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公开(公告)号：CN118196604A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410340505.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了对迭代FGSM反取证攻击鲁棒的像素级定位取证方法，构建像素级定位取证模型，该模型由特征提取模块、多尺度模块、解码器模块三部分组成；特征提取模块用于提取图像的RGB色彩特征和SRM噪声特征，在提取出的RGB色彩特征后使用多尺度模块，该模块基于注意力机制和密集特征设计，让模型在更大的感受野下提取多尺度特征。解码器模块由基于残差块的上采样单元组成，其中每个单元都使用了注意力机制SCSE层。解码器模块与特征提取模块的对应部分使用跳跃连接相连，解码器模块输出预测的取证定位掩码。像素级定位取证模型在多个公开数据集上取得了较好的取证效果，且在基于迭代FGSM的反取证攻击下表现出较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118609015A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410644380.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于帧差卷积神经网络的视频重点区域分析方法，包括：利用SVM分类器对每个视频帧进行分类，确定视频帧所属类别；基于卷积神经网络和LSTM网络构建场景类别识别模型，用于对视频帧进行场景类别标记；根据场景类别设计热力图提取方案，对输入的图像数组数据生成灰度图作为热度权重；根据视频帧所属类别，利用热力图与加权矩阵相乘得到的结果，获取权值最大的区域作为截取部分的中心点；根据计算出的截取部分的中心点坐标对视频帧进行裁剪，将处理后的竖屏画面在前端进行显示。本发明能够准确地进行视频的裁剪，最后在前端显示出裁剪后视频画面的重点部分，提供更好的竖屏观看体验。
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公开(公告)号：CN117726912A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311641564.9
申请日：2023-12-04
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的深度伪造图像检测模型，引入空间域、频率域和共生矩阵特征多域特征作为不同GAN结构生成图像的“共有特征”，即提取全局RGB特征作为空间域特征，设计频谱特征提取模块来提取图像二维频谱中存在的特征，设计共生矩阵提取模块来提取图像中的自然数据统计信息；提取多域特征后，基于融合机制设计出生成图像检测模型，将三种不同域特征进行融合后送入同一个骨干网络进行特征提取以及分类预测。基于多特征融合的模型充分利用了不同域的“共有特征”，同时设计了混合数据集，在保证检测速度的基础上平均检测精度得到提升，有效提高模型的泛化性，从而应对无法确定图像具体来源的GAN伪造图像检测问题。
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公开(公告)号：CN118887585A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411018735.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06N20/10 , G06T7/246 , G06T7/269
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM及运动特征提取的视频帧分类方法和系统，旨在高效且准确地对视频内容进行自动分析与归类。该方法将视频帧划分为四大类别：镜头固定、镜头切换、镜头跟随和大幅运动，通过运动特征矢量构建与SVM模型的集成应用，实现了对视频帧的分类。首先提取当前帧及上一帧图像并进行预处理，随后利用运动分析技术，如帧间差异检测、光流法等，提取出帧间运动特征，如运动强度、方向变化及连续性等。将这些特征组织成特征向量，作为支持向量机分类的输入。通过SVM模型训练过程，能够迅速而准确地判断其所属类别。本发明提高了视频处理的自动化水平和分类精度，为视频内容分析、监控系统、智能编辑等领域提供了强大的技术支持。
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公开(公告)号：CN119342280A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411367118.8
申请日：2024-09-29
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室
