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公开(公告)号：CN113627498B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110854800.X
申请日：2021-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
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：CN117271768A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311208664.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/126 , G06F40/279 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提出一种基于大语言模型分析引导的虚假新闻检测方法，通过将大语言模型的分析中蕴含的知识选择性地注入到小语言模型中，实现大语言模型和小语言模型的协同检测。为进一步降低检测成本，通过知识迁移的方式，基于训练完成的上述网络中得到基于大语言模型分析知识迁移的虚假新闻检测网络，该网络的特点是无需大语言模型分析作为输入，仅使用检测网络中凝结的大模型分析知识用于检测。
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公开(公告)号：CN116883775A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310714418.8
申请日：2023-06-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种开放环境的模型溯源方法，包括：以已知图像和对应的已知图像生成模型类别构建为闭集样本；以卷积神经网络构建增强模型，基于该闭集样本以该增强模型生成对应未知图像生成模型类别的开集样本；以该闭集样本和该开集样本训练任务模型，通过完成训练的任务模型预测给定图像的图像生成模型。本发明还提出一种开放环境的模型溯源系统，以及一种用于开放环境下模型溯源的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN111694955B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202010382894.0
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种社交平台的早期争议性消息检测方法及系统，包括：收集社交平台中关于预设话题下的所有消息，并根据每一条消息的评论信息为每一条消息的争议性进行标记，提取标记后消息的多维度争议性特征作为训练数据，以该训练数据训练梯度提升树模型，得到争议性消息检测模型；从该社交平台获取待发表的消息作为待检测消息，并将该待检测消息的多维度争议性特征输入至该争议性消息检测模型，得到该待检测消息的争议性消息检测结果。本发明可得到社交平台中待审核发表消息的争议性。
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公开(公告)号：CN113537027B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110776853.4
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V40/16 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于面部划分的人脸深度伪造检测方法和系统，包括：对训练数据，提取全局人脸特征；根据获取全局人脸特征过程中产生的浅层卷积特征，将该浅层卷积特征根据预设的面部划分方式，划分为多个图像区域，分别将该图像区域输入至局部人脸特征提取模型，得到该人脸图像的多个局部特征；通过注意力模型提取该多个局部特征间的关系特征，并将该关系特征与该全局特征拼接后输入至二分类模型，得到该训练数据的检测结果，根据该结果和该标签构建损失函数，以训练该全局人脸特征提取模型、局部人脸特征提取模型、注意力模型和该二分类模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116189313A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211387389.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于并发策略的深度合成图像视频伪造检测方法和系统，包括：获取由多个操作构成的深伪检测流程，将该深伪检测流程中操作耗时程度大于预设值的操作作为独立操作，并通过为每个独立操作的数据输入，构建对应的输入缓存队列，得到独立检测流程；以多个该独立检测流程并发执行图像的伪造检测任务，且在伪造检测过程中每个独立检测流程的输入缓存队列根据打包数据策略，将队列中的数据打包送入与当前输入缓存队列对应的独立操作；汇总各独立检测流程的输出，得到该图像的伪造检测结果。
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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：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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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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