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公开(公告)号：CN115713669B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202211373788.1
申请日：2022-11-04
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于类间关系的图像分类方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取待识别目标图像；将待识别目标图像输入预先训练的图像分类模型中；预先训练的图像分类模型是根据已知图像类别样本和未知图像类别样本训练生成的，已知图像类别样本和未知图像类别样本是根据目标域图像特征对目标域图像数据进行类间关系分离处理生成的；输出待识别目标图像对应的多个类别概率值，根据多个类别概率值确定待识别目标图像的最终类别。由于本申请充分利用了类间关系，能够有效的将未知类别图像从目标域图像数据中分离出来，解决了负向迁移问题，使域自适应技术在开集条件下也能工作，使得未知类别样本特征更具判别力，能高效地识别未知类别的图片。
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公开(公告)号：CN115713669A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211373788.1
申请日：2022-11-04
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于类间关系的图像分类方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取待识别目标图像；将待识别目标图像输入预先训练的图像分类模型中；预先训练的图像分类模型是根据已知图像类别样本和未知图像类别样本训练生成的，已知图像类别样本和未知图像类别样本是根据目标域图像特征对目标域图像数据进行类间关系分离处理生成的；输出待识别目标图像对应的多个类别概率值，根据多个类别概率值确定待识别目标图像的最终类别。由于本申请充分利用了类间关系，能够有效的将未知类别图像从目标域图像数据中分离出来，解决了负向迁移问题，使域自适应技术在开集条件下也能工作，使得未知类别样本特征更具判别力，能高效地识别未知类别的图片。
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公开(公告)号：CN115688776A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211185619.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明是一种面向中文金融文本的关系抽取方法，用于中文金融文本处理。本发明方法包括：利用海量中文金融语料微调BERT结构训练金融文本编码器，对语句编码得到句向量；筛选金融关系数据集，对语句进行依存句法解析，基于硬剪枝策略输出邻接矩阵和句法类型矩阵；使用基于注意力机制的多层异构图卷积神经网络提取融合句法特征和实体类型特征的实体对；对金融关系触发词表中每类关系的触发词编码获得关系词向量，计算语句的相似度特征；将句向量、相似度特征和实体对拼接输入全连接分类器进行实体关系判断。本发明有效去除文本中冗余信息并保留关键信息，能从结构复杂和关系有重叠的金融长文本中有效抽取实体关系，比现有模型更具优越性。
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公开(公告)号：CN115661889A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211185641.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于音视频多模态的特定人物深度伪造检测方法，属于安全与数字图像取证领域，采用音视频多模态融合的算法，并结合唇读方法基于时序捕捉人脸的动态特征。本发明的步骤有：(1)提取人物音视频与唇读特征；(2)融合唇部与时序特征为面部语义特征；(3)融合面部语义特征与音频特征进入神经网络；(3)融合特征在分类器中进行真假脸的检测。本发明方法以融合音视频多模态的神经网络模型为基础，针对特定政治人物的AI换脸检测进行创新设计，满足对于指定人物检测高准确率的要求。同时，本发明方法通过提取面部时序信息捕捉人脸动态特征，参考时间维度不同人脸的平移旋转等动作，弥补了原本仅限于参考图像内容本身的特征的局限，极大提高了假脸检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115482595A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211188905.7
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于语义分割的特定人物视觉伪造检测与鉴别方法，属于深度伪造与检测技术领域，提出了一种以特定人物的深度伪造视频检测为研究目标，基于半监督和语义分割的基本方法构建目标任务的个人特征模型，对构建的人脸区域属性掩码进行选择并分类，综合各属性分类权重输出结果的伪造视频检测方式。首先本发明构建基于语义分割的目标人物区域掩膜数据集；其次建立个人语义模型进行视觉伪造检测与鉴别对深度伪造视频进行检测。制作数据集过程中，利用半监督机器学习算法扩增数据集，解决特定人物数据集不足的问题并降低人工标注成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115457985A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211131489.7