Abstract: 本发明公开一种基于热力图及掩膜的视频裁剪方法及系统，包括步骤：将视频帧按镜头固定、镜头切换、镜头跟随、大幅运动分类；分别计算各个场景分类的视频帧图像的热力图，并计算镜头固定、镜头跟随、大幅运动场景的视频帧图像的掩膜；针对镜头固定、镜头跟随、大幅运动场景，将热力图及掩膜相乘，选择乘积值最大的区域作为裁剪区域中心，并按照裁剪区域大小进行裁剪；针对镜头切换场景，以热力图中二维矩阵的最大值作为裁剪区域中心，并按照裁剪区域大小进行裁剪；对裁剪后所得区域进行时域、空域滤波。本发明旨在通过智能化分析视频帧的内容特性，采用定制化的处理流程，实现视频的高质量裁剪，可广泛应用于传媒、影视、体育直播等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112801212B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110229582.0
申请日：2021-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本半监督学习的白细胞分类计数方法，首先对显微镜拍摄的血细胞图像用图像处理方式清晰定位到单个白细胞，得到待分类细胞图像；对细胞图像选取部分进行人工标注，分别得到标注样本与无标注样本，分配训练样本和测试样本；确定分类网络的输入输出及中间部分的结构，构建基于双网络结构的半监督分类网络；使用少量标注样本和大量无标注样本训练半监督分类网络，保存训练效果最优的模型；对定位的单个白细胞图像进行分类，根据半监督分类网络输出每张图像的分类信息，从而统计出白细胞每类的数量。该方法能够在少标注情况下实现白细胞图像分类统计，且检测效率和精度高。
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公开(公告)号：CN114461623A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210100479.0
申请日：2022-01-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开许可链上授权的非交易有害数据完全擦除方法，包括异地多步擦除、擦除后的验证与示证、设置擦除周期可调节和新用户节点初始化，本发明可在授权后完全擦除链上有害数据，而非对相关数据的隐藏处理。所设计的一致性验证算法，能保证擦除操作不影响交易相关数据的完整性、一致性、有效性等永久写入特性，且提供基于密码学的用户示证；所涉及的擦除周期可调整方法，允许许可链系统在不扩大影响的情况下对突发性的非法数据插入进行及时处理。
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公开(公告)号：CN112133366A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010930573.X
申请日：2020-09-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于基因数据和生成对抗卷积神经网络的面型预测方法，包括以下步骤：S1：对人体颅骨CT扫描图进行数据预处理，并结合相应的基因数据，制作数据集；S2：搭建卷积神经网络；S3：使用训练样本训练步骤S2中搭建好的卷积神经网络，每训练四轮，便用模型对检测样本进行检测，评判生成的预测面型；S4：选取步骤S4中效果最好的一轮作为最终结果。本发明利用深度学习技术，通过卷积神经网络自动提取特征，模型只需要输入基因序列，就可以在很短的时间内计算出基因所对应的完整面部形态，实现端到端的预测。在提高了预测效率的同时，保证了可观的预测准确率。
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公开(公告)号：CN106934806B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201710135456.2
申请日：2017-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于结构清晰度的无参考图失焦模糊区域分割方法，包括以下步骤：(1)缩放图像，将图像缩放为原图像面积的约1/4倍；(2)计算清晰度差值，分别计算原图和缩放后图像对应位置图像块的结构清晰度，并计算二者的差；(3)提取模糊区域，滤除差值图像的噪声，使用图像分割算法分割出模糊区域，并对分割后的结果进行上采样。针对无参考图像的失焦模糊区域分割，本发明使用原始图像构造缩放图像，分别计算缩放图像以及原始图像的清晰度，进而获得模糊度分布图像，最终快速有效地分割出图像失焦模糊区域。
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公开(公告)号：CN110120037A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910354636.9
申请日：2019-04-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法，包括以下步骤：S1：对于所有型号的碳纤维复合芯导线，均建立碳纤维复合芯导线中各层铝股的射线图像库；S2：采用X射线机拍摄待检测的碳纤维复合芯导线的射线图像；S3：将待检测的碳纤维复合芯导线的射线图像与射线图像库中同型号碳纤维复合芯导线的各层铝股的射线图像进行相减处理，获得仅包含碳纤维芯棒的射线图像。本发明还公开了采用上述图像处理方法的缺陷检测方法。此外，本发明还公开了相应的装置、设备和计算机存储介质。本发明不需要使用显影剂将能够有效排除导线铝股间隙等形成的干扰，能够突出显示碳纤维复合芯导线的缺陷，从而能够快速准确地实现缺陷的识别和定位。
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