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[发明专利]基于扩散模型的三维人体重建方法、系统、设备及介质-CN202310898343.3在审
发明人：彭伟龙;黄宝仁;李妍妍;唐可可;方美娥 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种基于扩散模型的三维人体重建方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：以单目人体自旋转视频为输入，逐帧生成粗糙的法向图；将所述粗糙的法向图通过扩散模型进行去噪声处理，得到精细的法向图；通过所述精细的法向图生成高保真三维数字人体网格模型。本发明利用扩散模型从粗糙的法向图中去噪恢复出精细的法向图，通过法向图辅助网络重建出高保真的三维数字人网格模型，解决了重建精度低、鲁棒性差的问题。
基于扩散模型三维人体重建方法系统设备介质

[发明专利]3D局部点云对抗样本生成方法、系统、计算机及介质-CN202110817436.X有效
发明人： 唐可可;史亚文;吴坚鹏;顾钊铨;李树栋;李默涵;仇晶;韩伟红;田志宏 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种3D局部点云对抗样本生成方法、系统、计算机及介质，所述方法为获取待攻击局部点云和与待攻击局部点云匹配的待匹配局部点云，计算待攻击局部点云内每个点的对抗攻击敏感度，并根据各个对抗攻击敏感度，确定待攻击局部点云的对抗关键点，再采用FGSM算法，根据待攻击局部点云和待匹配局部点云的特征距离，对对抗关键点添加扰动，得到一组待分析对抗样本后，计算各个待分析对抗样本与待攻击局部点云的点云距离，并根据点云距离从待分析对抗样本中确定对抗样本。本发明的实际应用中，不仅对抗样本构建技术简单可靠，而且生成的对抗样本攻击力强，有效提升点云局部形状匹配的学习能力和防御能力，进而提升点云匹配模型的鲁棒性。
局部对抗样本生成方法系统计算机介质

[发明专利]基于流级和主机级的恶意加密流量分类方法及装置-CN202210677928.8有效
发明人：李树栋;赵传彧;吴晓波;韩伟红;方滨兴;田志宏;殷丽华;顾钊铨;唐可可;李默涵 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流级和主机级的恶意加密流量分类方法及装置，方法包括下述步骤：获取加密流量样本集，提取主机级特征和多个不同类型的流级特征；所述主机级特征提取自主机产生的所有流量包；所述流级特征提取自三次握手和四次挥手之间的所有数据包；所述流级特征包括统计特征和序列特征；将主机级特征使用RandomForest算法进行处理，输出主机级特征的分类概率；将多个不同类型的流级特征以流的序号为主键拼接后使用XGBoost算法进行处理，输出流级特征的分类概率；基于主机级特征的分类概率和流级特征的分类概率确定最终的恶意加密流量分类结果。本发明不需要对加密数据包进行解密，只需根据数据包的可观察特征就能适用于恶意加密流量的分类。
基于主机恶意加密流量分类方法装置

[发明专利]提取3D牙齿网格模型的方法、装置、设备及介质-CN202310862935.X在审
发明人：方美娥;张泽初;彭伟龙;唐可可 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种提取3D牙齿网格模型的方法、装置、设备及介质，涉及牙齿网络建模技术领域，其中，方法包括：获取牙齿的CBCT图像，将所述CBCT图像输入预设的检测器获取检测结果，所述检测结果包括：牙齿的中心点、牙齿的大小以及牙齿的分类；根据所述监测结果进行裁剪，将裁剪后的CBCT图像输入预设的金字塔微分变形网络进行网格重建，以获取3D牙齿网格模型。本申请不需要从分割的3D影像中提取网格，不需要复杂的后期处理，直接生成高质量的3D牙齿网格。
提取牙齿网格模型方法装置设备介质

[发明专利]一种局部三维点云配准系统及方法-CN202310742232.3在审
发明人： 唐可可;马扬;田志宏;李树栋;李默涵;王乐;彭伟龙 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种局部三维点云配准系统及方法，本发明的系统包括编码器、映射模块、SVD分解；所述编码器模块接收输入的点云数据和图像数据，获取所述图像数据的特征向量，并进行特征提取，再将特征传输至映射模块；所述映射模块将特征向量分配到相应三维点云上作为重叠分数，然后利用计算出来的重叠分数以及点的特征向量计算相似矩阵，再将计算结果送至SVD分解；所述SVD分解接收计算相似矩阵计算结果，并输出配准所需的刚性变换，最终实现局部点云配准。本发明利用关键重叠特征点可以计算更加准确的相似度矩阵和刚性变换，保证了在低重叠场景下和复杂的多噪声场景下准确而又快速的局部点云配准能力。
一种局部三维点云配准系统方法

