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公开(公告)号：CN104717058A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510069374.3
申请日：2015-02-10
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种密码遍历方法和装置。该方法包括：获取进行密码遍历的预设字符集；获取预设字符集对应的概率因子集和关联因子集，其中，概率因子集包括预设字符集中每一字符对应密码每位的概率因子，关联因子集包括预设字符集中任意两个字符的关联因子；以及根据概率因子集和关联因子集确定遍历密码。通过本发明，能够将常用密码优先遍历到。
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公开(公告)号：CN114220145B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202111436624.4
申请日：2021-11-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本申请涉及伪造人脸检测的技术领域，尤其是涉及一种人脸检测模型生成方法，该方法针对每层残差卷积块分别建立引导约束损失函数，从而将后一个残差卷积块的分类结果作为前一个残差卷积块的标签，将引导约束损失函数与主干网络损失函数合并获得框架损失函数，利用深层的卷积块分类预测来作为浅层的卷积块的标签，逐渐引导浅层网络的训练以及参数更新。本申请还提出了一种伪造人脸检测方法，伪造人脸检测方法中使用的人脸检测模型预先基于人脸检测模型生成方法训练得到，使用该人脸检测模型去检测真假人脸的准确率较高。
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公开(公告)号：CN115311719A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210964078.X
申请日：2022-08-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于多阶注意力机制融合的人脸属性识别算法，该算法包括：响应于人脸检测方法和人脸对齐方法，获取图像中的完整人脸区域，并输出人脸图像；将获取的人脸图像输入至卷积神经网络模型中，进一步提取该人脸图像的若干图像特征进行训练并处理；以及同时将获取的人脸图像的图像特征输入至多阶注意力机制融合网络模型中进行训练和处理；完成对该人脸图像的属性识别。通过在卷积神经网络的基础上引入了多阶注意力机制融合网络，利用Transformer构建全局特性信息的能力，学习图像所有的面部属性信息，利用卷积神经网络强大的特征信息提取能力和多阶注意力机制融合网络建模全局特性信息的能力，提升了算法对面部多种属性的识别能力。
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公开(公告)号：CN115272678A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210931871.X
申请日：2022-08-04
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明给出了一种异图拼接检测方法和系统，包括构造数据集，数据集包括前景数据集和背景数据集，基于前景数据集和背景数据集随机组合异图拼接数据集；对异图拼接数据集进行高斯模糊与质量随机变换处理，随机形成训练集、验证集和测试集；构造深度语义分割模型，深度语义分割模型结合自注意力机制与局部递归UNET，利用训练集训练深度语义分割模型，其中，代价函数为Tversky Loss和Focal Loss之和，完成训练后通过简单平均法融合最终模型结果；利用最终模型结果进行异图拼接检测。该异图拼接检测方法具有提升识别率明显、精度高，结果直观的优点。
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公开(公告)号：CN111160220B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201911368237.4
申请日：2019-12-26
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的包裹检测方法、装置及存储介质，该方法包括：获取视频源中的一帧图像；使用训练后的深度神经网络模型检测所述图像中是否存在包裹，如果是，则计算包裹的尺寸；如果所述包裹的尺寸超过第一阈值，则将该包裹标记为大件包裹，否则进行行人检测；如果所述距离大于第二阈值，则将所述包裹标记为无主包裹；如果存在大件包裹或无主包裹则发出警报。即本发明使用与传统背景建模完全不同的技术，不需要区分前景和背景，因此可用于机器人移动场景下的包裹检测，使得机场的包裹检测不留死角，且不需要安装大量的摄像头，节约了成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114445877A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111609184.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种智能换脸方法，获取第一图像和第二图像，将所述第一图像以及第二图像输入至预先训练好的智能换脸模型中进行换脸，通过对所述第一图像以及所述第二图像进行特征提取，并通过归一层将提取得到的特征通过所述归一层进行特征整合，得到换脸图像，通过双阶段网络结构对于图像特征的降维鲁棒处理，实现了利用小样本数据集对于智能换脸模型的快速训练，而且在智能换脸模型完成训练后，在对于其他图像进行智能换脸时，无需采用大量图像数据对智能换脸模型进行训练即可完成对其他类型图像的特征提取以及融合，极大地增强了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN114444565A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111533371.2
申请日：2021-12-15
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/84
Abstract: 本发明涉及一种图像篡改检测方法、终端设备及存储介质，在图像篡改检测模型中，网络主干部分采用Faster‑RCNN网络，将RPN层的输出与输入图像共同输入新的ROI pooling层，ROI pooling层输出的图像经过重采样处理得到重采样频谱图，将重采样频谱图输入LSTM网络后得到重采样特征图，将重采样特征图经过上采样层和卷积层后的输出与Faster‑RCNN网络的输出共同输入双线性池化层进行融合。本发明解决了目前深度学习网络在伪造篡改领域特征提取不充足的问题。
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公开(公告)号：CN114220145A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111436624.4
申请日：2021-11-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本申请涉及伪造人脸检测的技术领域，尤其是涉及一种人脸检测模型生成方法，该方法针对每层残差卷积块分别建立引导约束损失函数，从而将后一个残差卷积块的分类结果作为前一个残差卷积块的标签，将引导约束损失函数与主干网络损失函数合并获得框架损失函数，利用深层的卷积块分类预测来作为浅层的卷积块的标签，逐渐引导浅层网络的训练以及参数更新。本申请还提出了一种伪造人脸检测方法，伪造人脸检测方法中使用的人脸检测模型预先基于人脸检测模型生成方法训练得到，使用该人脸检测模型去检测真假人脸的准确率较高。
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公开(公告)号：CN105262584B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201510566308.7
申请日：2015-09-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L9/08
Abstract: 本申请提供了一种分布式密码恢复方法和系统，所述方法包括：根据待恢复密码的密码规则信息，计算密码空间；根据各计算节点在单位时间内的密码处理能力，在所述密码空间范围内为每个计算节点分配相应大小的任务块，触发各计算节点根据所述任务块的信息执行相应的密码遍历；为已经完成密码遍历任务的计算节点再次分配相应大小的任务块，直至所述密码空间被遍历完成。本申请优选实施例根据各计算节点单位时间内的密码处理能力为其分配相应大小的任务块进行密码遍历，可保证分布式环境下不同计算节点负载均衡，另外，系统容错能力强，当一个或多个计算节点出现异常时，恢复错误的代价很小，整体性能可达到最优。
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公开(公告)号：CN107579821A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710851440.1
申请日：2017-09-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种密码字典生成方法及计算机可读存储介质，方法包括：收集密码集；生成测试集；通过递归神经网络模型对当前的密码集进行训练，得到字典模型；根据字典模型生成字典；根据测试集，得到当前的密码集的命中率；随机修改当前的密码集，得到新的密码集；通过递归神经网络模型对新的密码集进行训练，得到新的字典模型；根据新的字典模型生成新的字典；根据测试集，得到新的密码集的命中率；若新的密码集的命中率大于当前的密码集的命中率，则令更新次数加一，并将新的密码集作为当前的密码集；当更新次数达到预设的第一次数时，根据当前的密码集对应的字典模型，生成密码字典。本发明最终生成的密码字典可提高密码恢复的成功率。
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