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公开(公告)号:CN113989245B
公开(公告)日:2023-01-24
申请号:CN202111279666.1
申请日:2021-10-28
Applicant: 杭州中科睿鉴科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多视角多尺度图像篡改检测方法以解决现有图像篡改检测算法图片级误报多、泛化性差的问题。本发明所采用的技术方案是:获取待检测的RGB图像;将RGB图像输入经训练的多视角多尺度监督篡改图像检测模型,模型给出篡改/真实的二分类预测结果和篡改区域的分割预测图;所述多视角多尺度监督篡改图像检测模型,包括:边缘约束模块、噪声感应模块、深度注意力模块和双注意力模块。本发明适用于计算机视觉中的图像篡改检测领域。
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公开(公告)号:CN114820476A
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210378158.7
申请日:2022-04-12
Applicant: 中科计算技术创新研究院 , 杭州中科睿鉴科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/40 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/16 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于合规性检测的身份证识别方法,为:将待识别身份证图片输入经训练的身份证类型检测模型,通过模型判断该身份证图片的类型是否合规;对类型合规的身份证图片进行有效区域检测,定位身份证图片上的有效文本区域及人像区域;在设定分辨率尺度下计算身份证图片上各有效文本区域的清晰度得分,对身份证图片上所有文本区域的清晰度得分取均值作为该图片的整体清晰度得分;分割出有效文本区域中的单独字符,计算相邻字符间距和该相邻两字符长度的比例,基于标准模板匹配,对于比例超出可接受范围的认定存在篡改可能性;将有效人像区域输入经训练的人像篡改检测模型,通过模型完成对人像区域的篡改检测。本发明适用于图像识别技术领域。
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公开(公告)号:CN113989713A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111265016.1
申请日:2021-10-28
Applicant: 杭州中科睿鉴科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于视频帧序预测的深度伪造检测方法,以提高时序模型对时序特征的关注。本发明所采用的技术方案是:一种基于视频帧序预测的深度伪造检测方法,其特征在于:将可疑视频输入经训练的时序模型,通过时序模型提取该可疑视频的特征,将特征输入真假分类器,真假分类器输出该可疑视频真假概率;所述时序模型的训练,包括:随机将视频片段原有连续的视频帧打乱,并记录下打乱的方式;将打乱的视频帧输入时序模型提取特征,该特征同时送入帧序分类器和真假分类器;帧序分类器的结果和打乱方式之间计算帧序预测损失,真假分类器的结果和视频片段的真假标签之间计算真假分类损失。本发明适用于机器学习和计算机视觉领域。
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