练，得到该丑化分类器即为该人物丑化图像识别模型。
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公开(公告)号：CN113343810A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110590381.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于时序多样性与相关性的行人重识别模型训练方法，包括以下步骤：获取训练样本数据，所述训练样本数据包括多个包含行人的视频序列；将所述训练样本数据输入至初始模型中采样各所述包含行人的视频序列的多帧视频，并且提取所述多帧视频的帧级别特征，聚合所述帧级别特征得到视频级别特征；基于所述视频级别特征计算视频级别损失；基于所述视频级别损失对所述初始模型的模型参数进行优化，得到行人重识别模型。
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公开(公告)号：CN110287314B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910418900.0
申请日：2019-05-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督聚类的长文本可信度评估方法，包括：以已知长文本获取训练数据，提取该训练数据的训练特征以构建训练特征向量集，对该训练特征向量集进行无监督聚类，得到多个训练类心；以待评估长文本获取评估数据，提取该评估数据的评估特征向量；获取该评估特征向量相对该训练类心的评估值，并以该评估值得到该待评估长文本的可信度。本发明通过无监督聚类对长文本进行可信度评估，在实施过程中不需要标注数据，节省了人力、物力与时间，避免了数据中标签稀疏带来的困扰；提取了长文本的文本特征，对于可信度评估任务更加适用，使用该模型得到的文本的可信度更具有可解释性，同时在平台之间可以迁移。
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公开(公告)号：CN109829089B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201811516557.5
申请日：2018-12-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/906 , G06F16/958 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于关联图谱的社交网络用户异常检测方法和系统，针对现有事件可视化展示技术的不足以及事件、用户、事件主题等多种实体关联性较弱不易于进行用户异常检测，提出一种基于微博平台的事件可视化方法以及事件、用户、事件主题等多种实体构建异构关联网络图谱进行用户异常检测；在不缺失事件信息的同时，让使用者更加全面、深入地了解整个事件的发展演变过程，并根据已有的异构关联网络图谱更加直观的进行用户异常检测。
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公开(公告)号：CN112132133A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010545903.3
申请日：2020-06-16
Applicant: 杭州中科睿鉴科技有限公司 , 中国科学院计算技术研究所数字经济产业研究院
Abstract: 本发明涉及一种标识图像数据增强方法及真伪智能鉴定方法。本发明的目的是提供一种标识图像数据增强方法及真伪智能鉴定方法，解决现有图像分类算法遇到小样本问题时的解决方案。本发明的技术方案是：一种标识图像数据增强方法，其特征在于：获取显示有标识的真图；获取真图中标识的关键特征数据；基于关键特征数据建立伪图数据规则；根据数据规则生成伪图。本发明适用于计算机视觉技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111553916A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010388676.8
申请日：2020-05-09
Applicant: 杭州中科睿鉴科技有限公司 , 中国科学院计算技术研究所数字经济产业研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法。本发明的目的是提供一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法。本发明的技术方案是：一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法，其特征在于：获取待检测图像：对待检测图像进行基于双重压缩痕迹特征的篡改检测；将待检测图像输入具有RGB流和噪声流双流输入的双流卷积篡改检测网络模型进行检测；对待检测图像进行基于图像匹配的复制-粘帖检测；输出检测结果。本发明适用于数字图像取证领域。
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公开(公告)号：CN108681749A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810486787.5
申请日：2018-05-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6256 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供了一种基于网络社交平台构建隐私信息甄别模型的方法。该方法包括以下步骤：根据网络社交平台上已发布的问题及相关答案之间的结构特征构建由多组分析数据构成的训练样本集，其中，每组分析数据包括问题信息、相关的答案列表信息以及对应的隐私性标签；以所述训练样本集中的问题信息、相关的答案列表信息为输入，以对应的隐私性标签为输出训练深度学习模型，以获得基于所述深度学习模型的隐私信息甄别模型。本发明的隐私信息甄别方法能够对用户在网络社交平台上发布的内容有效地甄别其是否属于隐私信息。
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公开(公告)号：CN104504024B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201410768704.3
申请日：2014-12-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于微博内容的关键词挖掘方法，对于所有微博文本经分词得到的所有词的集合中的每个词，基于该词在每个微博文本中出现的次数及该微博文本被转发的次数来计算该词的权重；并选取其权重大于预定阈值的词作为从该微博数据集中挖掘的关键词。该方法即考虑了词语在各个微博文本中出现的频率，又考虑了同一微博文本在微博数据集中转发情况对挖掘关键词的准确性的影响，因此提高了获取微博文本关键词的精确度。
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公开(公告)号：CN107886441A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710970005.0
申请日：2017-10-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种社交网络脆弱性评估的方法，包括：采集社交网络中某用户的相关信息，计算得到该用户的档案信息量和博文信息量；以该档案信息量和该博文信息量，得到该用户的个人信息量；以该用户在该社交网络中的朋友数量，及该用户所发布博文信息在该社交网络中的转发次数，得到该用户的信息传播量；以该用户的个人信息量和信息传播量，得到该用户的个人脆弱性评估值；以该个人脆弱性评估值对该用户的个人脆弱性进行评估；以该用户的个人脆弱性评估值，及该用户在该社交网络中的朋友的个人脆弱性评估值，得到该用户的社交网络脆弱性评估值；以该绝对脆弱性评估值对该用户的该社交网络脆弱性进行评估。
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公开(公告)号：CN104615627B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201410490602.X
申请日：2014-09-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 新华通讯社
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及舆情事件提取技术，本发明公开了一种基于微博平台的事件舆情信息提取方法及系统，该方法包括：获取所述事件的关键词、起始时间、截止时间，并根据所述微博平台搜索服务的链接格式，构造待采样页面的页面链接；根据所述页面链接进行微博采样，生成样本微博，根据所述样本微博，计算所述事件的事件热度，并根据所述事件热度计算微博抓取周期；根据所述微博抓取周期，结合所述页面链接，获取与所述事件相关的微博页面。提取所述微博页面的微博信息，以完成提取所述事件的所述舆情信息。本发明获取事件舆情信息更全面而高效，能采集到实时的舆情信息。
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