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公开(公告)号：CN119233012A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202310797840.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 西安电子科技大学
IPC: H04N21/44
Abstract: 本申请的实施例公开了视频处理方法、视频处理装置、电子设备、计算机可读介质及计算机程序产品，该方法包括：先将包含指定对象的初始视频进行分为多个视频段；然后，基于各个视频段中图像关于指定对象的对象显示质量，确定各个视频段中的关键帧图像；之后，对各个视频段进行视频真实度评估处理，得到各个视频段中包含的指定对象的对象真实度；以及对各个关键帧图像进行图像真实度评估处理，得到各个关键帧图像中包含的指定对象的对象真实度；最后，基于各个视频段的对象真实度以及各个关键帧图像的对象真实度识别初始视频是否为虚构视频，以得到初始视频的视频检测结果。本申请实施例的技术方案可以提高虚构视频的检测准确性。
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公开(公告)号：CN119131855A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411051791.0
申请日：2024-08-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V20/40 , G06T7/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种缩小属性偏见的人脸伪造检测方法及系统，该方法包括：获取待检测视频；对待检测视频进行预处理，得到待检测图像序列；获取预训练的伪造检测模型；将待检测图像序列输入预训练的伪造检测模型，利用属性分析模型提取面部属性特征，利用纹理分析模型提取面部纹理特征；通过时空特征聚合器对面部属性特征和面部纹理特征进行融合处理，得到检测结果；检测结果表征待检测视频中人脸是否为伪造。通过属性分析模型和纹理分析模型提取出面部属性特征和面部纹理特征，更加具有分辨性和鲁棒性；利用时空特征聚合器对面部属性特征和面部纹理特征进行融合，从而降低了属性之间的标准差的同时，减少了偏见，提高了准确率、公正性和普适性。
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公开(公告)号：CN114005167B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202111473575.1
申请日：2021-11-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于人体骨骼关键点的远距离视线估计方法和装置，所述方法包括：对待测图像中的行人进行分离，裁剪出人体边界框图像；将所述人体边界框图像输入经过预训练的人体关键点检测网络模型，得到所述人体边界框图像中的多个人体关键点的位置坐标，所述人体关键点至少包括左眼、右眼、左耳、右耳、鼻部、左肩部和右肩部；根据所述多个人体关键点的位置坐标获得初始人体面部朝向角度；利用所述初始人体面部朝向角度获得视线估计落点坐标。本发明可以在真实场景和游戏场景下对远距离的行人视线进行令人满意的识别和估计。
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公开(公告)号：CN117373136A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310833690.8
申请日：2023-07-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，包括：获取待检测视频后输入预训练的伪造检测模型，得到表征待检测视频是否为伪造视频的检测结果；预训练的伪造检测模型是采用带有标签的多张参考图像、样本视频、交叉伪造注意力一致性损失函数和交叉熵损失函数，对初始预训练伪造检测模型迭代训练得到的；初始预训练伪造检测模型是采用多张参考图像和交叉熵损失函数，对待训练伪造检测模型迭代训练得到的；每张参考图像是对对应的原始图像进行离散傅里叶变换和高频信息随机丢弃处理后得到的；交叉伪造注意力一致性损失函数用于衡量参考图像与样本视频中视频帧的梯度加权类激活映射图之间的差异。本发明能提高模型的泛化性。
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公开(公告)号：CN116866060A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310955068.4
申请日：2023-08-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安联飞智能装备研究院有限责任公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多源日志的多步可持续性攻击检测方法，主要解决现有恶意多步可持续性攻击行为预测准确率不佳的问题。包括：1)收集系统日志、应用日志、网络日志等多源日志进行评分和聚类；2)对日志进行三维张量建模，利用张量分解进行日志数据的逐层分解提取事件；3)根据事件关系构造事件溯源图并提取事件路径；4)对事件的因果关系进行建模；5)利用泊松‑伽马混合分布对事件的邻域关系进行建模；6)建立因子图模型预测攻击者所处的攻击阶段，得到阶段关系矩阵；7)将三种关系矩阵输入LSTM和BNN结合的分类器，进行恶意攻击事件路径预测。本发明能够利用原生多源日志实现多步可持续性攻击检测，且有效提高了检测准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110084110B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910208630.0
