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公开(公告)号：CN119516330A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411555141.X
申请日：2024-11-04
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06V10/82 , G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V20/64 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种黑盒高斯核扰动点云对抗攻击方法，对每个点云，构建局部点云协方差矩阵，利用维度特征得分衡量点云局部结构复杂性，以提取候选扰动点集合；通过两阶段攻击区域搜索模块；对集合添加随机扰动，计算待攻击点云的核密度矩阵，以及生成平缓的对抗点云；最后基于核损失、曲率标准差损失以及距离损失构成的损失函数，通过最小化损失优化对抗点云的生成，实现通过扰动局部少量点云，从而误导模型分类决策。
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公开(公告)号：CN117456155A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311494323.6
申请日：2023-11-10
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于抠图修复和联合对抗训练的恶意补丁防御方法，建立双流卷积语义分割模型确定恶意补丁在图像中的位置，并使用掩码矩阵抠除恶意补丁，得到抠除补丁后的残缺图像。随后使用结合纹理和结构的双流卷积语义分割模型填充残缺区域，得到修复完成的图像。最后将修复完成的图像输入经过联合对抗训练的图像分类或是目标检测模型，得到正确输出结果。本发明通过深度学习的方式，结合图像处理和模型对抗训练防御恶意补丁攻击。相比传统的基于注意力显著图的方法相比，具有更好的防御效果，能够进一步提高图像分类器和目标检测器在对抗环境下的精度。
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公开(公告)号：CN113344289A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110718349.9
申请日：2021-06-28
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开基于级联残差卷积神经网络的次季节高温气象预报订正方法，由多个独立的级联残差卷积神经网络组成。该方法建立多个级联残差卷积神经网络以分别预测不同天数间隔后的高温气象热力图。对于每个级联残差卷积神经网络，首先将传统模式预报热力图输入模型，通过卷积层将原始热力图转换为高温热力特征图；然后通过多个级联残差模块逐步融合高温热力特征图局部信息；最后产生该样本对应的特定天数间隔以后的高温气象热力图。本发明通过深度学习的方式，相较于传统订正方法而言更充分的提取高温气象的时变特征和非线性特征，进一步提高了预测的精度。
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公开(公告)号：CN113343268A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110718355.4
申请日：2021-06-28
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开一种可控放大解密的多三维场景加解密方法，将每个三维场景的每个分层面物场信息扩幅补零后计算菲涅尔逆衍射光波，再乘以球面波获得该层面放大重建的的衍射光波信号；叠加各层面的放大重建衍射光波信号获得每个三维场景各层面放大重建的衍射光波信号；将各个三维场景的衍射光波信号相加获得的复合衍射光波信号再叠加一个复噪声信号得到两个相位函数和的复合光波信号；其中一相位函数二值相位处理后作为公用的加密相位模板；复合光波信号减去二值相位模板分量的剩余分量与干扰抑制信号组合形成解密用复信号，解密用复信号经菲涅尔衍射逆运算后分解的解密相位模板1和解密相位模板2配合公用的二值加密相位模板计算特定距离处的菲涅尔衍射，获得对应三维场景的各层面放大解密重建像。本发明具有良好的安全性和放大重建效果。
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公开(公告)号：CN119399463A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411453640.8
申请日：2024-10-17
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出一种车载激光点云目标语义域自适应语义分割方法，具体为：构建源语义空间点云数据和目标语义空间点云数据；构建点云语义分割模型并解耦为特征编码器与分类器；构建基于源语义空间点云生成的预训练语义分割模型；基于预训练语义分割模型，构建目标语义分割模型；根据预训练语义分割模型生成目标语义空间伪标签，重构目标语义空间点云；冻结预训练语义分割模型参数，构建基于多级特征保持的知识蒸馏；基于特征表示与输出结果构建总的损失训练目标语义分割模型。本发明基于多级特征空间表示蒸馏与交叉耦合损失，在保留原有模型分类性能的同时实现对新类的识别，避免了对新的点云数据人工标注并训练新模型所造成了大量资源的消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160384B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202110340340.9
