-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113822160A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110963494.3
申请日：2021-08-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种深度伪造检测模型的评测方法、系统及设备，包括以下步骤：根据待评测深度伪造检测模型的训练方法，通过预设的各类型的深度伪造数据集，分别训练待评测深度伪造检测模型，得到各训练好的深度伪造检测模型；通过预设的多样化困难样本集，测试各训练好的深度伪造检测模型，获取训练好的深度伪造检测模型在同分布数据下的准确性指标值、在非同分布数据下的泛化性指标值、健壮性指标值以及实用性指标值并按照预设权重进行加权叠加，得到待评测深度伪造检测模型的评测结果。建立了准确、公平、全面的评测方法，所得到的评测结果更加符合深度伪造检测模型的实际情况。
-
公开(公告)号：CN113822160B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110963494.3
申请日：2021-08-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种深度伪造检测模型的评测方法、系统及设备，包括以下步骤：根据待评测深度伪造检测模型的训练方法，通过预设的各类型的深度伪造数据集，分别训练待评测深度伪造检测模型，得到各训练好的深度伪造检测模型；通过预设的多样化困难样本集，测试各训练好的深度伪造检测模型，获取训练好的深度伪造检测模型在同分布数据下的准确性指标值、在非同分布数据下的泛化性指标值、健壮性指标值以及实用性指标值并按照预设权重进行加权叠加，得到待评测深度伪造检测模型的评测结果。建立了准确、公平、全面的评测方法，所得到的评测结果更加符合深度伪造检测模型的实际情况。
-
公开(公告)号：CN117238041A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311167785.7
申请日：2023-09-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种人脸图像的深度伪造检测方法、系统、设备及介质，包括将待检测的人脸图像输入预设的人脸图像深度伪造检测模型中，得到待检测的人脸图像的深度伪造检测结果。其中，人脸图像深度伪造检测模型通过将各人脸图像样本与各人脸图像样本的目标人脸图像，根据当前增强图像块尺度进行图像块交换操作和图像块乱序操作，得到若干增强人脸图像样本；根据若干人脸图像样本和若干增强人脸图像样本训练预设的多任务深度卷积神经网络得到。多尺度图像块交换和乱序无需预定义伪像区域或伪像类型即可进行伪造模式多样化，能够学习到多尺度局部判别特征并最终学习到了泛化表征，拥有较优秀的泛化性能。
-
公开(公告)号：CN110910302A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911206466.6
申请日：2019-11-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供一种特大图像的存储与读写方法，能够支持对图像任意区域进行任意分辨率的读写操作的同时，提供更优的运行效率，占用更少的计算机资源。通过使用以金字塔结构保存图像数据的方法，使得每次读写只需将与操作区域相关的区块载入内存，而不是传统方法中的整张图像，使得特大图像分析与处理在低端配置的电脑上进行更加简便。并且本方法无需用户将图像再次分割为小块图像进行处理，节省了内存和硬盘空间。此外，本发明使得对于图像的局部修改不再需要重新生成整个图像文件，而是仅仅生成被修改区域，使得单次读写操作时空复杂度均为线性，大大提高了特大图像局部修改的性能。
-
公开(公告)号：CN110910302B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201911206466.6
申请日：2019-11-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供一种特大图像的存储与读写方法，能够支持对图像任意区域进行任意分辨率的读写操作的同时，提供更优的运行效率，占用更少的计算机资源。通过使用以金字塔结构保存图像数据的方法，使得每次读写只需将与操作区域相关的区块载入内存，而不是传统方法中的整张图像，使得特大图像分析与处理在低端配置的电脑上进行更加简便。并且本方法无需用户将图像再次分割为小块图像进行处理，节省了内存和硬盘空间。此外，本发明使得对于图像的局部修改不再需要重新生成整个图像文件，而是仅仅生成被修改区域，使得单次读写操作时空复杂度均为线性，大大提高了特大图像局部修改的性能。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.016 seconds)
