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公开(公告)号：CN119622797A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411663172.7
申请日：2024-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种透明且可复原的人脸匿名化处理方法及系统，包括：获取待匿名化的原始人脸图像，通过人脸特征提取器从原始人脸图像中提取初始身份特征，同时，为每一张所述原始人脸图像生成一组密钥；构建可逆神经网络，并将属于同一张所述原始人脸图像的身份特征和密钥作为一组输入数据输入至所述可逆神经网络中，经所述可逆神经网络进行仿射变换，最终生成由所述密钥控制的匿名化身份特征；将所述原始人脸图像和匿名化身份特征输入至预训练的生成器中，从而生成匿名化人脸图像。本发明充分满足了应用需求，确保了数据安全与隐私保护的双重目标。
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公开(公告)号：CN119478647A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411589619.0
申请日：2024-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术，特别涉及一种人脸深度伪造主动检测方法及检测系统，方法包括将可学习的保护信息通过深度图像融合网络嵌入原始图像中得到受保护的图像，深度图像融合网络对受保护图像进行逆向处理得到隐秘保护信息，并计算隐秘保护信息与嵌入图像的可学习的保护信息的残差；将得到的残差输入联合训练的判决器判断待检测图像是否被篡改。本发明一方面对多种类型的深度伪造方法都能有很好的检测性能，另一方面本发明嵌入的保护信息能够不受图像传播中良性图像变换。
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公开(公告)号：CN119785394A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411713831.3
申请日：2024-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种具有可控性的人脸匿名化方法、系统、设备及介质，具体涉及人脸识别技术领域，其技术要点为：方法包括：利用属性识别模型识别原始人脸图像的人脸属性特征，并根据预设的隐私保护强度序列对人脸属性特征进行修改拼接处理，得到处理后的人脸属性预测向量；将人脸属性预测向量输入至身份映射模型中得到人脸身份特征向量，再将人脸身份特征向量和原始人脸图像均输入至换脸模型中处理得到人脸匿名化模板图像；构建表征原始人脸图像可用性的可用性向量，通过条件编码器网络将可用性向量转换为可用性条件；利用可逆神经网络将原始人脸图像嵌入到人脸匿名化模板图像中，同时通过可用性条件对可逆神经网络进行控制，以生成最终的目标匿名化图像。
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公开(公告)号：CN117744146A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311775232.X
申请日：2023-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人脸隐私保护技术领域，具体涉及一种基于可逆神经网络的人脸身份变换方法；该方法包括：获取人脸图像并从中提取身份特征；将身份特征差分为两个身份向量；设置密码消息，根据密码消息生成随机密钥；采用训练好的可逆神经网络对随机密钥和身份向量进行处理，得到变换后的匿名身份特征；本发明可以在有效完成匿名化和复原的同时，保证用户使用安全性，实现匿名身份的多样性生成。
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公开(公告)号：CN117423148A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311434998.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/4076
Abstract: 本发明公开了一种面向低质量人脸图像的深度伪造检测方法、系统和设备，本发明提出的方法包括：对数据集中的图像和视频进行人脸帧的提取，对提取的人脸帧图像进行压缩处理以模拟社交网络中的低质量图像；利用超分模型将低质量图像进行超分辨率重建，得到重建图像；利用检测分类模型对低质量图像进行特征提取，并将重建图像与低质量图像的残差图作为注意力图，与提取的特征图融合后对融合后的特征图进行分类；计算损失函数，联合训练所述超分模型与所述检测分类模型。本发明通过对低质量伪造人脸图像进行超分辨率重建，使用重建的视觉增强图像与低质量图像的残差图作为注意力图使模型学习到压缩图像损失的关键特征，实现深度伪造图像的高精度检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116028638A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211591549.3
