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公开(公告)号：CN118711221A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410695092.3
申请日：2024-05-31
申请人： 首都师范大学
摘要： 本申请提出了一种基于面部视频序列的抑郁障碍识别方法，包括：对视频序列进行分段处理并进行人脸图像检测，获取每段视频中包含的人脸图像的关键点和动作单元；对每段视频中包含的人脸图像的关键点和动作单元分别构建图结构，得到每段视频的关键点图和动作单元图；对构建的每段视频的图结构分别进行卷积，并基于注意力机制对卷积得到的图结构特征进行增强，并将增强后的每段视频的关键点特征图和面部单元特征图进行融合，得到每段视频的融合特征图；基于每段视频的融合特征图得到每段视频的片段级表征，基于所有片段级表征建立视频级表征，并对视频级表征进行抑郁障碍识别，得到识别结果。采用上述方案的本发明能够基于面部视频识别抑郁情绪。
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公开(公告)号：CN112270372B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202011227367.9
申请日：2020-11-06
申请人： 首都师范大学
摘要： 本申请提供了一种确定目标对象的方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括：获取待检测图像和基准图像；利用特征提取在基准图像中确定第一特征向量和在待检测图像中确定第二特征向量；针对基准图像中每一个第一特征向量，通过计算第一特征向量与待检测图像中每一个第二特征向量之间的第一相似度，确定第一特征向量在待检测图像中的第一候选匹配向量；针对基准图像中每一个第一特征向量，利用第一特征向量与第一特征向量在待检测图像中每一个候选匹配向量之间的第二相似度和相关度，确定第一特征向量在待检测图像中的目标匹配向量；基于每一个第一特征向量在待检测图像中的目标匹配向量所对应的位置，在待检测图像中确定出目标对象。
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公开(公告)号：CN116597166A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310582431.2
申请日：2023-05-22
申请人： 首都师范大学
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/80 , G06F21/62 , G06V10/764
摘要： 本发明提出一种图像特征提取及隐私保护识别方法，包括，将隐私图像的不同分量编码为四元数矩阵；对四元数矩阵进行四元数形式的多分辨率奇异值分解得到第一近似分量，对第一近似分量再进行四元数形式的多分辨率奇异值分解得到第二近似分量；对四元数矩阵、第一近似分量、第二近似分量进行稀疏随机投影；对稀疏随机投影的结果通过级联的四元数二维离散余弦变换网络进行特征提取；将提取的特征输入分类器进行识别。通过本发明提出的方法，能够有效地融合多视角或者多模态的图像分量并满足可撤销性，在具有安全性的同时保证了可靠的识别精度，可以应用于多媒体的信息安全与视觉内容保护领域。
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公开(公告)号：CN110610144B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910800167.9
申请日：2019-08-28
申请人： 首都师范大学
IPC分类号： G06V40/16
摘要： 本发明公开了一种隐私保护的表情识别方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：获取多幅彩色人脸图像，并对多幅彩色人脸图像进行预处理，得到多幅彩色人脸图像的颜色分量；将颜色分量作为四元矩阵的虚部，构建第一四元数矩阵，并计算第一四元数矩阵的局部方差；将局部方差作为四元矩阵的实部，将颜色分量作为四元矩阵的虚部，构建第二四元数矩阵；采用四元数Gyrator变换对第二四元数矩阵进行加密处理，生成实数矩阵；随机置乱实数矩阵，以进行卷积神经网络的训练，并利用训练好的卷积神经网络对彩色人脸图像识别验证。该方法具有更强的鉴别性能、较高的安全性和可撤销性。
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公开(公告)号：CN109977807B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201910180893.5
申请日：2019-03-11
申请人： 首都师范大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于复数矩阵的人脸特征模板保护方法及系统，其中，该方法包括：获取多幅灰度人脸图像，计算每一幅灰度人脸图像对应的局部方差图谱；根据多幅灰度人脸图像和多个局部方差图谱构建多个复数矩阵；根据多幅灰度人脸图像中的训练图像和多个复数矩阵计算协方差矩阵，根据协方差矩阵生成特征向量矩阵；对特征向量矩阵进行置乱生成置乱矩阵，利用置乱矩阵对多个复数矩阵进行投影生成人脸图像对应的特征；将多幅灰度人脸图像中的测试图像与训练图像进行比较，并通过分类器对人脸图像对应的特征进行识别。该方法基于图像局部方差图谱和二维主成分分析，可以保护人脸图像的隐私性和数据的安全性，应用于身份识别与认证领域。