申请日：2019-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种近红外人脸图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：根据待测试近红外人脸图像，得到第一高维深度特征表示；根据M张可见光人脸图像，对应得到M个第二高维深度特征表示；根据所述第一高维深度特征表示和M个所述第二高维深度特征表示，对所述待测试近红外人脸图像进行人脸识别。本发明利用第一高维深度特征表示和第二高维深度特征表示分别对近红外人脸图像和可见光人脸图像进行表示，第一高维深度特征表示和第二高维深度特征表示比现有方法所采用的特征表示具有更强的表征能力，从而提高了对近红外人脸图像的识别准确率。
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公开(公告)号：CN106023079B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201610333375.9
申请日：2016-05-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种联合局部与全局特性的两阶段人脸画像生成方法。其步骤为：(1)划分样本；(2)划分图像块；(3)划分图像块子集；(4)生成初始合成画像块；(5)生成最终合成画像块；(6)合成画像。本发明采用了分阶段的方法，第一阶段将样本块划分为具有全局性的多个子集，在子集内合成初始画像块，第二阶段将样本块划分为具有局部性的多个子集，在子集内合成最终画像块，能合成背景干净且细节清晰的高质量画像。本发明仅使用简单的K均值聚类与样本块位置信息划分样本块集合，使用简单映射生合成画像，极大的提升了合成画像速度。
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公开(公告)号：CN104657962A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410766467.7
申请日：2014-12-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于级联线性回归图像超分辨重建方法，主要解决现有方法重建过程不稳定、效率低，生成的高分辨图像存在过多伪像的问题。其实现过程是：(1)构建训练图像集；(2)对训练图像进行学习求出T组线性回归器和T组聚类中心；(3)对测试的低分辨图像进行预处理，得到初始估计高分辨图像，并提取图像不同分量；(4)对亮度分量进行分块，并对亮度特征块进行初始估计；(5)对初始估计特征块进行迭代更新和重建，得到高分辨图像块；(6)对高分辨图像块进行组合，得到高分辨亮度分量图像；(7)高分辨亮度分量图像与色度分量进行拼接，得到高分辨图像。本发明减少了伪像的产生，提高了重构图像的清晰度，可用于高清晰视频显示。
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公开(公告)号：CN104408736A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410771613.5
申请日：2014-12-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T7/13 , G06T2207/10004 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种基于特征相似性的合成人脸画像质量评价方法，主要解决现有图像质量评价方法直接应用在合成人脸画像中主客观一致性差的问题。其实现过程是：1)对测试合成人脸画像与参考画像进行预处理，使其尺寸大小一致；2)对合成画像与参考画像进行分块；3)对每幅画像的合成人脸画像块进行质量评价，得到画像块的质量评价分数；4)求整幅画像的质量评价分数。本发明与现有方法相比，充分考虑了合成人脸画像结构的特殊性，提高了合成人脸画像的主客观质量评价的一致性，可用于犯罪嫌疑人身份识别。
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公开(公告)号：CN103902991A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410166300.7
申请日：2014-04-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于法医素描的人脸识别方法，主要解决现有方法容易受到背景和光照的干扰，识别率低的问题。其实现步骤是：(1)对图像库中的图像划分训练样本集和测试样本集；(2)根据训练样本集，将测试样本集中的法医素描和嫌疑犯照片分别生成对应的伪照片；(3)将法医素描生成的伪照片与嫌疑犯照片生成的伪照片进行人脸比对；(4)统计比对结果，作为人脸识别的识别率。本发明与现有方法相比，将法医素描和嫌疑犯照片同时转变为具有相同背景和相同光照的伪照片，排除了背景和光照的干扰，提高了识别率，可用于犯罪嫌疑人的身份识别。
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