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[发明专利]基于语义内容引导与张量积解绑的图像描述生成方法-CN202310304201.X在审
发明人：沃焱;吴碧程 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义内容引导与张量积解绑的图像描述生成方法，包括：1)对图像数据提取全局特征和局部特征集，对文本数据提取全局特征；2)基于图像数据和文本数据的全局特征，通过嵌入空间对齐方式获取图像数据语义信息作为语义内容；3)基于语义内容，通过多头注意力机制对图像数据的局部特征集进行特征增强，获得增强局部特征集；4)基于增强局部特征集进行融合，获取图像数据的张量积表示；5)基于张量积解绑从张量积表示中提取预测词汇的内容成分，并计算词汇概率分布，得到预测词汇，将所有预测词汇进行拼接得到图像数据的完整描述。本发明与其它方法相比，性能明显提高，生成描述语义准确性得到明显改善，可解释性更优。
基于语义内容引导张量积图像描述生成方法

[发明专利]支持相似性检索的压缩图像加密方法-CN202210276534.1有效
发明人：沃焱;孟珂 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持相似性检索的压缩图像加密方法，包括：1)构建并训练融合了通道空间注意力模块和DWT模块的图像压缩网络；2)采用基于方差的前项选择方法将量化特征划分为检索子集和剩余子集；3)利用基于DNA的确定性加密方法对检索子集加密，利用基于混沌与DNA的非确定性加密方法对剩余子集加密；4)训练构建相似性检索全连接网络，相似性检索全连接网络由特征提取网络和全连接网络组成。本发明的隐私保护的图像相似性检索计算直接在压缩域的密文上进行，彻底消除解压缩和解密所带来的计算和存储开销，对图像压缩、图像加密和相似性检索三者间的关系进行权衡，能同时保证图像特征较强的压缩性能、较好的安全性和较高的相似性检索精度。
支持相似性检索压缩图像加密方法

[发明专利]基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法-CN202010377787.9有效
发明人：沃焱;吴章勇;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，包括步骤：1)基础数据处理，包括图像裁剪、特征提取、哈希码生成以及训练集与测试集划分；2)构造生物哈希重构攻击网络，包含哈希网络以及生成对抗网络，其中，生成对抗网络包含两个阶段，第一阶段通过给定哈希码生成低分辨率图像，第二阶段结合低分辨率图像以及给定哈希码生成高分辨率图像；3)哈希网络权重更新；4)生成对抗网络权重更新；5)针对生物模板保护进行重构攻击。本发明结合语义保持以及视觉相似，通过哈希网络以及生成对抗网络从给定哈希码重构生物图像，既能通过生物识别系统验证又能与真实生物图像保持较高的视觉相似性。
基于生成对抗网络针对生物模板保护攻击方法

[发明专利]基于周期函数的抗关系攻击的安全生物哈希码生成方法-CN202010272440.8有效
发明人：沃焱;汪强降;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于周期函数的抗关系攻击的安全生物哈希码生成方法，包括步骤：1)对生物图像使用残差网络提取特征向量，得到生物特征数据集；2)将生物特征数据集输入到哈希生成网络中，进行前向传播；3)计算损失函数，并反向传播计算梯度，更新权值；4)重复步骤2)至步骤3)直至收敛，得到哈希生成模型；5)将生物特征数据集输入步骤4)得到的哈希生成模型中，即可得到对应的生物哈希码，且该哈希码具有高区分能力，能够用于生物识别。本发明方法不仅对基于关系的攻击具有很强的防御能力，而且比现有的生物特征哈希方法有着更优的识别性能。本发明在虹膜数据集CASIA‑v4‑interval和人脸数据集LFW上进行了实验，能够保证方法的有效性。
基于周期函数关系攻击安全生物哈希码生成方法

[发明专利]用于无监督跨模态检索的充分场景表达生成方法-CN202110306464.5有效
发明人：沃焱;罗杰庭 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F16/383 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于无监督跨模态检索的充分场景表达生成方法，包括：1)对不同模态的数据分别提取局部特征，并构造相对应的局部特征集；2)基于各模态数据的局部特征集，为不同模态的数据生成对应的统计表达；3)基于统计表达定义各模态对应的统计流形，并据此构造相应的公共统计流形；4)搭建多个浅层神经网络来学习不同模态间的投影，为多模态数据补齐自身所缺失的其它模态下的统计表达；5)将多模态数据自身的统计表达与所学习到的其它模态下的统计表达进行级联，从而获得一个包含充分的场景信息的表达，并相应地将各模态的数据统一嵌入到公共统计流形中以进行跨模态检索。本发明为不同模态的数据生成充分场景表达来进行更加精确的跨模态检索。
用于监督跨模态检索充分场景表达生成方法