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公开(公告)号：CN113378758A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110707876.X
申请日：2021-06-24
申请人： 首都师范大学
摘要： 本申请提供一种动作识别方法、装置、电子设备及存储介质。该动作识别方法通过获取当前帧图像，并根据该当前帧图像获取人体关键点的关键点坐标；根据该关键点坐标获取当前特征向量，并将该当前特征向量和目标动作的当前标准特征向量进行比对，若比对结果一致，且所述当前标准特征向量是所述目标动作的最后一个标准特征向量，确定所述目标动作完成一次。该动作识别方法将当前帧图像的当前特征向量与目标动作的当前标准特征向量进行比对，当该当前标准特征向量是目标动作的最后一个标准特征向量，完成一次目标动作的识别，其具有更好的鲁棒性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN110401783B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910542534.X
申请日：2019-06-21
申请人： 首都师范大学
IPC分类号： H04N1/44 , H04N19/60 , H04N19/119 , H04N19/176
摘要： 本发明公开了一种彩色图像加密方法及装置，其中，方法包括：将彩色图像编码为第一四元数矩阵；将四元数矩阵划分为互不重叠的子块，并对每块子块进行调制、四元数Gyrator变换，得到第二四元数矩阵；提取第二四元数矩阵的实部分量和第一至第三虚部分量，并构建得到第一复数矩阵和第二复数矩阵；对第一复数矩阵和第二复数矩阵进行多分辨率分解得到近似分量和细节分量，并重新组合得到第三复数矩阵和第四复数矩阵；对第三复数矩阵和第四复数矩阵均进行角度为β的Gyrator变换，分别得到第一密文图像和第二密文图像。该方法有效避免了单通道处理方式的繁琐，能够隐藏图像有意义的内容，可应用于多媒体信息安全领域。
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公开(公告)号：CN110390307B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910676912.3
申请日：2019-07-25
申请人： 首都师范大学
摘要： 本申请提供了一种表情识别方法、表情识别模型训练方法及装置，其中，该方法包括：将待识别图像进行处理，以获取人脸图像；将人脸图像中的各个像素点使用四元数进行表示，形成人脸四元矩阵，其中，四元数中的每一虚数的权重表示对应的一颜色分量的值；将人脸四元矩阵作为目标神经网络模型的输入，对待识别图像进行识别，以得到待识别图像中的人脸的表情。
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公开(公告)号：CN110418028B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910542531.6
申请日：2019-06-21
申请人： 首都师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于级联变换的图像加密方法及装置，其中，方法包括：S1：根据混沌序列生成相位掩模；S2：随机生成一实整数矩阵，并与第一幅彩色图像编码，生成全四元数矩阵；S3：根据相位掩模对全四元数矩阵进行调制、四元数Gyrator变换，得到第一幅值和第一相位；S4：将第一幅值与第二幅彩色图像编码，生成四元数矩阵，并进行幅值截断，得到第二幅值和第二相位；S5：将第一相位与第二相位相乘，并根据相位掩模对四元数矩阵进行调制、四元数Gyrator变换，得到第三幅值和第三相位；S6：重复执行S4和S5，直至得到最后一幅彩色图像的第N幅值和第N相位。该方法具有较高的传输效率和安全性。
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公开(公告)号：CN110602347A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910770332.0
申请日：2019-08-20
申请人： 首都师范大学
IPC分类号： H04N1/32 , H04N13/194 , H04N19/597 , H04L9/00
摘要： 本发明公开了一种多立体图像加密方法及系统，其中，该方法包括：(1)获取n个归一化立体图像；(2)计算获得n个归一化立体图像的混沌序列；(3)根据混沌序列和立体图像构建复数矩阵；(4)对复数矩阵进行调制和Gyrator变换，得到复数矩阵对应的幅值和相位；(5)根据复数矩阵对应的幅值和下一幅立体图像构建另一个复数矩阵，并对另一个复数矩阵截断编码，得到其对应相位；(6)将前一复数矩阵的相位和刚获得的未变换的相位相乘，得到密钥，迭代步骤(3)-(6)，直至得到第n复数矩阵对应的幅值和相位，得到n-1个密钥。该方法能够实现多幅立体图像的同时加密和传输，具有较高的传输效率和安全性，可应用立体图像的安全通信领域。
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