公开(公告)号：CN119559412A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202410385296.7

申请日：2024-04-01

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 于俊清 ,  蔡佳乐 ,  杨卫

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明属于计算机多媒体安全领域，具体涉及一种基于弱监督的图像篡改检测模型构建方法，包括：通过区域特征构建单元提取每张图像的RGB特征和噪声敏感特征并将两者融合，对每张图像语义分割，得到对应图像的多张二进制掩码图，基于融合特征与每张二进制掩码图的乘积，得到对应图像不同区域的区域特征；引入正常特征记忆单元和篡改特征记忆单元，通过每个单元的查询和读取操作输出该单元所存特征与每个区域特征的匹配结果以及每个区域特征的增强特征，将由两个单元所输出的两个增强特征相加后与对应区域特征拼接，基于拼接特征检测分类，损失计算创造性引入基于约束的记忆单元损失，本发明可在无像素级标签信息的情况下实现高精细度的图像篡改检测。

公开(公告)号：CN119323660A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411416287.6

申请日：2024-10-11

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 叶玉腾 ,  杨卫 ,  宋子恺 ,  于俊清

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种标注信息的自动质检方法、电子设备及存储介质，方法包括：获取待训练图像上的标注信息；其中，所述标注信息包括各标注框的坐标；将待训练图像及其对应的标注信息输入至已训练好的大模型中，所述已训练好的大模型用于提取待训练图像的特征信息，得到待训练图像的特征图，并根据各标注框的坐标在所述特征图上等比例裁剪，得到每个标注框对应的图片特征；对提取到各标注框对应的图片特征进行聚类分析，以识别异常标签，实现标注信息自动质检。本发明能够提升标注信息的质检效率及准确性，而且，还可以减少对人工审核的依赖，节省了大量的人力成本和时间成本。