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公开(公告)号：CN114419336B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210087838.3
申请日：2022-01-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出了一种基于离散小波注意力模块的图像分类方法及系统，属于图像分类技术领域，包括构建训练数据集；构建图像分类模型；图像分类模型包括依次连接的特征图提取模块、特征提取模块和特征分类模块；在特征提取模块中包括离散小波注意力模块，离散小波注意力模块基于离散小波变换机制和空间注意力机制，对特征图提取模块输出的特征图进行图像特征的提取，并将提取得到的图像特征输入特征分类模块，得到图像分类结果；利用训练数据集对图像分类模型进行训练，得到训练好的图像分类模型；将待分类的图像尺寸调整为与训练图像相同的尺寸，输入到训练好的图像分类模型中，得到图像分类结果。
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公开(公告)号：CN118115228A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311654371.7
申请日：2023-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q30/0601 , H04L9/40 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种序列推荐攻击方法及系统、序列推荐防御方法及系统，涉及序列推荐技术领域，序列推荐攻击方法包括：利用若干个随机交互项目，对用户的交互序列数据进行污染，并通过影响函数确定各用户最优污染交互序列数据，以替代用户原始的交互序列数据，如此利用污染交互数据集训练原始序列推荐模型后，可确保按照提高序列推荐模型推荐目标增强项目概率的方向进行攻击。序列推荐防御方法包括：在每一用户的原始交互数据集中确定一参考交互项目，并确定其邻居项目和非邻居项目，构造该参考交互项目的正负对抗性样本，利用自监督学习方法训练原始序列推荐模型；降低了项目注入式攻击方法对序列推荐模型的影响，使得序列推荐系统有较高鲁棒。
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公开(公告)号：CN113506272B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110794865.X
申请日：2021-07-14
Abstract: 本发明提供了一种虚假视频的检测方法及系统，方法包括：获取待检测视频；对待检测视频进行帧提取处理，得到多张待检测视频帧；将多张待检测视频帧均输入虚假视频检测模型中，得到视频检测结果；虚假视频检测模型包括虚假图像检测子模型和扰动检测子模型；虚假图像检测子模型和扰动检测子模型是利用扰动处理后的虚假视频训练集分别对第一卷积神经网络和第二卷积神经网络进行训练得到的。本发明通过对待检测视频进行真假检测和扰动检测，提高了虚假视频的检测精度。
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公开(公告)号：CN109740012B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201811535632.2
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/532 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/21 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供了一种基于深度神经网络对图像语义进行理解和问答的方法包括：根据已有图像数据集，使用带动态参数层的卷积神经网络提取给定图像特征信息，然后在知识库中对图像进行信息检索获取给定图像的外部知识；对检索到的外部知识使用Doc2Vec进行编码转换成固定大小的向量形式；将需要提出的问题和图像检索信息联合，作为输入放到神经网络的门控循环单元GRU中进行训练；把训练得到的候选权重通过hashing转换映射到卷积神经网络的动态参数层；在全连接层后添加一个分类层得到各种问答的答案，并将分类精度作为评价准则；基于多种实验基准，再使用WUPS评价准则进行评估，得到最终的图像问答结果。
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公开(公告)号：CN114782267A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210413213.1