[发明专利]一种可重新参数化的轻量级3D点云神经网络学习方法-CN202310742236.1在审
发明人： 唐可可;赵文钰;田志宏;李树栋;李默涵;王乐;彭伟龙 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种可重新参数化的轻量级3D点云神经网络学习方法，涉及3D点云分类领域以及神经网络模型领域。其中，包括以下步骤：S1：构建多分支的点云分类训练模型；S2:将训练数据输入多分支的训练模型中进行训练，得到训练模型参数；S3:通过对训练模型的参数进行计算，实现重新参数化，得到推理模型。通过重新参数化得到的单路径推理模型，结构简单，但是拥有复杂的多分支模型的性能，更适合部署在计算资源有限的设备上，提升设备的性能，但是不会耗费更多的计算资源。
一种重新参数轻量级神经网络学习方法

[发明专利]神经辐射场数字人生成方法、系统及装置-CN202310838277.0在审
发明人：彭伟龙;杨志豪;汪洋涛;谭恒良;唐可可;方美娥 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经辐射场数字人生成方法、系统及装置，包括：S1、构建动作和纹理编辑的神经辐射场模型；S2、训练动作和纹理编辑的神经辐射场模型；S3、基于训练好的动作和纹理编辑的神经辐射场模型得到动作和纹理编辑的定制数字人二维图像。本发明可以实现神经辐射场数字人生成方法、系统及装置。
神经辐射数字人生成方系统装置

[发明专利]生成虚拟分布外样本抑制神经网络过度自信的方法及系统-CN202310732242.9在审
发明人： 唐可可;杨桂德;田志宏;王乐;李默涵;彭伟龙;李树栋 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种生成虚拟分布外样本抑制神经网络过度自信的方法及系统，其中，方法包括：对训练图像进行抽样，将训练图像样本输入到编码器模块，通过编码器模块将训练图像样本从高维的特征空间映射到低维的特征空间；获取位于边缘的分布内训练图像样本，找出K个距离最远的分布内样本对；根据K个距离最远的分布内样本对生成虚拟的分布外样本备选；对虚拟的分布外样本备选进行筛选获取虚拟分布外样本；利用生成出来的虚拟分布外样本，在训练神经网络的过程中，给这些虚拟分布外样本低于预设阈值的置信度。本方法生成的虚拟分布外样本更靠近分布内样本，更好地约束分布内样本的决策边界，减少参考分布外样本的数量，减轻深度神经网络的训练负担。
生成虚拟分布样本抑制神经网络过度自信方法系统

[发明专利]基于离群值采样的分布外数据检测模型训练方法及装置-CN202310681015.8在审
发明人： 唐可可;侯超;田志宏;李树栋;王乐;彭伟龙;李默涵 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/088 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于离群值采样的分布外数据检测模型训练方法及装置，其中，方法包括：在每个训练周期，使用编码器提取样本相应的特征，使用指数移动平均方法更新每个分布内数据类别原型；将特征输入到神经网络模型中，根据训练周期的阶段，在分布内数据类别原型的基础上选择使用对比学习策略或采样离群样本策略对神经网络模型进行训练，并在训练周期结束后得到最终的分布外数据检测模型。本公开提高神经网络模型的分布外数据检测性能的同时，不影响模型的分布内数据检测性能。
基于离群采样分布数据检测模型训练方法装置

[发明专利]一种3D点云攻击迭代中考虑不易察觉性的方法及装置-CN202310680953.6在审
发明人： 唐可可;黄璐洁;田志宏;李树栋;彭伟龙;王乐;李默涵 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种3D点云攻击迭代中考虑不易察觉性的方法及装置，其中，方法包括：将3D点云中所有存在的点依次作为中心点，将除该中心点外其余所有点作为与该中心点相对的周围点；计算一个迭代周期内中心点与其周围点的欧式距离，根据欧式距离值与参数半径大小的比较结果得到中心点周围密度；计算一个迭代周期攻击后与攻击前的中心点周围密度的差值，将差值作为奇异度；根据奇异度的大小判断周围点向中心点的靠近程度；根据靠近程度选择中心点是否进入下一个迭代周期。本公开在原始点云迭代攻击过程中加入奇异度计算，能够在较少的计算消耗下考虑点云攻击的不易察觉性，同时不破坏原攻击算法的攻击能力。
一种攻击迭代中考虑不易察觉方法装置

