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公开(公告)号：CN118134809B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410408260.6
申请日：2024-04-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/77 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/80
Abstract: 本发明提出基于面部属性信息预测的自适应人脸修复网络和装置，通过面部解析网络的微调，从缺失人脸中预测获得完整脸部属性信息，以提供面部结构信息，如缺失人脸应有的姿势、表情和角度等；在面部修复中，区别现有人脸先验信息的方法，通过可分离自适应归一化模块自适应地提取结构信息并进行归一化，将预测的属性信息和输入人脸图像的特征信息进行自适应融合，以准确的结构指导面部结构的生成，最后通过多头判别器的身份提取器获取生成的图像和原始图像的身份信息，使用身份损失约束保证生成中身份的准确性。实验结果表明，本发明方法与现有方法相比，即使在复杂的遮挡部位不同的情况下，也能修复出具有准确结构和清晰纹理的面部图像。
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公开(公告)号：CN116704580A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310683248.1
申请日：2023-06-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于深度信息解耦的泛化性人脸伪造检测方法，首先将人脸图像输入到人脸特征提取基础网络，提取出对应的人脸表征信息，然后传递给深度信息解耦模块，深度信息解耦模块将人脸表征信息解耦为真伪判别相关信息和真伪判别无关信息，真伪判别无关信息包括人脸图像生成方法相关信息和其他信息，如人脸表情等；同时，所述深度信息解耦模块还约束所述真伪判别相关信息与真伪判别无关信息相互独立，进而提高伪造检测模型的鲁棒性和可泛化性。
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公开(公告)号：CN119785193A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510282109.7
申请日：2025-03-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/774 , G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了提出一种基于空频特征集成和动态边缘优化的深度伪造检测方法，通过空间‑频率特征集成模块和真实性感知边界损失函数显著提升了伪造内容的检测准确性和鲁棒性。本发明有效地结合了图像的空间域和频率域特征，使得模型能够更全面地识别伪造图像中的细微差别。此外，真实性感知边界损失函数通过动态调整边界，成功应对了类别不平衡问题，尤其在真实图像样本稀缺的情况下，显著提高了分类性能。本发明在多个具有挑战性的数据集上进行的实验验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN118052706A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410397562.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T3/04 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 发明提出融合交互注意力机制的任意风格迁移方法和装置，构建的迁移网络主要包括：基于Transformer编码器和可逆神经网络的联合特征编码模块、融合通道和空间的交互注意力的风格转换模块和空间感知插值模块，首先利用联合特征编码器中的Transformer编码器提取内容图像和风格图像的全局特征，利用可逆神经网络提取内容图像和风格图像的细节特征，然后将内容图像和风格图像的全局和细节的特征分别送进通道和空间的交互注意力中进行融合，得到全局风格化的特征和细节风格化特征；最后，使用空间感知插值模块进行自适应插值融合。本发明方法捕捉序列数据中的长距离依赖关系和局部模式，具有较强的泛化能力，融合空间和通道细节信息，更好地维持了图像原本的结构。
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公开(公告)号：CN117710508A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311804304.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国电子科技集团公司第十研究所
IPC: G06T11/00 , G06V20/13 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F16/29 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06V10/44 , G06F16/215 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于改进条件生成对抗网络的近地表温度反演方法和装置，构建近地表温度反演装置的生成器基于U‑net框架，在编码器和解码器之间引入了多尺度残差模块，更好地提取原始输入数据的关键特征；同时在解码器内引入注意力机制，有利于引导生成器输出更接近真实温度图像的数据。在生成器和判别器中引入风云卫星FY‑4A温度图像作为条件信息，判别器在多尺度上对生成图像和真实图像进行判别，使得判别器能够捕捉到图像的全局和局部信息，并对生成图像的细节进行更准确的评估。本发明方法和装置对近地表温度进行准确估计，通过自监督方式完成模型训练，自动输出高分辨率的近地表气温数据，有效解决台站点缺失导致近地表气温数据值缺失的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116840941A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310748101.6
