-
公开(公告)号：CN102506950B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110347643.X
申请日：2011-11-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01F1/708
Abstract: 本发明是一种检测电磁泵自由流量和反压流量的装置及检测方法，所述装置包括三个水槽、安全阀、压力传感器、电磁泵、阀门、三个电磁阀、溢流阀、柱状水管、两个液位开关、输入输出板及计算机，利用所述装置实现检测电磁泵自由流量和反压流量的方法：打开主控制阀门和第二电磁阀，关闭第一和第三电磁阀，让水路形成一个自由流通的水路；当需要测试流量参数时，利用电磁泵将柱状水管内的液体上升，由计算机记录并计算液体经过两个液位开关的时间差和两个液位开关之间的液体体积，得到自由流量；打开第三电磁阀，排空柱状水管内的液体，关闭第二电磁阀，打开第一电磁阀，由于溢流阀的存在，维持电磁泵始终处于设定的压力之中，来完成反压流量的测量。
-
公开(公告)号：CN119540659A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510090708.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种反事实解释生成方法及装置，涉及反事实解释技术领域，所述方法包括：根据待解释图像的真假类别，构造第一文本指令；第一文本指令是与待解释图像的真假类别相反的文本指令；将待解释图像输入微调后的潜在扩散模型中，微调后的潜在扩散模型基于第一文本指令的指导，生成待解释图像对应的反事实解释；其中，微调后的潜在扩散模型是潜在扩散模型基于集成分类器的损失进行微调后得到的。本发明实现更有效和高效的生成反事实解释。
-
公开(公告)号：CN116168433A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211661002.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开涉及一种轻量化人脸伪造检测模型构建方法及装置、设备及存储介质，所述方法包括：从已知的人脸伪造检测模型中获取目标权重和目标激活值，并对目标权重和目标激活值进行量化计算，得到量化后权重和量化后激活值；基于已知的人脸伪造检测模型，根据随机噪声生成校准数据；将已知的人脸伪造检测模型中的目标权重和目标激活值，替换成量化后权重和量化后激活值，得到轻量化人脸伪造检测模型；根据所述校准数据对轻量化人脸伪造检测模型进行激活值校准，得到校准后轻量化人脸伪造检测模型，能够满足对人脸伪造内容的快速检测和在线应用需求，同时，从隐私保护与信息安全的角度出发，能够通过无数据模型压缩技术来开发轻量化人脸伪造检测模型。
-
公开(公告)号：CN113255571B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110665199.X
申请日：2021-06-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供抗JPEG压缩的伪造图像检测方法，包括：截取原始图像中脸部区域，删除无用的背景信息，然后将所得到的人脸图像调整到固定的大小，得到人脸图像文本；将所述脸图像文本由RGB颜色空间分量转换到YCbCr颜色空间分量，得到YCbCr图像文本；将所述YCbCr图像文本分割成一系列8×8像素的块；将所述YCbCr图像文本中的每一个8×8像素的块的每个颜色空间通道的分量数据进行离散余弦变换，将YCbCr颜色空间分量转化为192个频率通道，将所述YCbCr图像文本经过DCT变换后转化为192个频率通道的数据；在192个频率通道的数据中挑选中低频的通道数据；将所述中低频的通道数据输入CNN网络进行图像检测。
-
公开(公告)号：CN111539942B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010348237.4
申请日：2020-04-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人脸识别、深度学习与图像取证领领域，具体涉及一种基于多尺度深度特征融合的人脸深度篡改图像的检测方法、系统、装置，旨在解决人脸深度篡改图像检测方法检测准确率低的问题。本系统方法包括：获取待检测的人脸图像，作为输入图像；将输入图像进行归一化处理，并通过预训练的人脸检测模型得到检测结果；人脸检测模型基于卷积神经网络构建，其卷积层由深度卷积网络、空洞卷积网络构成。本发明提高了人脸深度篡改图像的检测率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113313132A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110875691.