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公开(公告)号：CN117979115A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410069876.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于扩散模型的虚拟主播全身视频生成方法和系统，包括：获取人物视频，每个人物视频具有对应的人物外观控制图像；构建用于生成视频的扩散模型，输入人物外观控制图像至图像编码器，得到训练外观描述；为人物视频的帧画面添加噪声数据得到含噪图像；图像去噪模型根据训练外观描述和含噪图像对应的三维人体数据，进行图像去噪，构建损失函数训练扩散网络，得到虚拟人物视频生成模型；获取人物全身姿态的多帧目标三维数据和其目标虚拟人物图像，输入目标虚拟人物图像至图像编码器，得到目标外观描述；虚拟人物视频生成模型的图像去噪模型根据目标外观描述和目标三维数据，为噪声图像降噪，得到目标虚拟人物视频。
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公开(公告)号：CN112001218B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202010563714.9
申请日：2020-06-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
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公开(公告)号：CN115563272A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211106105.6
申请日：2022-09-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于领域和样例级别迁移的跨领域虚假新闻检测方法和系统，包括：获取多个源领域和一个目标领域的新闻数据，作为训练数据，基于该训练数据，通过元学习的方式训练得到泛化模型；基于该目标领域的新闻数据，执行掩码语言训练任务，训练掩码语言模型，得到用于进行迁移性度量的语言模型；在该源领域的新闻数据上计算语言模型的迁移性，根据该迁移性对该源领域的新闻数据进行加权；使用该目标领域的新闻数据和加权后的源领域的新闻数据引导该泛化模型适应目标领域，得到该目标领域的虚假新闻检测模型；通过该虚假新闻检测模型完成对该目标领域新闻的虚假检测。
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公开(公告)号：CN110188284B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201910341053.2
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种基于检索辅助的谣言检测方法及系统，包括：获取待谣言检测的对象信息，并使用谣言检测算法对该对象信息进行判定，得到该对象信息的初步谣言检测结果；集合已标记谣言标签的谣言信息作为谣言库，抽取得到该对象信息的关键词，以该关键词检索该谣言库，得到该谣言库中与该对象信息相似的多条相似谣言，计算每一条该相似谣言与该对象信息之间的相似度，以为每一条该相似谣言赋予权重，并根据每一条该相似谣言的谣言标签和权重，加权求和得到该多条相似谣言的辅助谣言检测结果；根据该初步谣言检测结果和该辅助谣言检测结果，综合判定该对象信息的谣言标签。
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公开(公告)号：CN113537027A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110776853.4
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于面部划分的人脸深度伪造检测方法和系统，包括：对训练数据，提取全局人脸特征；根据获取全局人脸特征过程中产生的浅层卷积特征，将该浅层卷积特征根据预设的面部划分方式，划分为多个图像区域，分别将该图像区域输入至局部人脸特征提取模型，得到该人脸图像的多个局部特征；通过注意力模型提取该多个局部特征间的关系特征，并将该关系特征与该全局特征拼接后输入至二分类模型，得到该训练数据的检测结果，根据该结果和该标签构建损失函数，以训练该全局人脸特征提取模型、局部人脸特征提取模型、注意力模型和该二分类模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109657538B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201811309249.5
申请日：2018-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于上下文信息指导的场景分割方法，包括：以残差结构网络构建基于上下文信息的指导模块；以原始图像为输入，通过多个3×3卷积层输出初级特征图；以该初级特征图为输入，通过多个该指导模块输出中级特征图；以该中级特征图为输入，通过多个该指导模块输出高级特征图；以该高级特征图为输入，通过场景分割子网络，获得该原始图像的场景分割结果。本发明设计的分割网络的参数量小，并且在特征提取时，利用全局特征提取器进一步去修正局部特征和对应的周围上下文特征组合成的联合特征，这使得模型更有利于去学习分割的特征，极大的提高了现有移动端场景分割网络的性能。
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公开(公告)号：CN110233833B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910433366.0
申请日：2019-05-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明的实施例提供了支持社交网络用户隐私保护的消息发送方法及系统，包括获取用户待发送的消息和用户对于该消息的隐私保护设置；获取用户的好友列表并对于每个好友，利用预先训练好的隐私泄露概率模型计算该消息通过其泄露给每个不可见对象的概率；以及从该用户的好友列表中选择满足所述隐私保护设置的最大子集，将所述消息发送给所选择的最大子集中的每个好友。本发明实施例的技术方案能准确地预测某个消息到达某个对象的可能性，在尽可能保证消息在好友中曝光度的同时，更有效地保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN107918782B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201711265210.3
申请日：2017-12-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种训练用于生成描述图像内容的自然语言的模型的方法，以及采用所述模型生成描述图像内容的自然语言的方法。其中，所述训练方法，包括：A1)将图像训练集中图像的全局特征以及局部特征作为注意力机制的输入，以获得同时包含全局特征以及局部特征的融合的结果；A2)将所述融合的结果和单词训练集作为长短记忆网络的输入，利用损失函数对所述注意力机制以及所述长短记忆网络进行训练，获得所述注意力机制的权值以及所述长短记忆网络的权值；其中，所述损失函数是已知图像的内容、以及描述所述图像内容的自然语句中前一个或多个单词时第i个单词的条件概率的函数，i＝1,…imax。
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公开(公告)号：CN110032733A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910184862.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种针对新闻长文本的谣言检测方法及系统，包括：获取指定新闻平台中大于预设字数的文本作为长文本，提取长文本中段落的关键词，并以该关键词检索社交平台获取社交数据，使用文本相关性算法获得该段落的相关数据；获取标注数据集，标注数据集包括已标注谣言信息的多个社交数据，使用标注数据集训练多个分类模型，并将训练完成的分类模型集合为融合模型，使用融合模型得到相关数据的可信度得分，用以代表段落为非谣言的概率。本发明使用异源检测方法解决了难以对长文直接判别的问题。
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公开(公告)号：CN109977393A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201711464946.3
申请日：2017-12-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于内容争议性的流行新闻预测方法，包括：争议性模式挖掘步骤，构建多任务学习的卷积神经网络模型，以对历史流行新闻进行模式的挖掘，得到该历史流行新闻的内容争议性模式的特征；流行新闻预测步骤，将新生新闻转化为词语字符的合集C，并将该合集C与该内容争议性模式进行匹配，得到该新生新闻的争议度得分P，以判断该新生新闻是否属于流行新闻；预测结果验证步骤，通过该新生新闻的实际流行性对该卷积神经网络模型进行验证，并使用验证结果对该卷积神经网络模型进行训练。本发明从争议性新闻本质的内容模式出发，能够实时准确地预测出潜在的流行新闻。
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