公开(公告)号：CN118840348A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410956186.1

申请日：2024-07-17

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 王帅 ,  屈晓磊 ,  马旭 ,  张金宇 ,  关亚 ,  郭海林 ,  汪浩然 ,  郭鑫 ,  唐文忠

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T9/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/75 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/092

摘要： 本发明涉及一种生物医学图像拷贝检测方法，属于数字信息安全技术领域，能够解决现有技术中的图像的拷贝检测方法在用于生物医学图像的拷贝检测时准确率低、检测难度大以及效率低的问题。本发明的方法步骤为：S1、输入生物医学图像的查询图像集的路径和参考图像集的路径；S2、将查询图像集和参考图像集输入自监督图像拷贝检测模型生成图像特征向量；S3、利用faiss库构建参考图像集中图像特征向量的索引；S4、根据S3的索引遍历计算查询图像集的图像特征向量和参考图像集中的图像特征向量的最小欧式距离；S5、基于步骤S4中获得的最小欧式距离获得疑似拷贝图像对；S6、根据每个疑似拷贝图像对判断生物医学图像是否为拷贝图像。

公开(公告)号：CN117953526A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410133507.8

申请日：2024-01-31

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 王帅 ,  郭海林 ,  唐文忠 ,  屈晓磊

IPC分类号： G06V30/413 ,  G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06V10/82

摘要： 本发明涉及学术论文子图检测领域，具体涉及一种基于多尺度特征的学术论文子图检测方法，包括以下步骤：读取原始图像，获取所述原始图像的局部特征信息和全局特征信息，所述局部特征信息为卷积神经网络提取的具有多个尺度层级的局部特征信息，所述全局特征信息为可变Patch的swin Transformer提取的具有多个尺度层级的全局特征信息；基于所述局部特征信息和全局特征信息，利用自适应聚集分发网络获取多尺度特征融合信息；基于所述多尺度特征融合信息，获取子图定位信息和子图类别信息；本发明提供方法能够同时捕获论文图像的不同尺度的局部和全局依赖关系，高效融合多尺度特征，提高泛化能力，实现学术论文子图的高精度检测。