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供一种视频去模糊方法及系统，首先采用所述特征提取网络提取模糊视频帧序列中图像特征，得到第一图像特征；然后采用时空上下文自注意力网络提取第一图像特征中静态上下文信息和动态上下文信息，并将所述静态上下文信息和动态上下文信息融合得到第二图像特征；再根据所述模糊视频帧序列的光流值采用所述深度特征传播网络对所述第二图像特征进行光流及矫正，得到第三图像特征；最后采用视频重构网络对所述第三图像特征进行图像重构，得到清晰视频帧序列。本发明提供的一种视频去模糊方法通过时空上下文自注意力网络，使视频去模糊模型可以更好的关注到相邻帧中全局的信息，并且利用深度特征传播网络可以关注到所有视频帧中更长远信息，提高了视频去模糊的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111833272B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010689813.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于渐进特征融合的图像去雾方法及系统。该方法包括：获取待处理的雾霾图像；利用第一深度卷积神经网络模型对所述待处理的雾霾图像进行一级去雾，得到样例图像；根据所述待处理的雾霾图像和所述样例图像，基于特征提取网络模型，采用渐进特征融合方法，得到所述待处理的雾霾图像对应的融合特征；利用第二深度卷积神经网络模型对所述融合特征进行二级去雾，得到清晰图像。本发明可以提高图像去雾的准确度。
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公开(公告)号：CN112315456A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011067849.2
申请日：2020-10-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跳接注意力机制的人体动作预测方法，包括：将归一化的每一帧的人体骨骼点坐标输入到由多层的自更新卷积门控循环网络组成的编码器中，提取人体骨骼点序列的分层特征；将编码器最后一个时间步提取的分层特征聚合得到人体动作的长期语义向量；将编码器最后一个时间步的各层隐藏变量作为解码器的初始隐藏变量，使用跳接注意力机制根据编码器的人体动作长期语义向量计算解码器每一层特征的权重；将调整后的分层特征和人体动作长期语义向量连接成新的特征，经过卷积神经网络生成待预测的人体骨骼点帧与前一帧的变化量，与输入骨骼点相加，再进行归一化数据还原，得到人体动作骨骼点的预测值。本方法可有效预测人体动作，准确率高。
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公开(公告)号：CN107402974B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201710528818.4
申请日：2017-07-01
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46
Abstract: 本发明提供了一种基于多种二进制HoG描述符的草图检索方法，包括：对数据库中的图像提取边缘图像；基于PBHoG特征描述符对边缘图像及输入草图进行特征提取并存储；基于DBHoG的描述符对边缘图像及输入草图进行特征提取并存储；设置一种草图的图像掩码mask作为查询的约束条件，并基于汉明距离对输入草图和边缘图像的两种特征进行距离计算；将两种特征求得的距离进行归一化并相加，得到最终的MBHoG特征描述符结果，选择MBHoG中最小的前N个值对应的图像作为查询结果；将单一的RGB值作为输入，通过一种设置权值的方法，得到多种RGB值，并形成一个4096维的颜色直方图；根据颜色直方图，对步骤5中得到的前N张图像重新排序，并显示结果。
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公开(公告)号：CN111985405A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010846892.2
申请日：2020-08-21
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种人脸年龄合成方法及系统，涉及人脸合成技术领域，人脸年龄合成方法包括：将测试图像进行预处理后输入人脸年龄合成模型中，得到不同年龄段的人脸图像；其中，人脸年龄合成模型的训练包括根据注意力掩码和合成人脸图像利用生成器网络的损失函数对生成器网络的参数进行优化，然后将合成人脸图像和对应原始输入作为负样本，合成时随机产生的目标年龄标签中的随机挑选的人脸图像作为正样本，输入到判别器网络得到对应的人脸图像的真实性的概率，根据这些概率利用判别器网络的损失函数对判别器网络的参数进行优化。当迭代次数到达最大迭代次数时，得到训练好的人脸年龄合成模型。本发明能够实现人脸年龄合成视觉质量的提升。
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公开(公告)号：CN111833272A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010689813.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于渐进特征融合的图像去雾方法及系统。该方法包括：获取待处理的雾霾图像；利用第一深度卷积神经网络模型对所述待处理的雾霾图像进行一级去雾，得到样例图像；根据所述待处理的雾霾图像和所述样例图像，基于特征提取网络模型，采用渐进特征融合方法，得到所述待处理的雾霾图像对应的融合特征；利用第二深度卷积神经网络模型对所述融合特征进行二级去雾，得到清晰图像。本发明可以提高图像去雾的准确度。
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