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- [发明专利]一种面向人脸识别的对抗补丁攻击方法-CN202310334750.1在审
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米建勋;王绪东
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重庆邮电大学
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2023-03-31
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2023-07-04
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G06V40/16
- 本发明涉及一种面向人脸识别的对抗补丁攻击方法，属于深度学习领域。本发明所提出的基于对抗口罩补丁的对抗样本攻击方法，相比于一般对抗补丁方法提出了更适合人脸识别模型的口罩形状且提出更适合应用场景的隐蔽性生成方法，提高了此类方法的攻击鲁棒性，增加在现实世界中攻击成功的可能性。本发明的主要创新在于针对人脸识别系统设计一种生成扰动的方法，相关损失函数通过针对人脸识别网络对嵌入向量的依赖并通过设计风格损失的环节增强补丁的隐蔽性，从而大大提升攻击现实系统的可能性，在考虑方法成功率的前提下，增加隐蔽性因素的考虑。在现实生活中的例如，攻击者可以假冒其他身份进行人脸核验，通过后盗用他人账户信息等。该攻击方法给防御提出一种隐蔽性相关的评估标准。
- 一种面向识别对抗补丁攻击方法
- [发明专利]基于视觉Transformer和卷积网络相融合的人脸表情识别方法-CN202211590920.4在审
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米建勋;刘毅;邹立志
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重庆邮电大学
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2022-12-12
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2023-04-07
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G06V40/16
- 本发明属于计算机视觉的图像分类领域，具体涉及一种基于视觉Transformer和卷积网络相融合的人脸表情识别方法，该方法具有如下特征，包括以下步骤：步骤1，将待训练图像进行预处理获得预处理图像；步骤2，将预处理图像输入到基于视觉Transformer和卷积网络相融合的模型进行训练，进而得到模型的权重文件，该模型包括卷积模块、编码器以及注意力机制，所述卷积层包括对图片特征的位置信息进行关联；所述编码器包多个残差模块，所述残差模块是将编码器的输入与编码器最后输出作为编码器最后的输出结果，编码器当中由多个残差模块组成，并将这些输出作为融合注意力的输入；所述融合注意力机制将池化层中的输出作为注意力机制模块的输入，将输入的特征图使用自适应的注意力机制找出特征中不同的权重响应，最后输入到视觉Transformer当中进行训练；步骤3，加载模型权重文件，将测试的人脸表情图片输入到模型中得出表情预测结果。此外，本发明的人脸表情识别割模型对各个类别之间的特征更好的分离开，提高了表情识别模型预测的精度。
- 基于视觉transformer卷积网络融合表情识别方法
- [发明专利]一种汽车座舱内遗留物检测系统及检测方法-CN202011539422.8有效
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米建勋;高翔;钱基业;陈涛;向菲
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重庆邮电大学
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2020-12-23
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2022-09-23
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G06V20/59
- 本发明涉及智能检测技术领域，特别涉及一种汽车座舱内遗留物检测系统及检测方法，所述方法包括根据汽车座舱内监控视频在乘客上车前画面稳定的特性，设定帧数阈值，建立座椅背景画面；座椅下的压力传感器记录下乘客的数量以及坐的位置，并持续监控压力的变化；当压力数量改变时，对前排座椅开始进行遗留物检测，对后排座椅空出来的位置区域进行遗留物检测；检测并判定遗留物后，根据我们提出的图像分类算法识别遗留物类别；识别成功后，车机系统发送短信通知到乘客的手机上或通知司机，提醒刚下车的乘客拾回遗落的物品；本发明利用目标检测的方法对遗留物进行跟踪，替代了通常使用目标跟踪方法的思想，实现一种检测即跟踪方法，克服了目标跟踪算法计算量大的难点。
- 一种汽车座舱遗留检测系统方法
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