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公开(公告)号：CN119399601A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411562539.6
申请日：2024-11-05
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0495 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及计算机视觉的对抗攻防领域，具体涉及一种基于图像预处理的对抗样本防御模型的构建方法，其对抗样本防御模型包括用于对样本进行重构的自编码器和用于对重构样本进行分类的图像分类模型；自编码器采用干净样本进行自回归训练，学习干净样本的先验分布；图像分类模型的训练，首先通过自编码器对对抗样本进行优化，然后利用优化获得的对抗样本进行训练，通过将干净样本的分布信息纳入训练过程，使对抗样本在流形上保持与干净样本更接近的分布，克服现有技术由于忽视了数据分布而导致的问题；在对抗防御过程中，首先通过自编码器重构样本，能大幅削弱攻击强度，并大幅提升鲁棒性。适用于各类图像分类领域，尤其是航空航天等高精度领域。
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公开(公告)号：CN109118446A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810854632.2
申请日：2018-07-30
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明涉及一种水下图像复原及去噪方法，提出了基于非局部先验和引导滤波的单幅水下图像复原算法，采用暗通道先验算法估计场景的背景光，然后利用颜色光的波长与散射系数的关系，构建满足水下图像成像特点的非局部先验模型并由此估计不同颜色光的透射率。随后通过引导滤波优化图像，且同步实现复原与去噪的特性。最后，利用引导滤波细化透射率及求解图像复原去噪的最小优化问题，得到清晰的复原结果。本发明在确保运行效率的基础上，有效去除噪声，能有效用于水下图像复原去噪的工程实践中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119149772A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411176128.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06F16/73 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F16/75 , G06F16/783
Abstract: 本发明涉及信息检索领域，其公开了一种文本视频对相似性评估模型构建方法，首先，输入正样本对并构建其负样本对；然后，通过视觉编码器，获得样本对的视觉特征，通过文本编码器，获得样本对的文本特征；之后，分别计算样本对的粗、中、细粒度相似性；其中，粗粒度相似性，是对视频与文本，进行整体的相似性计算；中粒度相似性，是对视频所包含图像帧与文本，进行帧级的相似性计算；细粒度相似性，是对视频所包含视觉实体与文本所包含单词，进行因子级的相似性计算。在检索时，能引入更多的特征，从多个粒度对文本和视频的相似性进行比较，能够降低文本与视觉在语义上的不对等所导致的影响，并显著提升了检索性能。
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公开(公告)号：CN109118446B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810854632.2
申请日：2018-07-30
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明涉及一种水下图像复原及去噪方法，提出了基于非局部先验和引导滤波的单幅水下图像复原算法，采用暗通道先验算法估计场景的背景光，然后利用颜色光的波长与散射系数的关系，构建满足水下图像成像特点的非局部先验模型并由此估计不同颜色光的透射率。随后通过引导滤波优化图像，且同步实现复原与去噪的特性。最后，利用引导滤波细化透射率及求解图像复原去噪的最小优化问题，得到清晰的复原结果。本发明在确保运行效率的基础上，有效去除噪声，能有效用于水下图像复原去噪的工程实践中。
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公开(公告)号：CN119006339A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411076740.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术，其公开了一种基于物理先验的图像去雾方法，首先，基于真实无雾图像，构建包括初步去雾图片、透射率图片和大气光图片的合成训练样本；然后，先进行一次加噪和去噪，预测出计算噪声和计算透射率图片，接着基于预测结果进行重构，之后，计算重构损失、噪声预测损失，对去噪模型进行更新；然后，利用更新获得的去噪模型对随机噪声图进行去噪，根据去噪结果和真实无雾图像计算损失，根据损失对去噪模型进行更新。其将对透射率图的细化作为去雾任务的辅助任务，不仅能够提高去雾的效率，也能够保留雾淡的区域的原图效果；同时，巧妙地通过扩散模型，生成图像雾浓区域丢失的细节，使得去雾之后的图像在感知上更为真实。
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公开(公告)号：CN118747239A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410745586.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 西南财经大学 , 中国农业银行股份有限公司四川省分行
IPC: G06F16/9535 , G01C21/34 , G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及兴趣点推荐技术，公开了一种兴趣点推荐方法，其分别构建用户的历史轨迹和当前轨迹，以当前轨迹所包含各兴趣点的特征表示作为输入，对其所包含各兴趣点进行自注意力计算，基于自注意力得分，获得短期活动隐藏状态；以历史轨迹所包含各兴趣点的特征表示，构建历史轨迹的特征矩阵；利用短期活动隐藏状态和历史轨迹的特征矩阵，基于交叉注意力机制，获得长期偏好张量；基于短期活动隐藏状态和长期偏好张量，预测下一个兴趣点。保证了长短期偏好的一致性，提高了用户偏好的表达能力，提高对用户下一个兴趣点的预测准确性。在位置服务、智能交通管理、社交媒体推荐等领域中具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN118447144A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410581595.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明涉及医学磁共振成像技术，其公开了一种三维磁共振压缩图像的重建方法，解决传统PnP框架方案存在容易丢失图像整体结构，且可能包含大量假细节，对诊断带来干扰的问题。其创建重建问题的包括低秩正则项和两个隐式正则项的优化模型，并通过交替方向乘子算法迭代求解模型，其中，两个隐式正则化相关的子问题分别描述为去噪问题和MRI重建问题，从而在PnP框架下嵌入预训练的去噪器和重建器，对两个隐式正则项的子问题进行求解。通过重建器引入图像物理退化机理一致的先验信息，可更好地恢复整体结构，通过去噪器学习数据本身的先验分布，可更好地着重细节纹理的重建，因此，避免重建的图像中包含大量假细节而对医学临床诊断带来的干扰。
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