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公开(公告)号：CN114419633A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111650672.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 公开了一种用于证件文档类图像篡改的检测方法和系统，包括对原始图像进行第一次篡改和后处理，在第一次篡改和后处理的基础上进行第二次篡改和后处理获得篡改图像；利用结构相似性算法从亮度、对比度和结构分别比较原始图像和篡改图像的灰度图的差异性，获得伪造区域掩膜图；将篡改图像和伪造区域掩膜图输入基于ScSE U‑Net网络以及孪生网络进行训练获得检测模型；利用检测模型对待检测图像进行推理，获得预测的掩膜图像。本发明可以有效提升证书文档类的图像篡改检测和定位能力。
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公开(公告)号：CN112131506B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011013718.6
申请日：2020-09-24
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/958 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种网页分类方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集多种类型的网页，根据每个网页中至少两种类型的特征构建图结构，并对网页的类型进行标记后，将所有具有类型标记的图结构组成训练集；S2：构建图卷积神经网络模型，通过训练集对图卷积神经网络模型进行训练，将训练后的模型作为网页分类模型；S3：针对待分类网页，根据步骤S1所述的至少两种类型的特征构建图结构后，通过网页分类模型确定图结构对应的网页类型。本发明充分学习网页中的文本和图片等额外的异构信息来构建网页分类模型，相对现有网页分类方法，能有效的解决基于单一数据结构的网页分类方法的局限性，能够明显解决网页特征稀疏问题。
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公开(公告)号：CN114283472A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111554032.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于光流估计的人脸图像美颜检测方法及系统，该方法包括：对待处理的人脸图像进行裁剪获得人脸区域图像，对人脸区域图像进行变形处理获得人脸变形图像，将人脸区域图像和人脸变形图像输入光流提取网络中；分别提取人脸区域图像和人脸变形图像的特征进行融合，使用反卷积网络对特征融合后的图像进行光流提取，获得光流场图像；将待处理人脸图像进行下采样，将下采样图像和待处理图像输入光流场检测网络，进行两层级联特征融合，获得第一特征图、第二特征图和第三特征图并分别计算三张特征图与光流场图像的共同差异，反向传播给光流场检测网络，直至光流场检测网络收敛。根据光流场进行图像复原，能在人脸变形上表现出较好的性能。
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公开(公告)号：CN112711943A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011497407.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/53 , G06F40/58 , G06F16/33 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种维吾尔文语种识别方法，通过构建基于维吾尔文的词汇数据库，并且基于维吾尔文语句的联合概率函数建立语言模型；根据待分析数据的词数选择词汇数据库或语言模型判断待分析数据是否为维吾尔文，其中通过语言模型计算出条件概率值以评估待分析数据的语句的合理性，并通过归一化处理的结果分析出待分析数据是否为维吾尔文。通过词汇数据库比对，对较短的内容进行判断提高准确度。本发明通过词汇数据库查询以及语言模型分析的技术提升对聊天内容中的维文识别。通过维文聊天数据和新闻数据能够准确的判断聊天中的维文信息，有助于维文翻译以及对聊天内容的分析阅读。
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公开(公告)号：CN112613433A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011582655.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种行人重识别的生成数据的伪标签分配方法及系统，包括利用深层卷积生成对抗网络的方法在行人重识别的真实数据集的基础上生成无标签的数据并构成无标签数据集；根据动态标签分布为无标签数据集中的无标签的数据分配虚拟标签，再通过设置稀疏化因子随机将一定数量的虚拟标签的权重设置为0，得到稀疏正则化多伪标签；利用Softmax进行预测获得行人属于某个预定义类的概率；根据标签分布和概率，得到优化的交叉熵损失函数；将无标签数据集与稀疏正则化多伪标签进行结合，再与真实数据集融合构成训练样本，根据损失函数对训练样本进行训练得到行人重识别模型。