公开(公告)号：CN115830295A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211461800.4

申请日：2022-11-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 温泉 ,  赵柏富 ,  边钦 ,  许秋阳 ,  胡兴军 ,  霍寅虎

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/54 ,  G06T7/90 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16 ,  G06F17/13 ,  G06T5/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及一种基于多元融合触觉再现的纸币数字防伪方法，属于信息安全和人机交互的交叉领域。包括触觉特征的提取，采用BP神经网络模型将触觉特征“配方”化，用户的解密，将得到的渲染模型信息和配方信息发送到触觉特征渲染单元中，将配方信息中的权重分配到渲染模型信息，得到有权重的渲染模型信息，再将得到的有权重的渲染模型信息发送到信号驱动单元，得到可以在触觉交互界面实现触觉再现的触觉驱动信号，实现触觉再现的功能，从而实现多元融合的触觉防伪。有益效果是提出一种基于形状、纹理、温度等触觉融合的“配方”，给用户最真的裸指触觉反馈，可应用在数字人民币的防伪、数字专辑的真伪、数字车票的真伪等方向。

公开(公告)号：CN115995121A

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN202211367427.6

申请日：2022-11-02

Applicant: 吉林大学

Inventor： 温泉 ,  边钦 ,  许秋阳 ,  赵柏富 ,  霍寅虎 ,  栾星

IPC: G06V40/70 ,  G06V10/80 ,  G06V40/14 ,  G06V40/12 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于attention模块的多模态的生物识别方法，属于计算机生物识别领域。包括数据采集和预处理阶段、神经网络模型训练和验证阶段、attention模块特征融合阶段和部署应用阶段。优点是采用多模态生物特征进行身份识别，弥补了单个模态上生物特征不充分和单模态生物特征不安全的问题，多模态之间进行相互影响，有助于提取到更加全面有效的生物特征，提取方法中采用arcloss函数作为损失函数，相较于softmax loss损失函数，提升了模型识别率，基于特征层融合的过程中采用attention机制的思想，具有更好的特征融合性能，同时相较于传统的给每一个模态的特征学习一个权重，然后将特征进行加权级联，这样使每一个模态的特征都能更好的发挥作用。

公开(公告)号：CN119106367A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411170024.1

申请日：2024-08-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 温泉 ,  栾星 ,  赵柏富 ,  霍寅虎

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06V40/10 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  A61B5/16 ,  H04L9/00 ,  H04L9/32 ,  G10L25/63

Abstract: 本发明涉及一种基于零知识机器学习的多模态情绪识别方法，属于人工智能和信息安全的交叉领域。通过将本地的人脸图像、语音信号和姿态数据多模态数据先通过注意力模块提取关键特征，再将其通过同态加密后传输到服务器，在加密域内进行卷积神经网络CNN模型的训练，最后将结果传回本地进行解密和情绪识别。优点是通过使用同态加密技术，在整个数据处理和传输过程中，用户的隐私数据始终保持加密状态，多模态特征的融合不仅提升了情绪识别的准确性，还增强了系统在复杂环境下的鲁棒性，使得情绪识别结果更加稳定和可靠，可以广泛应用于智能监控系统、用户情感分析、人机交互、心理健康监测等多个领域。