申请日：2022-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F18/22 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于多视图集成模型的可信知识图谱实体分类方法，所述方法包括获取知识图谱网络中的邻接矩阵和实体特征数据，生成知识图谱数据的原始视图；根据知识图谱关联信息计算出知识图谱实体邻接矩阵，根据知识图谱实体属性关系计算知识图谱实体特征矩阵；对知识图谱邻接矩阵构造出结构视图，对知识图谱实体特征矩阵构造出特征视图；将结构视图和原始视图输入到结构基模型中输出第一特征；将特征视图与原始视图输入到特征基模型中输出第二特征；将第一特征和第二特征输入到线性层中，集成输出知识图谱实体数据的类别。本方法利用集成模型结合结构视图与特征视图来对知识图谱实体进行分类，可充分地挖掘知识图谱数据的隐藏信息，提高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115983273A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211628716.7
申请日：2022-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于语义分析技术领域，具体涉及一种基于BCNN的命名实体识别模型训练方法及装置；该方法包括：获取带有标注信息的命名实体数据集和分词数据集并进行划分，得到总训练集和总验证集；将总训练集输入到共享嵌入层中进行处理，得到命名实体嵌入表示和分词嵌入表示；采用编码器分别对命名实体嵌入表示和分词嵌入表示进行处理，得到命名实体编码特征和分词编码特征；采用解码器分别对命名实体编码特征和分词编码特征进行处理，得到命名实体识别结果和分词识别结果；计算模型总损失并根据模型总损失进行反向传播，调整模型参数，得到训练好的模型；本发明能够提高模型的编码效率并降低计算复杂度，大幅度降低资源和时间消耗。
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公开(公告)号：CN120032414A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510195473.X
申请日：2025-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种双水印可溯源人脸深度伪造主动检测方法及系统，涉及图像处理领域，方法包括：获取图像融合网络和一张待检测图像；利用图像融合网络对待检测图像逆向变换，复原出待检测图像中的原始图像和保护信息；获取鲁棒水印解码器，利用鲁棒水印解码器对保护信息解码，基于解码结果判断待检测图像是否被保护；在待检测图像为受保护的图像时，将原始图像输入预先训练好的第一判决器，得到第一子结果，计算保护信息与预先生成的可学习的保护信息的残差结果，将残差结果输入预先训练好的第二判决器，得到第二子结果；将第一子结果和第二子结果拼接得到第三子结果，将第三子结果输入预先训练好的第三判决器，得到待检测图像的伪造检测结果。
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公开(公告)号：CN118015683A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410312403.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/20 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术，特别涉及一种安全可逆的人脸图像处理方法及装置，方法包括：获取原图像，对原图像进行匿名化处理得到预处理图像，并分别对原图像和预处理图像进行离散小波变换；用户端输入初始密钥，秘钥生成模块根据初始密钥生成固定长度的二进制密钥，将二进制密钥转换为与输入图像同维度的二进制图；将二进制图、原图像、预处理图像输入可逆神经网络进行加密处理，将加密后的数据进行离散小波逆变换，得到加密保护图像；本发明通过可逆神经网络和密钥生成模块，将经过混淆后的预处理图像与密钥进行融合，保证了原始图像仅由正确密钥才可恢复，有效确保了原始图像的安全性。
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公开(公告)号：CN115795406A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211632388.8
申请日：2022-12-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术，特别涉及一种可逆的人脸匿名化处理系统，包括特用于根据原始图像生成相互解耦的身份特征和属性特征的特征编码器；将图像的身份特征进行由一个秘钥控制的变换，得到匿名的身份特征的特征变换模块；用于将匿名的身份特征和属性特征重新拼接后通过多层感知器将重组的特征映射为一个符合StyleGAN隐空间分布的变量的特征映射模块；根据特征映射模块的输出进行图像生成的图像生成模块；对图像生成模块的输出进行微调修复的图像修复模块；本发明得到的匿名图像与原始图像有较大的差异，人眼无法识别出其原始的身份，且匿名化人脸与原始人脸在身份特征空间上保持了一定的距离，保证了隐私性。
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