[发明专利]基于生成对抗网络的抗相似性攻击的安全哈希生成方法-CN202210276011.7在审
发明人：沃焱;余涟漪 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的抗相似性攻击的安全哈希生成方法，包括：1)对注册用户的生物图像进行缩放，并划分生物图像训练集与生物图像测试集；2)使用特征提取器提取对应的生物特征向量，同时根据生物图像的标签构建理想安全哈希码，共同构成生物特征数据集；3)构建生成对抗网络，对生成对抗网络进行训练，直至网络收敛，得到哈希码生成器；4)生成测试集的生物图像对应的抗相似性攻击且高识别准确率安全哈希码。本发明结合相似性攻击的本质机理，搭建生成对抗网络学习获得抗相似性攻击的哈希码生成器，同时保证生物特征识别的高准确率和较强的抗相似性攻击能力，为隐私保护的生物特征识别应用提供良好解决思路。
基于生成对抗网络相似性攻击安全方法

[发明专利]基于域不变特征的泛化人脸伪造检测方法-CN202210276512.5在审
发明人：沃焱;吴远泸;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于域不变特征的泛化人脸伪造检测方法，包括：1)构建训练图像集；2)用训练图像集来训练构建的域不变特征表征学习的人脸伪造检测网络，并得到最优的域不变特征表征学习的人脸伪造检测网络的权重参数；3)应用域不变特征表征学习的人脸伪造检测网络和最优的域不变特征表征学习的人脸伪造检测网络的权重参数对待测的输入图像给出预测结果，即输入图像是否为人脸伪造图像。本发明提出了域不变特征表征学习的人脸伪造检测网络分别去最小化训练图像集中多个源域数据集的特征分布差异和最优分类器距离，从而学习到一个合适的域不变特征表征，可以有效提升模型在未知的目标域上的泛化性能且优于现存的一系列人脸伪造检测方法。
基于不变特征泛化伪造检测方法

[发明专利]基于编解码网络的图像拼接伪造定位方法-CN202210275986.8在审
发明人：吴远泸;沃焱;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于编解码网络的图像拼接伪造定位方法，包括：1)构建训练图像集；2)用训练图像集来训练构建的图像拼接伪造定位网络，并得到最优的图像拼接伪造定位网络的权重参数；3)应用图像拼接伪造定位网络和最优的图像拼接伪造定位网络的权重参数对待测的输入图像给出预测的伪造区域。本发明提出了篡改痕迹注意网络MTA‑Net从全局角度提取全局篡改痕迹来辅助编解码定位网络L‑Net实现精细的拼接伪造区域定位，从而克服了现有的基于编码器‑解码器网络的方法受限于局部感受野的问题。本发明方法与其它拼接伪造区域定位方法相比，大幅提升了定位精度，且对于诸如JPEG压缩、增加噪声等图像后处理方法有着较强的鲁棒性。
基于解码网络图像拼接伪造定位方法

[发明专利]基于局部光滑投影的抗对抗攻击相机源识别方法-CN202010381644.5有效
发明人：韩国强;林辉;沃焱 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部光滑投影的抗对抗攻击相机源识别方法，包括步骤：1)相机图像预处理；2)构建相机源识别特征提取网络；3)生成噪声图像分块集合；4)定义局部光滑投影损失函数；5)构建相机源识别前置防御网络；6)应用识别模型。本发明利用了局部光滑投影使相机源识别的特征提取过程有效抑制对抗噪声以提取到具有对抗鲁棒性的特征，从而实现在相机源识别中防御对抗攻击。同时，本发明采用了一种相机源识别前置防御网络，将特征提取过程和防御过程分离，不仅易于训练，而且可以被迁移到不同的相机源识别网络中。本发明兼顾了基于深度神经网络的相机源识别方法的准确性、鲁棒性以及可迁移性。
基于局部光滑投影对抗攻击相机识别方法

[发明专利]基于度量学习的跨模态人脸检索哈希方法-CN202111175867.7在审
发明人：梁籍云;沃焱;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于度量学习的跨模态人脸检索哈希方法，包括：1)人脸视频数据集预处理，包括视频裁剪，划分人脸图像训练集、人脸图像测试集以及人脸视频训练集，人脸对齐和偏航角提取；2)训练已构建的共同表达生成网络，共同表达生成网络由特征提取网络和共同表达映射网络组成；3)使用训练后的共同表达生成网络和ITQ迭代量化提取人脸图像测试集中图像共同表达的哈希和人脸视频训练集中视频共同表达的哈希，根据图像哈希和视频哈希的汉明距离对检索项进行排序。本发明的跨模态人脸哈希函数可以生成在模态内和模态间都具有鲁棒性和可辨别性的图像和视频特征。本发明在YTC人脸视频数据集上进行测试，可保证跨模态检索的高准确率。
基于度量学习跨模态人脸检索方法

