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公开(公告)号：CN117557876A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311346719.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/094 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于多级扰动的对抗图像检测方法、系统、装置及介质，属于图像识别领域。其中方法包括：生成带有攻击扰动的对抗样本；向自然样本和对抗样本中注入多级高斯噪声，得到不同程度的扩散样本；估计各级噪声下扩散样本在自然样本分布中的对数概率密度梯度，即分数；计算在特定扩散过程区间内单个图像样本分数的期望，即期望扰动分数；构造自然样本参照集合与输入样本集合，并利用两集合中样本的期望扰动分数训练深度核；利用基于深度核的最大均值差异作为度量进行单样本检测，判断输入图像是否受到对抗攻击。本发明提出了期望扰动分数，综合提取样本中多种观测的特征，使得自然样本与对抗样本间的分布差异度量更加稳定。
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公开(公告)号：CN117173330A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310962344.X
申请日：2023-08-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对无约束图像数据的三维重建方法、系统、装置及介质，属于三维重建技术领域。其中方法包括：获取无约束的图片Ia，提取m条相机光线 使用多层感知机从相机光线中提取出多光线特征 提取无约束的图片Ia的风格特征根据多光线特征 和风格特征 获取风格转换后的跨光线特征 将跨光线特征 输入渲染器，重建相机光线对应的图片像素 的颜色，实现图像的三维重建。本发明提出用一个新的交叉射线特征来表示多条射线，然后通过融合全局统计数据，即射线的特征协方差和图像外观来恢复外观。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119809905A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411830782.1
申请日：2024-12-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐空间分布约束的对抗图像净化方法、设备及介质，其中方法包括：生成对抗样本；从预训练的一致性生成模型的隐空间中采样若干初始点生成图像，作为生成样本；将对抗样本作为参照样本，使用梯度下降方法更新隐空间采样点，通过多轮生成来最小化生成样本与参照样本间的差异；在优化过程中约束隐空间采样点的分布，抑制生成样本对攻击扰动的模仿，以实现对输入样本净化；根据所得多个净化样本的预测进行投票，得到预测结果。本发明提出的对抗图像净化框架主要解决对抗净化中消除攻击扰动残留与恢复样本细节内容难兼顾的问题，结合对隐空间采样点的分布约束，可以实现对抗样本的有效净化，确保神经网络模型的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117876627A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311764613.8
申请日：2023-12-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高频局部特征的三维穿衣人体重建方法、装置及介质，属于计算机视觉和计算机图形学技术领域。其中方法包括：获取输入人体图像，获取与输入人体图像像素对齐的裸身三维人体网格；建立裸身三维人体网格的符号距离场，使用高频编码函数编码符号距离值，获取高频符号距离特征；获取裸身人体法线图，根据裸身人体法线图和输入人体图像生成精细法线图，并提取法线特征；对高频符号距离特征和法线特征进行拼接，获得高频局部特征；将高频局部特征输入多层感知机网络，预测穿衣三维人体占据场。本发明通过高频局部特征预测穿衣三维人体占据场，能够解决现有穿衣人体三维重建算法对全局姿态敏感、缺乏几何细节的问题。
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公开(公告)号：CN119942024A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411858165.2
申请日：2024-12-17
Applicant: 超级机器人研究院(黄埔) , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于侧视法线图正则化的三维穿衣人体重建方法、设备及介质，其中方法包括：获取输入图像，并获取与输入图像对齐的参数化人体模型；获取参数化人体模型的体素特征、法线特征、符号距离特征；计算重建的人体网格的侧视法线图与真实法线图的对抗性损失，以更新鉴别器的参数；在采样点沿坐标轴采样附加点，计算附加点的一阶和二阶Eikonal损失；计算采样点预测值与真实值的均方差损失，根据对抗性损失、一阶和二阶Eikonal损失和均方差损失计算总损失，用于更新多层感知机的参数；将训练后的多层感知机用于实现三维穿衣人体重建。本发明能够确保模型从全局和局部尺度上正则化重建网格的侧视几何，有效提高重建人体网格的准确度。
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公开(公告)号：CN118552683A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410298378.8
申请日：2024-03-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T19/20 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于单视图的三维穿衣人重建方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域。其中方法包括：获取带有穿衣人的RGB图像，根据RGB图像获取参数化人体模型；根据参数化人体模型提取高频信息和低频信息；对高频信息和低频信息进行拼接，并获取占用场；根据占用场获取穿衣人的三维模型；其中，利用高频信息对穿衣服的人的几何形状进行精细化表征，所述高频信息通过以下方式获得：从空间中采样三维点，计算出所述三维点到所述参数化人体模型的符号距离函数；利用三角函数对符号距离函数进行升维，获得提取高频信息。本发明利用高频和低频信息进行着装人体重建，可重建出更详细的穿衣人。
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公开(公告)号：CN117173331A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310962354.3
申请日：2023-08-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0985 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于视差引导的光场重建方法、装置及存储介质，属于新视角合成技术领域。其中方法包括：获取单张输入图片S，并通过视差引导生成器G(θG)，生成目标光场和视差图D；利用图像扭曲操作，基于视差图D生成辅助光场 通过最小化辅助光场 的重建损失和目标光场的重建损失 以引导生成器理解场景几何信息；通过最小化目标光场的重建损失，以使生成器具备光场合成能力。本发明提出了视差引导光场生成(DGLF)范式，具体地，通过DGLF并行生成目标光场和视差图，用于指导生成过程了解场景几何形状。
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