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[发明专利]一种基于MAE和时序特征的车辆重识别方法及系统-CN202310417909.6在审
发明人：胡永健;甘豪;刘琲贝 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MAE和时序特征的车辆重识别方法及系统，该方法包括下述步骤：构建MAE网络；构建车辆重识别训练集训练MAE网络并保存网络权重；构建MAE损失函数；构建ViTT网络；计算空间特征损失函数与时序特征损失函数的加权和得到整体损失函数；加载MAE网络预训练权重；将批次图像输入ViTT网络计算整体损失函数，更新ViTT网络权重；将扩增的多张车辆图像输入到加载训练权重的ViT‑B编码器得到多个特征，对多个特征求均值得到表示增强前的测试图像的特征；计算查询集特征和参考集特征之间的距离，对距离进行排序，排序后的参考图像即为车辆重识别结果。本发明提取的细粒度特征更为丰富，增强了特征的鲁棒性。
一种基于 mae 时序特征车辆识别方法系统

[发明专利]基于ViT双尺度特征融合网络的车辆重识别方法及系统-CN202310407408.X在审
发明人：胡永健;甘豪;王宇飞;刘琲贝 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ViT双尺度特征融合网络的车辆重识别方法及系统，该方法包括下述步骤：将批次图像依次输入到线性投射层和ViT‑Base网络得到图像特征序列，将图像特征序列依次输入多尺度模块和多尺度特征融合模块得到两个融合特征，将图像全局特征和两个融合特征分别输入分类器得到各图像类别概率并计算交叉熵损失函数，将交叉熵损失函数和三元组损失函数相加得到整体损失函数，训练后的网络提取全局特征和两个融合特征，拼接后计算查询图像特征与参考图像特征之间的欧几里得距离，对欧几里得距离从小到大排序得到车辆重识别结果，本发明加强了网络提取细粒度特征的能力，提高了不同尺度特征的耦合程度，增强了特征的鲁棒性。
基于 vit 尺度特征融合网络车辆识别方法系统

[发明专利]基于人脸关键点图建模的换脸视频篡改检测方法及装置-CN202310234596.0在审
发明人：曾凯;刘琲贝;余翔宇 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人脸关键点图建模的换脸视频篡改检测方法及装置，其中方法包括：获取换脸视频数据，根据换脸视频数据获取训练集和测试集；构建基于人脸关键点图建模的篡改检测模型；采用训练集对篡改检测模型进行训练；采用测试集对训练后的篡改检测模型进行测试；其中，所述篡改检测模型包括前端人脸关键点提取模块、关键点拓扑图特征生成模块、并行图注意力神经网络模块、后端循环神经网络模块以及判决输出模块。本发明通过对人脸关键点进行拓扑图建模，并使用图注意力神经网络提取关键点拓扑图节点的高维几何特征，进一步丰富单帧人脸的特征表示，提升了模型的鲁棒性与检测准确性。本发明可广泛应用于数字视频的篡改检测技术领域。
基于关键建模视频篡改检测方法装置

[发明专利]基于人脸特征时域稳定性的换脸视频篡改检测方法及其应用-CN202010574901.7有效
发明人：胡永健;熊艺纯;王宇飞;李猛;李纪成;刘琲贝 -专利权人：华南理工大学;中新国际联合研究院
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人脸特征时域稳定性的换脸视频篡改检测方法及其应用，该方法步骤包括：将待检测视频解码为帧序列并逐帧保存；检测各帧的人脸区域并提取人脸特征点的坐标值；根据特征点的位置和活跃度选择特定特征点，计算特定成对特征点的连线向量作为面部向量；计算相邻帧上对应面部向量在空间位置上的偏转角；将相邻两帧所有面部向量的偏转角度值作为特征值，并构造特征向量；将训练样本的特征向量输入支持向量机训练生成分类模型；训练后的分类模型对待检测视频帧进行分类，判断视频是否存在篡改。本发明利用人脸生物信号的固有特征进行检测，具有较好的检测效果，利用面部向量的时域特征来捕捉篡改视频的痕迹，具有良好的通用性。
基于特征时域稳定性视频篡改检测方法及其应用