[发明专利]一种基于深度卷积网络的模糊可变图像盲复原方法-CN201810234360.6有效
发明人：沃焱;伍楚丹;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-03-21 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积网络的模糊可变图像盲复原方法，包括以下步骤：S1、对模糊图像需要考虑的模糊类型进行建模，确定每种模糊类型的模糊参数范围；S2、根据步骤S1确定的每种模糊类型的模糊参数范围，合成具有可变模糊的训练数据集，其中每组训练数据包括清晰图像、模糊图像和模糊参数；S3、搭建并训练深度卷积网络：将训练数据集输入神经网络，优化神经网络权重，得到训练好的深度卷积网络；S4、将待复原的模糊图像输入训练好的深度卷积网络，输出即为复原的清晰图像。所述方法摆脱了传统去模糊算法的限制，采用全卷积网络来估计多种可变模糊，提高了算法的精度和速度。
一种基于深度卷积网络模糊可变图像复原方法

[发明专利]一种可逆元胞自动机图像加密的相似性度量方法-CN201910056521.1有效
发明人：沃焱;苏映日;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种可逆元胞自动机图像加密的相似性度量方法，该方法对于图像I中的元素划分为两个像素集合，分别用基于像素级别的加密方法和像素集合级别的加密方法对其中的像素进行加密，得到CI；对CI进行块内的像素置乱即可得到EI。而后对加密图像进行分块，得到两个加密块的集合；接着计算两个加密块集合的每每两块之间的相似性；然后计算第一张加密图像中的块与第二张加密图像的相似性；最后计算两张加密图像的相似性。本发明解决图像安全性和加密后进行图像检索这个两难性的问题，在保护图像安全的同时保证了在加密图像上检索的精度。
一种可逆自动机图像加密相似性度量方法

[发明专利]一种基于变分级联信息瓶颈的置乱人脸识别方法-CN201910006678.3有效
发明人：沃焱;林志勇;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分级联信息瓶颈的置乱人脸识别方法，包括步骤：1)训练数据集预处理；2)模型定义与初始化；3)数据分批次前向传播；4)损失函数计算；5)反向传播计算梯度，更新权重；6)迭代训练，将步骤3)到5)重复执行直到整个模型收敛；7)测试模型结果，输入测试集中的人脸图像，通过整个模型得到最终的分类结果。本发明在ORL、CMUPIE以及PUBFIG三个数据集下进行训练并在测试集上测试，结果显示在不同的置乱操作下，本发明方法均能达到最高的识别准确率。
一种基于级联信息瓶颈置乱人脸识别方法

[发明专利]基于变分球面投影的对抗鲁棒性图像特征提取方法-CN201810212070.1有效
发明人：沃焱;谢仁杰;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-03-15 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分球面投影的对抗鲁棒性图像特征提取方法，包括步骤：1)模型初始化；2)数据集预处理；3)变分球面投影前向传播；4)损失函数计算；5)对抗训练正则化；6)反向传播计算梯度，更新权值；7)重复步骤2)至步骤6)过程直至收敛，得到深度特征提取模型；应用时以参数编码过程的均值参数为特征，即可得到高可区分性特征。本发明在CASIA‑webface数据集进行训练，在LFW数据集上进行测试，能够保证模型的对抗鲁棒性的同时，特征具有高可分性。
基于球面投影对抗鲁棒性图像特征提取方法

[发明专利]一种基于LLE和PSO的使用虹膜模版的虹膜重构方法-CN201710111339.2有效
发明人：沃焱;吴嘉茜 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LLE和PSO的使用虹膜模版的虹膜重构方法，通过以下步骤实现：首先对训练集和测试集的处理，使用Daugman的特征提取算法为虹膜图像提取特征，并对训练集中的图像和其对应的虹膜模版进行切割，使用欧氏距离的距离计算方法，给测试集中的每一个虹膜模版片块从训练集的虹膜模版片块中找到其K个最近邻，通过最小化重构误差，计算出重构权重，然后使用局部线性嵌入LLE算法初步重构虹膜图像，最后使用粒子群PSO算法优化，使用迭代的方式向最优解逼近。本发明在得到虹膜模版的前提下，就可以通过虹膜模版重构出其对应的虹膜图像。
一种基于 lle pso 使用虹膜模版方法

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