申请日：2022-09-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的可视化音频隐写方法，属于信息隐藏领域；具体为：首先，从公开网络中获取灰度秘密图像和音频数据集，并进行预处理，从中随机选择k个音频载体和灰度秘密图像，将每个灰度秘密图像分别隐写嵌入到一个音频数据中，空域拼接成两通道图像，经过编码器得到k个载密音频信号经离散小波变换，分成k个载密高频信号送入解码器网络D，重构出k个秘密图像；通过对数据集不断训练，使得重构的秘密图像与拼接的两通道图像达到误差范围，反向更新编码器和解码器的参数，完成训练后直接对新图像嵌入新视频中的秘密图像进行提取。本发对音频载体进行的可视化处理，将灰度秘密图像嵌入到音频载体中，并能高质量地提取出来。
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公开(公告)号：CN115688776B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211185619.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明是一种面向中文金融文本的关系抽取方法，用于中文金融文本处理。本发明方法包括：利用海量中文金融语料微调BERT结构训练金融文本编码器，对语句编码得到句向量；筛选金融关系数据集，对语句进行依存句法解析，基于硬剪枝策略输出邻接矩阵和句法类型矩阵；使用基于注意力机制的多层异构图卷积神经网络提取融合句法特征和实体类型特征的实体对；对金融关系触发词表中每类关系的触发词编码获得关系词向量，计算语句的相似度特征；将句向量、相似度特征和实体对拼接输入全连接分类器进行实体关系判断。本发明有效去除文本中冗余信息并保留关键信息，能从结构复杂和关系有重叠的金融长文本中有效抽取实体关系，比现有模型更具优越性。
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公开(公告)号：CN115482595B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211188905.7
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/40 , G06V20/70 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种基于语义分割的特定人物视觉伪造检测与鉴别方法，属于深度伪造与检测技术领域，提出了一种以特定人物的深度伪造视频检测为研究目标，基于半监督和语义分割的基本方法构建目标任务的个人特征模型，对构建的人脸区域属性掩码进行选择并分类，综合各属性分类权重输出结果的伪造视频检测方式。首先本发明构建基于语义分割的目标人物区域掩膜数据集；其次建立个人语义模型进行视觉伪造检测与鉴别对深度伪造视频进行检测。制作数据集过程中，利用半监督机器学习算法扩增数据集，解决特定人物数据集不足的问题并降低人工标注成本。
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公开(公告)号：CN115457985B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211131489.7
申请日：2022-09-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G11B20/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的可视化音频隐写方法，属于信息隐藏领域；具体为：首先，从公开网络中获取灰度秘密图像和音频数据集，并进行预处理，从中随机选择k个音频载体和灰度秘密图像，将每个灰度秘密图像分别隐写嵌入到一个音频数据中，空域拼接成两通道图像，经过编码器得到k个载密音频信号经离散小波变换，分成k个载密高频信号送入解码器网络D，重构出k个秘密图像；通过对数据集不断训练，使得重构的秘密图像与拼接的两通道图像达到误差范围，反向更新编码器和解码器的参数，完成训练后直接对新图像嵌入新视频中的秘密图像进行提取。本发对音频载体进行的可视化处理，将灰度秘密图像嵌入到音频载体中，并能高质量地提取出来。
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公开(公告)号：CN103905463A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410159442.0
申请日：2014-04-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/803
Abstract: 一种适用于多路径传输的连接管理与控制方法，其创新技术关键是：将子流的状态分解为在用INUSE和备用STANDBY两种，首先在通信双方的所有IP地址对之间建立子流，并将全部子流的状态都设置为STANDBY。此时，这些子流并不用于传输用户数据。然后，选择通信一端作为子流性能测试主控终端，由其对每一个网络接口上的所有子流测量往返时延，并在每一个网络接口上选择其中往返时延最小的子流，将其状态设置为INUSE，用于传输用户数据。这样就能使得具有多网络接口的两个通信终端，使用所有可能的子流中的性能较好的部分子流进行数据传输，达到既利用多网络接口的优势、获取较好的吞吐量性能，又尽量减少使用子流的数量，降低由子流调度管理带来开销的目的。
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