[发明专利]一种加强SSD小目标行人检测性能的网络结构及检测方法-CN201811474112.5有效
发明人：胡永健;陈奇华;刘琲贝;王宇飞 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-12-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种加强SSD小目标行人检测性能的网络结构，包括：预处理模块、基础网络模块、附加特征提取模块、两级特征融合模块、分类和回归模块。本发明还公开了一种加强SSD小目标行人检测性能的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用于小目标行人检测的训练样本集并转换格式；初始化训练模型，对训练样本进行预处理；提取样本的浅层特征和深层特征，将深层特征的信息融合到浅层特征中，形成多尺度检测框架；进行网络参数的迭代更新；完成网络训练后进行测试。本发明在SSD算法的基础上引入了两级特征融合模块，有效利用了特征层之间的上下文信息，使深层网络信息能够较好地融合到浅层网络中，加强了SSD算法对小目标行人的检测性能。
一种加强 ssd 目标行人检测性能网络结构方法

[发明专利]一种基于双解耦生成和半监督学习的活体检测方法及系统-CN202210329816.3有效
发明人：冯浩宇;胡永健;刘琲贝;余翔宇;葛治中 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双解耦生成和半监督学习的活体检测方法及系统，该方法步骤包括：数据预处理得到RGB颜色通道图原始样本，并配对相同身份得到真假图像对；真人编码器输出真人身份向量，假体编码器输出假体身份向量和假体模式向量，三者合并送入解码器得到重建真假图像对，构建双解耦生成损失函数，噪声送到训练好的解码器得到生成样本；对原始样本和生成样本构造有标签样本、无标签样本、增强后无标签样本，三者送入教师学习模块得到教师半监督损失、无标签样本的伪标签、增强后无标签损失，更新检测器和教师网络参数；利用验证集确定阈值；加载测试数据到检测器得到分类分数，根据阈值判决分类结果。本发明能够提高活体检测模型的鲁棒性。
一种基于双解耦生成监督学习活体检测方法系统

[发明专利]基于多尺度光照不变性纹理特征的人脸欺骗检测方法及系统-CN202011577117.8有效
发明人：胡永健;罗鑫;葛治中;刘琲贝;王宇飞 -专利权人：华南理工大学;中新国际联合研究院
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度光照不变性纹理特征的人脸欺骗检测方法及系统，该方法步骤包括：将视频分帧后抠取人脸图像，通道分离得到颜色通道图；经过光照分离纹理保留模块得到光照不变纹理特征图，归一化后与颜色通道图合并为人脸特征，数据增强后为待训练的输入特征；用多感受野的中心差异卷积搭建多尺度纹理模块，嵌入至轻量网络构建轻量多尺度纹理网络；将像素级损失和交叉熵损失加权为总损失；将输入特征送入轻量多尺度纹理网络学习纹理本质性的欺骗特征；根据损失函数更新网络参数，完成训练后保存网络模型和参数；根据已保存模型预测分类结果。本发明准确提取纹理本质性的欺骗特征，有效提升模型泛化性能并降低部署的存储和计算消耗。
基于尺度光照不变性纹理特征欺骗检测方法系统

[发明专利]行人检测网络及模型训练方法、检测方法、介质、设备-CN201910198487.1有效
发明人：胡永健;陈浩;刘琲贝 -专利权人：华南理工大学;中新国际联合研究院
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人检测网络，以VGG16为基础网络，包括fc6、fc7、conv6_2、conv7_2和conv8_2五个特征层。本发明还公开一种行人检测网络模型训练方法，包括步骤：计算行人框宽高比的期望值E；特征提取，得到置信度图和坐标偏置图；制定密集框生成策略；对训练数据文件进行预处理，训练行人检测网络得到行人检测网络模型。本发明还公开了一种行人检测方法，包括步骤：设置检测阈值，加载行人检测网络模型，初始化网络参数；将图片送入模型中，得到检测结果；将所有的检测框通过非极大值抑制对重复检测的框进行滤除，最后将结果保存在文件中。本发明基于密集框生成网络，有效地克服了现有技术在行人密集场景下漏检率高等缺点，提升该框架在行人密集场景下的检测性能。
行人检测网络模型训练方法介质设备