[发明专利]基于智能电网的虚假数据注入攻击的数据签名防御方法-CN202310387211.4在审
发明人：李默涵;范嘉昕;孙彦斌;田志宏;仇晶;李树栋;唐可可;连雨昕 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及智能电网领域，且公开了基于智能电网的虚假数据注入攻击的数据签名防御方法，包括以下步骤：第一步：基于恶意攻击者可能侵入控制仪表器或传感器，生成虚假量测值并传输；第二步：控制中心根据数据签名防御模型向各个仪表器发布规则；第三步：控制中心验证收集到的仪表器历史量测值，判断仪表器是否存在虚假数据注入攻击；第四步：排除受攻击的仪表器，清除未受攻击仪表器的签名数据，得到真实量测数据；第五步：基于真实量测数据，获得仪表器的真实情况。
基于智能电网虚假数据注入攻击签名防御方法

[发明专利]一种基于对抗样本的语音隐写方法-CN202110446800.6有效
发明人：顾钊铨;谭昊;刘宸玮;吕吟玉;王乐;田志宏;方滨兴;韩伟红;仇晶;唐可可;李默涵;李树栋 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G10L19/018 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗样本的语音隐写方法，包括：将噪声δ经编解码器Aa添加到音频X上，生成满足最小化目标函数的音频样本X’，其中，音频X包含内容文本为T，音频样本X’包含需要加密传输的信息S。本发明将所生成的音频对抗样本用于语音隐写领域，具有较高的保密性、隐蔽性、安全性。在通常情况下，第三方无法轻易察觉到加密音频样本存在异常或隐写信息；即便第三方认为该音频样本存在隐写信息，在保障编解码器模型Aa不被窃取的前提下，第三方无法获得其中所隐藏的信息。
一种基于对抗样本语音方法

[发明专利]一种基于文本和图嵌入交互的漏洞图谱对齐方法-CN202310387189.3在审
发明人：李默涵;蒋进;孙彦斌;田志宏;仇晶;李树栋;唐可可 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，且公开了一种基于文本和图嵌入交互的漏洞图谱对齐方法，包括以下步骤：从国家信息安全漏洞库和国家信息安全漏洞共享平台中获取公开的漏洞数据，构建用于漏洞实体对齐实验的数据集，以QuatE模型作为基础，构建图嵌入表示模型QuatAE，引入新关系ra作为两个图谱间的“连接桥梁”。该基于文本和图嵌入交互的漏洞图谱对齐方法，充分考虑了漏洞图谱的特点，以统一的模型综合考虑实体、邻居和属性层面的信息，实现了较好的对齐效果。除了支持漏洞图谱之外，由于将知识图谱中影响知识对齐的各层面信息都加入训练，可以兼容其他领域知识图谱的实体对齐工作，具有很强的通用性。
一种基于文本嵌入交互漏洞图谱对齐方法

[发明专利]一种车辆重识别方法、系统、计算机设备和存储介质-CN202110782315.6有效
发明人：李鉴明;仇晶;周玲;丁杰;伍丹妮;贾焰;方滨兴;韩伟红;顾钊铨;王乐;李树栋;李默涵;唐可可 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种车辆重识别方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将车辆图像输入第一神经网络，从中提取全局特征，并对所述全局特征进行训练，得到全局分支重识别结果；对所述车辆图像中的局部区域目标进行检测，得到初始局部区域块；对所述初始局部区域块进行超分辨率处理，得到高质量局部区域块；将所述高质量局部区域块输入第二神经网络，从中提取局部特征，并对所述局部特征进行训练，得到局部分支重识别结果；将所述全局分支重识别结果和所述局部分支重识别结果加权求和，得到重识别结果。本发明能够解决车辆重识别中类间相似和类内差异问题，减少计算过程中的噪声，提高重识别的准确率，同时在一定程度上解决了遮挡问题。
一种车辆识别方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种对抗样本生成方法、系统、计算机设备和存储介质-CN202111001380.7有效
发明人：顾钊铨;罗慧丽;陈植钦;谢文嵘;胡卫雄;吴坚鹏;史亚文;乔佳诚;王乐;田志宏;唐可可;张登辉 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种对抗样本生成方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：对原始人脸图像进行人脸关键点检测，得到人脸的关键点，根据所述关键点构成的掩码区域，得到相对应的掩码矩阵；将原始人脸图像和经过初始化的干扰噪声输入神经网络进行训练，得到第一干扰噪声；将所述第一干扰噪声与所述掩码矩阵相乘，得到干扰区域限制的第二干扰噪声，对所述第二干扰噪声进行高斯滤波，得到第三干扰噪声；将所述第三干扰噪声与所述原始人脸图像相叠加，得到对抗样本；根据预设的迭代条件对所述对抗样本进行多轮迭代计算，得到最终的对抗样本。本发明能够更加精准地实现局部攻击的对抗样本生成效果，提高了人脸对抗样本的抗感知能力和抗检测能力。
一种对抗样本生成方法系统计算机设备存储介质

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