申请日：2023-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和风云卫星的模式降水预报订正方法，以风云气象卫星云图数据作为输入，搭建结合了空洞卷积和注意力机制的U型降水预报订正网络，提高了24小时降水预报的准确性和可靠性，U型降水预报订正网络包括五层编码器和与之对应的五层解码器，所述编码器用于提取云图数据中与未来降水相关的特征信息，所述解码器接收降水相关特征信息，逐渐重建降水预报信息，最终输出降水预报订正结果。充分发挥了卫星遥感的优势，避免了在地形复杂区域由于台站观测和天气雷达观测数据缺测而受到的影响和限制，同时架构简单，具有更好的时效性。
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公开(公告)号：CN119785193B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202510282109.7
申请日：2025-03-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/774 , G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了提出一种基于空频特征集成和动态边缘优化的深度伪造检测方法，通过空间‑频率特征集成模块和真实性感知边界损失函数显著提升了伪造内容的检测准确性和鲁棒性。本发明有效地结合了图像的空间域和频率域特征，使得模型能够更全面地识别伪造图像中的细微差别。此外，真实性感知边界损失函数通过动态调整边界，成功应对了类别不平衡问题，尤其在真实图像样本稀缺的情况下，显著提高了分类性能。本发明在多个具有挑战性的数据集上进行的实验验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN118194961A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410412170.4
申请日：2024-04-08
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06N3/088 , G06N3/084 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出基于自适应语义特征的无监督解释方法，构建的可解释模型主要包括三个核心模块：特征级可解释性模块、自适应特征表达模块和特征重要性计算模块。首先将深度神经网络的深层特征映射视为其学习到的高级概念语义的抽象表达，然后使用非负矩阵分解技术从中无监督地提取出关键的语义信息，并进行特征级解释或结构化归因；通过维度缩放方案去实现自适应数量的特征提取；在特征重要性计算上，采用Shapley值算法进行计算。此外，生成显著性视觉解释来突出显示模型决策的关键区域。实验表明，本发明方法在解释准确度上更高，在不同的数据集和被解释模型的环境中，其解释准确度比现有方法有更好的表现，具有解释准确、鲁棒性和通用性的特点。
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公开(公告)号：CN118194187A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410283211.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/2433 , G06Q40/04 , G06Q20/40
Abstract: 本发明涉及一种应用于智慧金融的异常交易检测方法，包括：基于第三方支付平台的交易数据为相关金融平台中的交易双方用户构建相应的金融交易子图，并对所有金融交易子图进行融合处理生成相应的金融交易图；根据金融交易图的三元组数据识别所述金融交易图中在预设时刻下与对应目标用户顶点进行商品交易的第一用户顶点集合；为第一用户顶点集合中的每个第一用户顶点生成相应的第二用户顶点集合；基于所述第一用户顶点集合和所述第二用户顶点集合确定以目标用户顶点为交易行为起始点和交易行为终止点的目标金融交易环；基于所述目标金融交易环的结构特征和用户顶点的历史交易数据集确定与所述目标金融交易环相关的交易行为是否为异常交易行为。
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公开(公告)号：CN117765378B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410197246.6
申请日：2024-02-22
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种多尺度特征融合的复杂环境下违禁物品检测方法和装置，通过加强局部特征提取和缓解特征融合的语义冲突来提高对重叠目标和小目标的检测能力，设计多尺度注意力模块主干增强网络对重叠物体的局部特征提取能力，引入挤压激励注意力机制减少目标区域的冗余信息；针对小目标的信息丢失问题，设计自适应融合特征金字塔网络，引入包含细节信息的浅层特征和包含语义信息的深层特征防止小目标信息丢失；采用自适应权重融合策略和通道注意力机制，避免直接融合造成的目标信息丢失。实验结果表明，与现有方法相比，本发明即使在物品遮挡严重、背景复杂的情况下也能准确检测出目标，同时具有更优秀的小目标检测能力。
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