[发明专利]一种指静脉图像的深度局部聚合描述子提取方法及系统-CN202010050908.9有效
发明人：胡永健;文东霞;刘琲贝;王宇飞 -专利权人：华南理工大学;中新国际联合研究院
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种指静脉图像的深度局部聚合描述子提取方法及系统，该方法的步骤为：构建基础网络模块；构建VLAD编码模块；设置K个聚类中心向量为网络的可训练参数；分批对网络进行训练，训练步骤为：指静脉图像进行预处理；指静脉图像通过基础网络模块得到多通道特征图；将多通道特征图在VLAD编码模块中结合聚类中心向量完成VLAD编码；挖掘难分负样本得到三元组，计算损失函数并反向传播更新网络权重系数；采用训练好的网络提取待测指静脉图像的局部聚合描述子。本发明得到维度固定且与原始图像块分布顺序无关的描述子，解决了不同尺寸指静脉图像和同一类别指静脉图像之间因手指姿势差异造成的匹配失败问题，得到了更具有表征力的深度局部聚合描述子。
一种静脉图像深度局部聚合描述提取方法系统

[发明专利]一种基于轻量神经网络的指静脉验证方法及系统-CN202010174412.2有效
发明人：胡永健;郑浩聪;王宇飞;刘琲贝 -专利权人：华南理工大学;中新国际联合研究院
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量神经网络的指静脉验证方法及系统，该方法包括下述步骤：提取指静脉图像的感兴趣区域；构建用于指静脉特征提取的轻量神经网络；在每个训练批次中随机选择多类手指，在每类手指中随机选择多张感兴趣区域图像构建成批次图像；将批次图像进行实时数据扩增后输入轻量神经网络；构建用于指静脉特征分类的分类部件，将轻量神经网络的输出特征输入到分类部件；构建批量硬损失函数和标签平滑正则化后的交叉熵损失函数，得到整体的损失函数；将训练后的轻量神经网络进行特征提取，计算特征之间的余弦相似度，输出指静脉验证结果。本发明能够更好的获取指静脉图像的细粒度特征，且减小了模型的存储体积和计算消耗。
一种基于神经网络静脉验证方法系统

[发明专利]一种基于双重注意力机制的车辆重识别方法及系统-CN202110381441.0有效
发明人：胡永健;甘豪;刘琲贝 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双重注意力机制的车辆重识别方法及系统，该方法包括下述步骤：构建用于车辆特征提取的卷积神经网络；构建用于关注不同通道的通道注意力部件；构建用于关注特征适合粒度的粒度注意力部件；在每个训练批次中随机选择多类车辆，在每类车辆中随机选择多张图像构建成批次图像；将批次图像进行实时数据增强后输入卷积神经网络；构建批量标签平滑正则化后的交叉熵损失函数和三元组损失函数，两者相加后得到整体的损失函数；将训练后的卷积神经网络进行特征提取，计算特征之间的欧几里得距离，对距离重排序得到车辆重识别结果。本发明能够更好地获取车辆图像的细粒度特征，提高模型的精度和稳定性。
一种基于双重注意力机制车辆识别方法系统

