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公开(公告)号：CN114758393A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210376893.4
申请日：2022-04-11
Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护的深度伪造人脸图像检测方法，生成测试图像I的同形张量I1，计算I2＝I‑I1获得I2；将I1输入服务器S1，将I2输入服务器S2，S1和S2交互完成检测过程，S1输出图像检测结果S2输出图像检测结果计算若接近1，则测试图像I为真实人脸图像，若接近0，则测试图像I为伪造人脸图像；所述服务器S1和服务器S2均设置有预先训练好的深度伪造人脸图像检测网络。本发明在保护用户人脸图像隐私的前提下，取得了与明文环境下伪脸图像检测网络相同的准确率。在进行通信交互时具有较低的通信开销和较好的计算效率。
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公开(公告)号：CN114758393B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210376893.4
申请日：2022-04-11
Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护的深度伪造人脸图像检测方法，生成测试图像I的同形张量I1，计算I2＝I‑I1获得I2；将I1输入服务器S1，将I2输入服务器S2，S1和S2交互完成检测过程，S1输出图像检测结果#imgabs0#S2输出图像检测结果#imgabs1#计算#imgabs2#若#imgabs3#接近1，则测试图像I为真实人脸图像，若#imgabs4#接近0，则测试图像I为伪造人脸图像；所述服务器S1和服务器S2均设置有预先训练好的深度伪造人脸图像检测网络。本发明在保护用户人脸图像隐私的前提下，取得了与明文环境下伪脸图像检测网络相同的准确率。在进行通信交互时具有较低的通信开销和较好的计算效率。
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公开(公告)号：CN114862645B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202210465655.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net网络与DFT最优质量半径结合的抗打印数字水印方法及装置，方法包括以下步骤：（1）取载体图像Y通道频谱图；（2）选出待嵌入水印域；(3）待嵌入水印域重组，传入Encoder网络，采样输出含密矩阵，替换原频谱图相应参数，生成含密图像；（4）失真模拟；（5）构建Decoder网络，加入空间变换网络处理视角扭曲；（6）多次训练，获得完整编码解码网络。本发明针对含有大片低频区域载体图像嵌入水印后生成含密图像质量差等问题，利用在网络训练前限定傅里叶域嵌入半径范围操作，提高了生成含密图像图像质量，减少了网络的搜索空间，提升了网络训练的效率，同时利用透视扭曲、色彩变换等失真模拟，提高了打印扫描后水印的提取率与正确率。
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公开(公告)号：CN103033151B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201210565286.9
申请日：2012-12-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01B11/28
Abstract: 本发明公布了一种基于激光和图像的叶面积测量方法，步骤如下：预先设置好数码照相机的像素点数n；使用一标准板，标准板的长宽比与数码相机屏幕的长宽比相同，数码相机的拍摄范围覆盖标准板时，用激光测距仪测量标准板至数码相机镜头的距离；使数码相机的拍摄范围覆盖叶片夹上的叶片时，用激光测距仪测量叶片夹至数码相机镜头的距离；使数码相机的拍摄范围覆盖叶片夹上的叶片时，拍摄照片；根据以上数据计算出所拍摄的包含叶片在内的图像的面积；根据每个像素所代表的面积以及经过图像处理以后得到叶片像素个数，得出叶片的面积。本方法根据光学成像的原理，采用了激光测距仪和标准板，提高了叶片面积的检测精度以及检测速度。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN117255232A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311507358.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04N21/8358 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的DWT（离散小波变换）域鲁棒视频水印方法及系统，方法包括：读取待添加水印的视频；采用训练好的基于自注意力机制的DWT域鲁棒视频水印网络将水印嵌入待添加水印的视频中，输出含水印视频。本发明能够获得良好的水印不可见性，保证了含水印视频的质量，同时，提高了方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116959063A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310743069.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种自适应频率感知的局部GAN生成人脸图像检测方法、装置，包括：获取人脸图像；利用训练好的局部GAN生成人脸图像检测模型对人脸图像进行检测，得到局部GAN生成人脸图像检测结果；局部GAN生成人脸图像检测模型包括自适应频率感知模块和检测网络；其中，自适应频率感知模块包括依次设置的二维离散余弦变换子模块、可学习的滤波器组和二维离散余弦逆变换子模块，可学习的滤波器组包括1个高通滤波器和1个可学习滤波器；检测网络通过删除Xception网络中第四至十一个残差块，并在第一至三、第十二个残差块中加入ECA注意力模块获得。本发明能够准确检测出局部GAN生成人脸图像，具有良好的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114612476B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210519003.0
申请日：2022-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全分辨率混合注意力机制的图像篡改检测方法，包括：获取待检测的图像，输入到预先训练好的基于全分辨率混合注意力机制的图像篡改检测模型，输出篡改检测结果。优点：有效地解决了现有方法存在的因潜在篡改区域纹理特征、边缘高频特征的丢失导致图像分辨率降低的问题，优化了网络输出向量的方向，加快了网络训练收敛速度；提出了基于反馈消融点的训练方法，实现了在有限内存下的模块化端到端训练；实现联合各模块的反馈来优化调整参数，又加快了模型的推理测试速度。该方法在同时存在多种篡改类型的检测任务上具有更优的准确率、更强的鲁棒性、更快的训练速度和更小的内存占用，具有十分广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN113609900A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110709918.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请涉及一种局部生成人脸定位方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待定位人脸图像；将待定位人脸图像输入至训练好的融合了RRU‑Net和去噪操作模块的局部生成人脸图像定位网络中，对待定位人脸图像的局部生成区域进行定位分析，输出待定位人脸图像的第一定位预测结果，通过融合了RRU‑Net和去噪操作模块的局部生成人脸图像定位网络进行局部生成区域定位，可以提高定位的精度，在定位局部生成人脸时，有攻击的情况仍不具有很好的鲁棒性。
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