公开(公告)号：CN109977865B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN201910231519.3

申请日：2019-03-26

Applicant: 江南大学

Inventor： 宋晓宁 ,  陈酉明

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于人脸颜色空间和度量分析的欺诈检测方法，该方法是针对打印照片作为欺诈手段所设计的识别模型。原始图像为RGB三通道的彩色图像，通过颜色空间转换将原始图像转换到多个颜色空间，接着提取LBP局部纹理特征，得到各个颜色空间的纹理图。所有的特征图通过度量分析的训练算法，得到投影的映射矩阵，经过计算可以将特征图映射投影到更具判别性的特征空间，最后我们合并所有的统计量特征，送入卷积神经网络，计算分类结果。本发明解决了现有欺诈检测技术普遍存在的识别效率不高，容易受到噪声干扰等问题。

公开(公告)号：CN116013299A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211405410.5

申请日：2022-11-10

Applicant: 江南大学

Inventor： 徐天阳 ,  赖丽娜 ,  张赟捷 ,  宋晓宁 ,  朱学峰 ,  吴小俊

IPC: G10L15/26 ,  H04N19/20 ,  H04N21/485

Abstract: 本发明公开了一种局部语义指导的多特征融合视频文本生成方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括构建并训练视频文本生成模型，将视频片段输入训练好的视频文本生成模型中；提取视频片段中预设帧数的局部空间语义特征；提取视频片段的全局空间语义特征；提取全局空间语义特征中的时间序列特征；将局部空间语义特征、全局空间语义特征和时间序列特征融合；并融合后进行平均池化操作，得到全局平均池化特征；将融合特征和全局平均池化特征输入编码器中进行编码‑解码模块中，得到视频片段的视频字幕。本发明融合局部、全局和时间序列特征，使获得语义更丰富，干扰更小，关键信息更多的视频字幕。

公开(公告)号：CN113537494A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110838268.2

申请日：2021-07-23

Applicant: 江南大学

Inventor： 胡聪 ,  徐灏琦 ,  吴小俊 ,  宋晓宁 ,  陆恒杨

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06N20/20 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于黑盒场景的图像对抗样本生成方法，包括：将图片x输入至多个白盒模型，分别得出目标标签或真实标签的概率值；动态计算所述概率值对应白盒模型的权重；根据所述概率值与所述白盒模型的权重，得到集成模型的概率值；根据所述集成模型的概率值计算损失值，并进行反向传播；将所述反向传播后图片的梯度作为扰动图像，加入到对抗样本中；重复迭代，获取最终对抗样本。本发明方法能够在黑盒环境下取得更好的效果，后续深入分析了对抗样本的生成过程，进一步证实动态集成方法能够按照预期合理得调整各个模型的权重，并增强对抗样本的黑盒效果。

公开(公告)号：CN109948717A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910231530.X

申请日：2019-03-26

Applicant: 江南大学

Inventor： 宋晓宁 ,  陈耀

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种生成对抗网络的自生长训练方法，包括以下步骤，将随机噪声数据输入到生成对抗网络的生成器中，通过反卷积操作，训练卷积通道较小的种子神经网络框架，并将所述种子神经网络框架训练至目标程度；在所述种子网络训练结束之后将所述种子神经网络框架进行自生长运算，将所述种子神经网络框架的通道数增多，生长为成熟型网络；将所述成熟型网络进行剪枝操作，并设定剪枝操作为稀疏化剪枝。本发明的有益效果：本发明提出的自生长生成对抗网络能够有效的解决这个问题；三是同时针对生长方式提出特定的剪枝方法-稀疏化剪枝，能够减掉特征图中相似性较高的特征图。