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公开(公告)号：CN116978097A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310919359.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于改进贝叶斯神经网络的伪造人脸视频检测方法，属于计算机视听觉技术领域。本发明方法包括：利用二分法的思想采用阈值动态采样法对视频进行人脸抽取；引入全局特征与局部特征相结合，从图像中提取人脸信息五元组；构建伪造人脸检测模型，模型包含人脸特征融合模块和改进的贝叶斯网络，模型输出人脸真伪及不确定性；引入平滑机制与不确定机制进行帧后处理，矫正人脸真伪识别结果。采用本发明方法提升了伪造人脸的检测效率与准确率，同时增加了对未知伪造方法的不确定预测，大幅度的提升了伪造人脸视频的工业实用性。
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公开(公告)号：CN116975714A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310928748.7
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F18/241 , H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06N3/04 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种应用于加密流量分类的ALBERT模型的改进方法，属于网络加密流量分类领域。首先捕获一个网络流量数据包，经过预处理后，转化为ALBERT模型需要的标准输入格式。对ALBERT模型中Self‑Attention层和FFN层进行改进，得到改进后的ALBERT模型。利用ALBERT模型的标准输入，通过MLM方法，对改进后的ALBERT模型进行无监督预训练；当无监督预训练完成后，使用类别标签数据微调模型，并去除mask遮蔽层，保存最终的ALBERT模型。本发明能够有效减小资源损耗，保持稳定的准确率，应用前景更广泛。
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公开(公告)号：CN114550268A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210194541.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用时空特征的深度伪造视频检测方法，具体为：S1：使用视频帧提取模型将视频帧提取并保存为照片。利用人脸检测模型对所保存视频帧内目标进行检测识别，并将视频帧内人脸及其周围少部分背景保存为图片，记为人脸图片；S2：使用图像结构相似性模型计算帧间目标物图像相似性指数并通过阈值判断帧图像真伪；S3：利用分类模型通过输入视频帧图像判断视频真伪性。本发明利用视频帧内人脸细节特征检测与视频帧间人脸时序特征检测进行视频真伪判断，有效结合两种方法优点，既利用人脸不断变化的面部表情动作的时序特征又利用人脸主要器官的细节特征，具有高效性与鲁棒性，解决了检测深度伪造视频效率低、误检率高且依赖视频质量的问题。
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公开(公告)号：CN108874971A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810582832.7
申请日：2018-06-07
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种应用于海量标签化实体数据存储的工具和方法，属于海量数据存储、标签数据存储领域。该工具包括标签元数据模块、实体标签数据模块和统一存取API模块。用户输入用户名密码和请求，统一存取API模块根据用户名和密码，访问标签元数据模块并读取标签的元数据，按用户请求对元数据进行包装，转换成数据层的数据格式，传输到数据层的对应接口对标签数据执行操作，实体标签数据模块根据统一存取API模块发出的请求执行相应的操作，并对数据做持久化处理。同时实体标签数据模块将处理结果返回给统一存取API模块，统一存取API模块将数据进行包装按照规定格式返回到工具界面。本发明具有高针对性，可扩展性及持久性，支撑更高层次的业务需求。
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公开(公告)号：CN116847104A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310930006.8
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/436 , H04N19/136
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式多芯片解码的高通量视频实时分析处理方法及装置，涉及音视频处理技术领域。该视频实时分析处理装置包括CPU单元、解码单元和分析单元；CPU单元包括资源初始化模块、视频数据预处理模块和调度处理模块，解码单元上承载解码处理模块，分析单元承载分析处理模块。视频数据预处理模块对原始视频数据进行格式过滤，传输给调度处理模块，调度处理模块给视频数据分配固定的解码处理模块；解码处理模块对视频数据进行解码，并筛选关键帧，最后通过基于PCIE总线的视频数据直接传输技术传送给分析处理模块；分析处理模块对视频数据进行计算处理，输出最终视频分析结果。本发明有效降低了CPU的资源消耗，达到高并发高通量的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114783046B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210195641.1
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于CNN和LSTM的人体连续性动作相似度评分方法，将标准动作视频和待测动作视频进行关键帧对齐，得到相应的动作序列帧集合。对标准动作序列帧集合和待测动作序列帧集合中的每帧分别使用卷积神经网络进行人体关键点的检测，将得到人体关键点坐标信息转换为人体关键夹角信息。将每个视频得到的关键夹角序列送入循环神经网络中，将得到每个视频的人体连续性动作特征向量。对标准动作视频和待测动作视频的人体连续性动作特征向量进行距离计算并转换为动作相似性评分。本发明可针对与动作标准性相关比赛给出比赛成绩。可代替或辅助动作标准性相关比赛的裁判进行评分。
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公开(公告)号：CN114579805A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210195639.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F16/71 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的卷积神经网络相似视频检索方法包括：检索视频的关键帧抽取，使用块结构思想代替连续结构思想。视频关键帧图像处理，引入去纯色算法和增强图像整体与局部特征。关键帧特征提取，使用改进的ResNet‑50对关键帧特征提取。检索视频关键帧特征相似检索，引入Faiss检索。帧间结果后处理，引入矫正机和Softmax机制。本发明主要解决了大规模相似视频检索的时间与精度问题，在不降低精度的同时有效的降低了检索时长，大幅度的提升了视频的检索性能。
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公开(公告)号：CN117171392A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311094348.7
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经辐射场和隐属性的虚拟主播生成方法与系统，属于人工智能技术领域。根据需要确定虚拟主播的人物形象，并通过虚拟主播生成系统进行合成。首先通过人脸特征提取与构建模块合成虚拟主播的三维人脸。然后将需要播报的文本信息通过语音合成模块合成虚拟主播的语音。提取虚拟主播的语音、唇部运动、头部运动和眼睛眨动特征，并通过改进的NeRF网络模块结合各特征对虚拟主播的视频进行合成。最后替换合成视频的背景，合成最终的虚拟主播。本发明生成的虚拟主播具有高效稳定性和更高的真实度，能够适用于不同领域的虚拟主播制作。
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公开(公告)号：CN114579805B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210195639.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F16/71 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的卷积神经网络相似视频检索方法包括：检索视频的关键帧抽取，使用块结构思想代替连续结构思想。视频关键帧图像处理，引入去纯色算法和增强图像整体与局部特征。关键帧特征提取，使用改进的ResNet‑50对关键帧特征提取。检索视频关键帧特征相似检索，引入Faiss检索。帧间结果后处理，引入矫正机和Softmax机制。本发明主要解决了大规模相似视频检索的时间与精度问题，在不降低精度的同时有效的降低了检索时长，大幅度的提升了视频的检索性能。
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公开(公告)号：CN114565878A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210195633.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京赛思信安技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种支持类别可配置的视频标志物检测方法，属于视频数据分析领域。本发明将目标视频标志物进行标志物特征提取，对提取的目标视频标志物特征构建特征索引文件。对待检测的视频进行标志物的目标检测与定位，将检测出的视频标志物进行特征提取，对检测出的视频标志物特征与构建的目标视频标志物特征索引文件进行特征匹配，通过特征匹配后的距离阈值判断检测出的视频标志物是否为目标视频标志物。本发明采用对视频标志物智能检测的审核方式代替了人工视频审核方式，解决了现有的违规视频审核方式的自动化程度低，过分依赖人工等技术问题。有效的提高了视频审核的效率，降低了视频审核的人力物力的成本。
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