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公开(公告)号：CN103106414A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201210566809.1
申请日：2012-12-24
IPC: G06K9/66
Abstract: 一种智能视频监控中行人的检测方法，涉及计算机视觉、模式识别和图像处理等领域。提供可快速定位视频中的人体目标，方便后续智能视频分析的一种智能视频监控中行人的检测方法。1）利用图像采集设备建立行人数据库，并对该数据集进行标注，数据采集通过视频采集设备获取，标注信息包括行人的大小和位置信息；2）采用支持向量机训练行人检测器模型，模型训练好之后，将参数存放在智能监控系统的存储单元中；3）提取输入图片的行人特征描述子；4）利用支持向量机对图片中的每个行人检测窗口进行分类，分类的结果送到视频输出单元中；5）对检测的窗口进行融合，获取最终的行人检测结果。
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公开(公告)号：CN103106394A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201210566810.4
申请日：2012-12-24
CPC classification number: G06K9/00335
Abstract: 一种视频监控中的人体行为识别方法，涉及计算机视觉领域。提供能够对视频中连续不同的行为进行识别的一种视频监控中的人体行为识别方法。包括检测和表示局部时空特征、计算局部时空特征与类别相关性、计算视频帧与类别相关性、检测和识别人体行为。基于该人体行为识别方法的人体行为监控系统包括视频采集单元、存储单元、特征抽取单元、相关性分析单元、行为识别单元、视频输出单元和预警单元。能够对视频中连续不同的行为进行识别。
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公开(公告)号：CN116434351A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310442834.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于频率注意力特征融合的伪造人脸检测方法、介质和设备，可充分聚合多种多样的人脸特征信息，有效地加强了人脸特征的表达能力，从而提高伪造人脸检测准确率。检测方法通过增加空域频域特征融合模块，充分利用了图像的空域信息，同时，还可通过频域信息关注到的在伪造人脸生成过程中由于上采样操作而产生的伪造痕迹，实现了多维的信息聚合；变体注意力模块可通过加强的注意力操作，获得最优的特征表示，大大提高了伪造人脸检测的泛化性以及面对真实场景中各种未知篡改方法的鲁棒性，提高了模型的分辨能力，使其在真实场景下也能保持较好的效果。
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公开(公告)号：CN115965810A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211555818.0
申请日：2022-12-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F16/35 , G06Q50/00 , G10L15/02 , G10L15/08
Abstract: 一种基于多模态一致性的短视频谣言检测方法，属于自然语言处理领域。针对谣言视频中存在对于主题的曲解和关键帧的篡改的问题，设计一种基于主题和关键帧的短视频谣言分类模型TKCM；TKCM使用聚合网络获取视频的主题特征、使用注意力网络获取视频的关键帧特征，将两者信息输入模态调节机制调整网络对三种模态的重要性关注度，拼接特征进行短视频谣言检测。针对谣言视频存在不一致问题，提出学习不一致信息的方法，将融入主题、关键帧和不一致性信息的方法ICIM一起用来谣言检测。实验结果表明，在短视频谣言数据集上的F1值比常用的视频分类模型有4％～7％的提升。与融入一致性信息之前的模型相比，在F1值上有2.3％的提升。
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公开(公告)号：CN115828891A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211578663.2
申请日：2022-12-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于情感引导的跨模态视频情感分析方法，涉及自然语言处理。围绕如何应对跨模态原始数据中的情感信息淡化问题，提出基于增强文本embedding的情感引导机制和基于提示学习Prompt的情感引导机制。根据一个预定义好的情感词典匹配出源数据中的情感内容。基于增强文本embedding的情感引导机制通过对文本模态情感内容的注意力权重进行一定的干预。基于提示学习情感引导机制引入一个带有情感槽位的提示Prompt模版，通过情感预测的辅助任务增加模型对情感信息的学习能力和关注力度。该情感引导机制能达到甚至超越目前主流模型水平，且具有泛化到主流模型上的能力。几种情感引导机制的消融实验结果证明各自的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063654A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210639789.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于序列元学习的黑盒攻击方法、存储介质和电子设备，所述方法从所述代理数据集中采样若干图像，基于所述若干图像和所述分类器模型集按照次序逐个优化所述分类器模型集中各模型fi的第一定向扰动，得到一组与各模型相关的定向对抗扰动；而后基于所述定向对抗扰动生成一个与模型无关的第二定向扰动δ，根据所述定向对抗扰动确定所述第二定向扰动δ的更新方向，并按照确定的所述第二定向扰动的更新方向对所述第二定向扰动进行优化。当迭代次数达到预设次数时，输出当前第二定向扰动。上述方案通过挖掘所有观察到的模型，能够优化出共享的扰动，有效提高定向通用扰动的可迁移性。
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公开(公告)号：CN108153884A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711436575.8
申请日：2017-12-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种微博谣言传播的分析方法，涉及社会网络建模与分析。构建微博数据信息数据库，爬取微博用户资料和微博数据，并进行系列数据预处理操作；构建博弈论模型；基于博弈论的仿真，分析微博传播；从微博用户的角度出发，考虑用户对谣言的选择策略，构建出基本的博弈模型和责任均分的博弈模型，把博弈模型和微博谣言传播网络结构相结合，以此模拟谣言的传播过程。可以一定程度上模拟出微博谣言的传播情况，其模拟结果受所处网络结构的影响。
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公开(公告)号：CN106599824A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611128386.X
申请日：2016-12-09
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/6277
Abstract: 一种基于情感对的GIF动画情感识别方法，涉及动画情感识别。包括以下步骤：(1)训练情感对序列检测子；(2)训练中层表示到情感倾向的分类器。提出了基于GIF动画情感识别方法，相对于基于静态图片的情感识别方法更具有挑战性，并且解决了底层特征不匹配的问题和词与词之间关系扁平的问题。解决了GIF动画情感识别问题，相比目前的基于底层特征的情感识别方法，识别准确率更高。可以应用于微博情感识别领域。相对于基于静态图片的情感识别方法更具有挑战性，并且解决了底层特征不匹配的问题和词与词之间关系扁平的问题。
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公开(公告)号：CN109119133B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201810879094.2
申请日：2018-08-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多标记特征选择及分类的中医临床大数据存储方法，涉及大数据挖掘与中医数字化的交叉技术应用领域。对患者进行信息采集，根据不同患者症状进行量化打分，并对其赋予对应的多类标签；对采集到的患者数据进行归一化处理，将标记数据集进行向量化处理，得到标准的多标记数据集，并将多标记数据集划分为训练集和测试集以验证算法有效性；计算训练集进行特征选择时所需相关矩阵，使用罚函数法计算全局最优特征权重分配；选取权重最大的前K个特征子集，使用MLkNN方法得到测试集预测结果，并选取最优特征子集进行新患者病情预测。
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公开(公告)号：CN106599824B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201611128386.X
申请日：2016-12-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于情感对的GIF动画情感识别方法，涉及动画情感识别。包括以下步骤：(1)训练情感对序列检测子；(2)训练中层表示到情感倾向的分类器。提出了基于GIF动画情感识别方法，相对于基于静态图片的情感识别方法更具有挑战性，并且解决了底层特征不匹配的问题和词与词之间关系扁平的问题。解决了GIF动画情感识别问题，相比目前的基于底层特征的情感识别方法，识别准确率更高。可以应用于微博情感识别领域。相对于基于静态图片的情感识别方法更具有挑战性，并且解决了底层特征不匹配的问题和词与词之间关系扁平的问题。
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