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开涉及一种对抗样本图像的确定方法、装置、电子设备及存储介质，上述方法包括：获取原始图像，并通过降维算法将所述原始图像转换为原始图像流形；调用图像搜索函数，以根据所述原始图像流形确定目标图像；通过神经网络模型，根据所述原始图像流形和所述目标图像，确定对抗样本图像，其中，所述神经网络模型已通过训练，学习到并保存有所述神经网络模型输入的图像和输出的目标特征之间的对应关系，所述对抗样本图像通过在所述神经网络模型的特征空间进行度量学习确定。采用上述技术手段，解决现有技术中，在生成对抗样本时，容易过度拟合训练模型的结构，从而造成相对较低的迁移性等问题。
-
公开(公告)号：CN113255571A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110665199.X
申请日：2021-06-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供抗JPEG压缩的伪造图像检测方法，包括：截取原始图像中脸部区域，删除无用的背景信息，然后将所得到的人脸图像调整到固定的大小，得到人脸图像文本；将所述脸图像文本由RGB颜色空间分量转换到YCbCr颜色空间分量，得到YCbCr图像文本；将所述YCbCr图像文本分割成一系列8×8像素的块；将所述YCbCr图像文本中的每一个8×8像素的块的每个颜色空间通道的分量数据进行离散余弦变换，将YCbCr颜色空间分量转化为192个频率通道，将所述YCbCr图像文本经过DCT变换后转化为192个频率通道的数据；在192个频率通道的数据中挑选中低频的通道数据；将所述中低频的通道数据输入CNN网络进行图像检测。
-
公开(公告)号：CN109247923A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811362231.1
申请日：2018-11-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于生物识别技术领域，尤其涉及一种基于视频的非接触式脉搏实时估计方法及设备，旨在增强实时体验与运动鲁棒性。本发明的方法包括：从视频流中获取感兴趣皮肤区域；计算所述视频流每一帧中所述感兴趣皮肤区域内所有像素的原始RGB信号；对所述原始RGB信号进行预处理；使用训练好的深度神经网络滤波器对所述预处理后信号进行滤波，得到脉搏估计信号；对所述脉搏估计信号进行心跳峰值检测；根据所述心跳峰值，采用预设方式计算当前瞬时心率。本发明可以有效地实现脉搏信号估计与瞬时心率计算，且具有较好的实时性、准确性和鲁棒性，适用于刑侦测谎、健康监测、生物识别中活体检测等领域。
-
公开(公告)号：CN104899606B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201510338406.5
申请日：2015-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于局部学习的信息隐藏检测方法，该方法包括：构建包含正负样本的训练样本数据库；对任一待检测样本，在样本数据库中搜索与其最相似的K个正负样本对，构成局部训练集；在局部训练集上，进行分类器的训练学习，在学习过程中，加入正负样本成对这一约束，使用优化算法获得最优分类器；用得到的分类器对待检测样本进行判别分类，得到所述待检测样本是否经过信息隐藏的检测结果。本发明充分利用局部学习能够较好地克服类内变化大、降低噪声影响以及较少需要先验知识等优势，提高了信息隐藏检测的效果，可应用于基于模式识别的信息隐藏检测算法分析系统中。
-
公开(公告)号：CN107292269A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710484342.9
申请日：2017-06-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及人脸图像识别、计算机视觉与图像取证领域，提出一种基于透视失真特性的人脸图像鉴伪方法、存储、处理设备，该方法包括：S1：识别2D图像中的人脸的关键点以及轮廓；S2：获取对应3D模型中的关键点；S3：基于2D图像与所述3D模型中的关键点的对应关系计算相机参数；S4：基于所述2D图像中的轮廓对所述相机参数进行优化；S5：多次采样二维人脸关键点获取相机内参数估计点云；S6：计算所述相机内参数估计点云与相机标称内参数的不一致性，进行人脸图像真伪的判断。本发明可以有效的实现对2D图像进行鉴伪，且具有较高的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
82
records
(took 0.045 seconds)
