公开(公告)号：CN113706524B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202111092039.7

申请日：2021-09-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 郭捷 ,  甘唯嘉 ,  罗吉年 ,  邱卫东 ,  黄征

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 一种基于持续学习方法改进的卷积神经网络翻拍图像检测系统，包括：卷积神经网络模块、持续学习支持模块和独立数据集分类模块，其中：包含提取网络的卷积神经网络模块从以数据集序列形式输入的图像中提取出深度特征；由若干串联的子网络组成的持续学习支持模块针对不同的数据集序列生成对应的子网络参数；由若干独立的分类器组成的独立数据集分类模块对不同的数据集序列中的每一个数据集生成独立的分类器用于针对性分类并最终得到翻拍检测结果。本发明针对不同的数据集序列，对每个数据集生成独立的子网络结构用于记忆其独特的特征，最终使得整体网络在每个不同的数据集上达到较好的检测准确率。

公开(公告)号：CN113706524A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111092039.7

申请日：2021-09-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 郭捷 ,  甘唯嘉 ,  罗吉年 ,  邱卫东 ,  黄征

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于持续学习方法改进的卷积神经网络翻拍图像检测系统，包括：卷积神经网络模块、持续学习支持模块和独立数据集分类模块，其中：包含提取网络的卷积神经网络模块从以数据集序列形式输入的图像中提取出深度特征；由若干串联的子网络组成的持续学习支持模块针对不同的数据集序列生成对应的子网络参数；由若干独立的分类器组成的独立数据集分类模块对不同的数据集序列中的每一个数据集生成独立的分类器用于针对性分类并最终得到翻拍检测结果。本发明针对不同的数据集序列，对每个数据集生成独立的子网络结构用于记忆其独特的特征，最终使得整体网络在每个不同的数据集上达到较好的检测准确率。

公开(公告)号：CN113763373B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202111091084.0

申请日：2021-09-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 回红 ,  罗吉年 ,  郭捷 ,  甘唯嘉 ,  邱卫东 ,  黄征

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 一种域泛化的尺度对齐翻拍图片检测系统，包括：预处理模块、对称的对抗学习模块、任务模块、全局的尺度关系对齐模块以及局部特征三元损失挖掘模块，本发明能够提升综合多个小数据集训练时算法在未知数据上的翻拍检测准确度，可以大幅度提升实际应用场景下多数据来源、未知应用场景、图像尺度不一致情况下的准确度。

公开(公告)号：CN113763373A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202111091084.0

申请日：2021-09-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 回红 ,  罗吉年 ,  郭捷 ,  甘唯嘉 ,  邱卫东 ,  黄征

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种域泛化的尺度对齐翻拍图片检测系统，包括：预处理模块、对称的对抗学习模块、任务模块、全局的尺度关系对齐模块以及局部特征三元损失挖掘模块，本发明能够提升综合多个小数据集训练时算法在未知数据上的翻拍检测准确度，可以大幅度提升实际应用场景下多数据来源、未知应用场景、图像尺度不一致情况下的准确度。