避免了模型在某些预定义类的特征上出现过拟合的现象，提升了模型的泛化性能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112348015A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011238231.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于级联神经网络的文字检测方法、装置及存储介质，该方法通过收集样本，并对样本进行处理生成数据集；搭建第一全卷积网络，通过数据集对第一全卷积网络进行训练至网络收敛，并通过训练后的第一全卷积网络对数据集进行推理，获得回归结果；搭建第二全卷积网络，通过回归结果对第二全卷积网络进行训练至网络收敛；将待验证图片输入第一全卷积网络，若第一全卷积网络判断在滑窗范围内存在文字，则裁剪下滑窗范围内的区域做双线性插值尺度变换并输入第二全卷积网络，通过第二全卷积网络判断区域是否为文字区域。该方法具有更好的泛化性能，并能够在保证检测准确率与召回率的同时，降低模型大小，从而提升文字检测算法性能。
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公开(公告)号：CN112214601A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011131358.X
申请日：2020-10-21
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/205 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种社交短文本情感分类方法、装置及存储介质，在自动分析和挖掘社交短文本的情感倾向时，先获取用户发表的文本，再抽取计算文本上下文情感特征值和先验极性情感特征值，使用Word2Vec等预训练词向量模型训练生成文本词向量表示，利用多窗口卷积操作，获取不同粒度的文本语义关系，使用多头自注意力网络，有效捕获和记忆文本较长距离上下文语义信息，同时避免循环神经网络无法并行计算的问题，多层卷积和池化组合从不同层次抽象文本情感语义表示，最后组合不同层次的情感特征向量表示，能够更加全面和多样的描述文本所包含的显式和隐式的情感语义特征，从而提高短文情感极性分析的性能。
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公开(公告)号：CN112183492A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011222677.1
申请日：2020-11-05
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸模型精度矫正方法、装置及存储介质，分别采用包含有第一人脸检测算法的第一人脸识别系统和包含有第二人脸检测算法的第二人脸识别系统对同一个数据集进行人脸图像提取，获取目标样本对；以人脸识别训练数据集作为训练集通过微调超参数并执行数据增强变换方案对第一人脸识别系统中的人脸特征提取模型进行训练；将第一人脸识别系统作为学生网络，经过以上步骤训练后的人脸特征提取模型为教师网络，利用目标样本对通过知识蒸馏对学生网络进行训练，知识蒸馏采用异质同源样本自蒸馏结构；将第二人脸检测算法结合经过以上步骤训练后的学生网络形成第三人脸识别系统。该方法高速、有效，简化了人脸检测算法更换后精度矫正的全流程。
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公开(公告)号：CN112149739A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011019291.0
申请日：2020-09-25
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种特殊服饰检测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：采集包含特殊服饰的图片组成训练集；通过训练集对全卷积神经网络模型和卷积神经网络分类模型进行分别训练；获取待检测图片；根据训练后的全卷积神经网络模型对待检测图片中的特殊服饰所在区域进行初步定位；根据初步定位的特殊服饰所在区域从待检测图片中截取候选区域；通过训练后的卷积神经网络分类模型对候选区域对应的图片进行分类，得到待检测图片对应的特殊服饰的类型。本发明使用最新的人工智能技术，在不降低或极小降低速度的前提下充分提高了特殊服装的检测准确率。
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公开(公告)号：CN111783674A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010628541.4
申请日：2020-07-02
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明给出了一种基于AR眼镜的人脸识别方法和系统，包括在AR眼镜上部署第一人脸特征库以及用于人脸识别的第一压缩神经网络模型，并利用AR眼镜上的图像采集终端实时抓拍人脸图像；响应于AR眼镜未接入网络，利用压缩神经网络模型进行人脸图像的人脸识别；响应于AR眼镜与移动终端建立联系，将人脸图像传输至移动终端，并利用移动终端上部署的第二压缩神经网络模型进行人脸图像的人脸识别；响应于AR眼镜接入网络，将人脸图像传输至后台服务器，并利用后台服务器上部署的深度学习的神经网络模型进行人脸图像的人脸识别；在AR眼镜上示出人脸识别的匹配结果。该基于AR眼镜的人脸识别方法和系统可根据不同使用环境切换工作模式，快速完成识别工作。
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