[发明专利]一种物理域上针对人脸识别系统的对抗样本生成方法-CN201911179565.X有效
发明人：胡永健;蔡楚鑫;王宇飞;刘琲贝;葛治中;李皓亮 -专利权人：中新国际联合研究院
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种物理域上针对人脸识别系统的对抗样本生成方法，该方法通过生成器生成能够在物理域中复现的眼镜形状对抗扰动块来误导人脸识别系统；同时考虑了不同光照和打印机色差的影响，通过模拟光照变化进行数据增强，并利用多个损失函数组合，提高在物理域的攻击成功率。另一方面，本发明通过将不同的人脸识别网络接入整体训练框架，可以便捷快速地生成针对不同人脸识别方法的数字域对抗样本，且对抗扰动可物理复现。本发明有效地实现了物理域上对人脸识别系统的攻击，并且有效解决系统在训练过程中缺少足够对抗样本的问题，能够快速大量生成对抗样本来对网络进行训练提高其可靠性，同时对抗样本可物理复现且对光照变化有鲁棒性。
一种物理针对识别系统对抗样本生成方法

[发明专利]基于时空域预测像素级篡改概率值的换脸视频检测方法及系统-CN202211391297.X在审
发明人：卓思超;胡永健;刘琲贝;余翔宇;赵鸿杰 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空域预测像素级篡改概率值的换脸视频检测方法及系统，该方法包括下述步骤：视频预处理，根据人脸关键点构建篡改掩膜，对篡改掩膜随机采样得到多个像素点的坐标位置以及对应的篡改值，对人脸图像进行空域特征和多层次时域特征提取得到时空特征，基于双注意力机制计算得到时空不一致特征，将时空不一致特征与像素点的坐标通道进行拼接，基于像素级位置篡改概率值重建进行辅助监督，对时空不一致特征进行二分类得到换脸视频篡改检测结果。本发明能够使时空特征更具全局性，能够根据坐标定位预测出该像素点的篡改概率值，在不同数据库均获得较好的准确率，其跨库检测性能优于现有算法，具有较好的域泛化性和通用性。
基于时空预测像素篡改概率视频检测方法系统

[发明专利]基于信任机制下面部交并比的假脸视频检测方法及系统-CN201911139038.6有效
发明人：胡永健;高逸飞;刘琲贝;王宇飞 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信任机制下面部交并比的假脸视频检测方法及系统，该方法包括网络训练和样本测试步骤：网络训练步骤包括模型训练和模型验证。模型训练步骤对分割网络进行训练，保存分割网络模型和权重值；模型验证步骤使用训练好的分割网络预测掩膜，采用网格搜索方法确定二值化阈值和判决阈值。样本测试包括视频分帧预处理得到输入图片、利用分割网络确定待检测区域、平滑去噪、二值化待检测区域，确定脸部区域和待定篡改区域，计算信任机制下两者的交并比，最后根据判决阈值进行真假脸判决。本发明针对深度换脸工具生成的假脸视频进行检测，在不同数据库中均获得较高的准确率，跨库测试性能明显提升，为假脸视频检测提供了一种有效途径。
基于信任机制面部交并视频检测方法系统

[发明专利]RGB空域特征与LoG时域特征结合的Deepfake视频检测方法及系统-CN202110224286.1有效
发明人：胡永健;黎鑫;陈香全;刘琲贝;王宇飞 -专利权人：华南理工大学;中新国际联合研究院
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种RGB空域特征与LoG时域特征结合的Deepfake视频检测方法及系统，该方法包括下述步骤：逐帧提取各视频帧中人脸区域的RGB三通道图像，将RGB三通道图像和局部人脸区域遮挡的图像输入Xception网络，提取RGB空域特征；对连续帧的RGB三通道图像进行LoG变换，经过三维卷积层和Xception网络提取LoG时域特征；将RGB空域特征和LoG时域特征拼接后输入全连接层进行特征分类；训练网络模型，保存网络的模型和权重；进行检测分类，判断视频是否为换脸视频。本发明通过提取换脸视频中的RGB空域特征和LoG时域特征，结合局部人脸区域遮挡处理，有效提高模型对换脸视频的检测能力和泛化能力。
rgb 空域特征 log 时域结合 deepfake 视频检测方法系统

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