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公开(公告)号：CN113407716B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110529477.9
申请日：2021-05-14
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的人类行为文本数据集的构造以及处理方法，首先，确定需要收集的主题对象，依据具体的要求生成任务并发布于众包平台，获得设定主题下所有可能发生的人类示例的文本数据集；对于同一个行为或事件的文本经过不同人的撰写会表现在多个句子，因此需要把描述同一事件的不同句子聚类在一起，因此，对于获取的数据集采用聚类的方式将本属于同一行为的不同文本表现聚为一类；采用关联分析技术挖掘出行为之间存在的先后关系结构；采用互信息技术学习出行为之间存在的互斥关系结构，并将人类行为存在的各种关系构造成一个情节图，即表明在某种情况下会发生什么事件，并限制其发生的方式，提高对人类行为的分析的准确性。
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公开(公告)号：CN113407716A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110529477.9
申请日：2021-05-14
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的人类行为文本数据集的构造以及处理方法，首先，确定需要收集的主题对象，依据具体的要求生成任务并发布于众包平台，获得设定主题下所有可能发生的人类示例的文本数据集；对于同一个行为或事件的文本经过不同人的撰写会表现在多个句子，因此需要把描述同一事件的不同句子聚类在一起，因此，对于获取的数据集采用聚类的方式将本属于同一行为的不同文本表现聚为一类；采用关联分析技术挖掘出行为之间存在的先后关系结构；采用互信息技术学习出行为之间存在的互斥关系结构，并将人类行为存在的各种关系构造成一个情节图，即表明在某种情况下会发生什么事件，并限制其发生的方式，提高对人类行为的分析的准确性。
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公开(公告)号：CN113837235B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111008500.6
申请日：2021-08-31
IPC: G06F21/55 , G06F21/62 , G06F18/22 , G06F40/194 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络隐私协商系统的智能体行为追责方法，通过定性追责和定量追责过程实现智能体行为追责，在定性追责过程中采用正向模拟协商过程和逆向复现协商过程的方法，准确判断隐私协商智能体是否存在不当行为并在存在不当行为时精准锁定其具体发生位置。进一步提出了简单量化方法、加权马氏距离方法、改进Minhash方法共3种定量追责方法，能够求得隐私协商智能体的责任量化值，从而对不当行为的严重程度进行量化。本发明解决了当前社交网络隐私协商系统中智能体存在的不可信、不安全、恶意行为问题。
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公开(公告)号：CN116597498B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310826138.6
申请日：2023-07-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/0985 , G06V10/82 , G06F21/60 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的公平人脸属性分类方法，属于计算机视觉技术领域，包括：模型需求者发布联邦学习任务，区块链交易合约向客户端传递联邦学习任务；客户端接收到联邦学习任务后，对局部模型进行训练，并将局部模型参数加密发送给区块链节点；区块链节点验证局部模型参数的公平性，生成客户端信誉，并将验证成功的局部模型参数进行加密，和客户端信誉打包生成新区块；区块链交易合约将新区块广播给其他区块链节点进行验证，中央服务器收集验证成功的局部模型参数并进行聚合，获得全局模型；模型需求者基于全局模型进行人脸属性识别分类。本发明实现了全局模型属性公平的增强，同时维持了人脸属性分类理想的准确率。
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公开(公告)号：CN116597498A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310826138.6
申请日：2023-07-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/0985 , G06V10/82 , G06F21/60 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的公平人脸属性分类方法，属于计算机视觉技术领域，包括：模型需求者发布联邦学习任务，区块链交易合约向客户端传递联邦学习任务；客户端接收到联邦学习任务后，对局部模型进行训练，并将局部模型参数加密发送给区块链节点；区块链节点验证局部模型参数的公平性，生成客户端信誉，并将验证成功的局部模型参数进行加密，和客户端信誉打包生成新区块；区块链交易合约将新区块广播给其他区块链节点进行验证，中央服务器收集验证成功的局部模型参数并进行聚合，获得全局模型；模型需求者基于全局模型进行人脸属性识别分类。本发明实现了全局模型属性公平的增强，同时维持了人脸属性分类理想的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115457643B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211394678.3
申请日：2022-11-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于增量技术和注意力机制的公平人脸表情识别方法，包括：构建并训练表情平衡模型，所述表情平衡模型包括：骨干模块、注意力特征融合模块和表情平衡微调模块；将人脸表情图像输入所述骨干模块，提取所述人脸表情图像的表情特征；将所述表情特征输入所述注意力特征融合模块，获取不同表情类别；将所述不同表情类别输入所述表情平衡微调模块，对所述不同表情类别进行调节，输出公平人脸表情识别结果。本发明采用增量技术和注意力机制结合的方式处理表情图像，能够提取代表性不足的表情类别中更细微的特征，从而缓解人脸表情识别中的表情类别偏差，达到公平人脸表情识别的目的。
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公开(公告)号：CN114443808A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111451106.X
申请日：2021-12-01
IPC: G06F16/33
Abstract: 本发明涉及人工智能伦理技术领域，尤其涉及一种基于行为目的关系的伦理极性判别方法，使用众包方法对开源数据集FG‑News进行再标注，为数据集增添更多细粒度的属性，也可以为模型的训练提供更多特征，再利用具有双向Transformer结构的预训练语言模型BERT，经过维基百科语料的与训练过程编码知识信息，同时对于下游任务，经过微调的模型可以快速适应当前任务，对特定的行为词进行目的关系推理和极性判别，以行为词为中心，捕捉目标词、词间关系与其上下文之间的联系，有效提高系统的准确率和查全率，提供了更完整、更深入的分析结果。
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公开(公告)号：CN115631530B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211651570.8
申请日：2022-12-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于人脸动作单元的公平人脸表情识别方法，包括：获取训练图片及人脸动作单元所在局部区域；构建平衡特征融合网络；对所述平衡特征融合网络添加权重分配，根据训练图片及人脸单元所在局部区域，通过联合损失函数对所述平衡特征融合网络进行优化，通过优化后的网络以实现公平人脸表情识别方法。
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公开(公告)号：CN113300836B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110440956.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和ECC的车载网络报文认证方法及系统，该方法包括以下步骤：建立车载区块链网络并完成ECU连接区块链；车载ECU基于ECC初始化公、私钥对，并将公钥作为共享信息存储至区块链；通信双方ECU通过区块链中共享信息进行Diffie‑Hellman密钥交换，协商出共享密钥；利用共享密钥以及ECIES加密方案，发送方对车载网络报文进行签名，接收方对报文进行验签。考虑与现有ECU的兼容性，本发明利用联盟链完成ECU的身份认证，实现在不安全的车内总线上快速协商出共享密钥，对报文进行实时认证。
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公开(公告)号：CN113300836A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110440956.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和ECC的车载网络报文认证方法及系统，该方法包括以下步骤：建立车载区块链网络并完成ECU连接区块链；车载ECU基于ECC初始化公、私钥对，并将公钥作为共享信息存储至区块链；通信双方ECU通过区块链中共享信息进行Diffie‑Hellman密钥交换，协商出共享密钥；利用共享密钥以及ECIES加密方案，发送方对车载网络报文进行签名，接收方对报文进行验签。考虑与现有ECU的兼容性，本发明利用联盟链完成ECU的身份认证，实现在不安全的车内总线上快速协商出共享密钥，对报文进行实时认证。
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