申请日：2021-03-30
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开基于加窗二值加密相位模板与可控放大重建的多三维物体加解密方法，获取无干扰的三维物体衍射光波信号；将各个不同的三维物体衍射光波信号叠加获得复合光波信号，乘以一个随机噪声形成噪声处理得到两个相位函数和的复合光波信号；其中一个相位函数作二值相位处理后与一矩形窗函数相乘获得加窗后的二值相位模板作为公用的加密相位模板；将加窗后的加密相位模板放置虚拟光路，在虚拟光路的两个特定平面用相位恢复算法构建第一解密相位模板，引入球面波构建第二解密相位模板；计算平行光照射下虚拟光路中特定观测面的衍射像获得原始三维物体放大重建像；改变第一和第二解密相位模板对，获得对应于不同三维物体的放大重建像。本发明可获得不同放大率的解密重建像，增强了解密的灵活性及三维呈现的多样性。
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公开(公告)号：CN106375773B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201610810298.1
申请日：2016-09-08
Applicant: 福建师范大学
IPC: H04N19/625 , H04N19/89 , H04N19/61
Abstract: 本发明涉及一种基于动态阈值的帧复制粘贴篡改检测方法。采用的技术方案如下：首先设定阈值，与其他算法的区别在于这里对每一帧图像都分配一个阈值，而且阈值是由当前帧本身和它前后相邻帧的平均结构相似度系数决定。然后进行帧匹配操作，为了缩小帧匹配过程中每一帧的搜索范围，将算法引入了字典排序。最后一步进行后处理，对帧匹配结果做进一步检测，找到漏检帧对、消除误检的帧序列并判断哪一段序列是原始帧序列。本发明的优点在于将视频转换为图像，并为每一帧设定一个阈值，用于帧匹配操作。同时引入字典排序算法，来缩小帧匹配过程中的搜索范围，最后是后处理，包括查找漏检测的帧对，去除误检测帧序列以及判定原始帧序列等操作。
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公开(公告)号：CN103839255A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201310651667.3
申请日：2013-12-05
Applicant: 福建师范大学 , 福建省三奥信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种视频抠像篡改检测方法及装置，通过对视频图像进行异常边缘检测，对边缘点四个方向的偏差进行计算，从而得更精确篡改检测结果。进一步的，在确定篡改对象之后，对这一帧的篡改区域进行学习，此后的所有帧利用上面所述的目标追踪算法，从而避免了每一帧都进行边缘异常判断的繁琐，有效提高了篡改视频帧获取效率，大大缩减了运行的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN103559718A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310581337.1
申请日：2013-11-19
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及电子取证领域，针对视频静止背景下的运动前景进行删除操作的篡改检测的方法，其过程是：求差异帧及分块，求它们的差异帧ΔI；进行自适应稀疏化；选定一个测量矩阵Θ进行稀疏测量；对稀疏测量得到的特征向量分类类别使用k-means聚类算法进行特征聚类处理；通过聚类处理，基于稀疏表示的过完备字典训练的视频篡改检测方法。本发明检测结果直观，拥有较强的鲁棒性，可有效抵抗拍摄场景中的随风摆动的树木、花草等因素的影响，抗干扰能力强，检测结果准确，拥有较强的实际应用价值；需要配置参数较少，极大地方便了用户的使用。
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公开(公告)号：CN117809142A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311855724.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于YOLO检测与抹除对抗补丁的防御方法，属于计算机视觉与深度学习技术领域，包括以下步骤：S1：得到收敛的上游对抗补丁检测抹除模型；S2：得到收敛的下游鲁棒目标检测模型；S3：通过收敛的上游对抗补丁检测抹除模型检测出带有对抗补丁图像中的对抗补丁具体位置，通过具体位置信息定位到对抗区域，针对对抗区域进行灰度值替换操作，得到抹除补丁后的残缺图像；S4：通过收敛的下游鲁棒目标检测模型检测出残缺图像中的目标所在位置，并输出其类别，完成防御；本发明在不更改现有目标检测模型结构的情况下，结合数据和模型的防御方法，能够提高在数字域和物理域中有效防御对抗补丁的效率。
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