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[发明专利]基于样本关系蒸馏的对抗训练方法-CN202310420419.1在审
发明人：金志威;张宁;弭晓月 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/094 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于样本关系蒸馏的对抗训练方法。本发明适用于机器学习领域。本发明要解决的技术问题是：提供一种基于样本关系蒸馏的对抗训练方法。本发明所采用的技术方案是：一种基于样本关系蒸馏的对抗训练方法，其特征在于：将干净样本组输入标准训练模型，获取各样本对应标准训练模型最后一层的输出特征，基于各样本对应最后一层的输出特征计算该干净样本组内各样本间关系Ⅰ；将生成的对抗样本组输入对抗训练模型，获取各样本对应对抗训练模型最后一层的输出特征，基于各样本对应最后一层的输出特征计算该干净样本组内各样本间关系Ⅱ；基于样本间关系Ⅰ和样本间关系Ⅱ调整对抗训练模型的模型参数，以使样本间关系Ⅱ与样本间关系Ⅰ相同。
基于样本关系蒸馏对抗训练方法

[发明专利]图像生成模型网络结构溯源方法-CN202210079925.4有效
发明人：曹娟;杨天韵;黄子尧;谢添 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像生成模型网络结构溯源方法，其特征在于：获取待溯源生成图像，在生成图像上随机选取图像块；将图像块输入经训练的图像块对比学习模型进行分类，该图像块对比学习模型经图像转换类型分类预训练和结构分类训练；根据图像块的分类结果确定生成图像的类别标签，根据类别标签与图像生成模型网络结构对应关系确定待溯源生成图像对应图像生成模型的网络结构。本发明的网络结构溯源方法采用图像块对比学习和图像转换类型分类的预训练任务，提高结构溯源的准确性。本发明将现有的生成图像溯源从模型级别扩展到结构级别，需要在生成模型的训练种子、损失函数、训练集发生改变的情况下，将生成图像溯源到其生成模型的结构上。
图像生成模型网络结构溯源方法

[发明专利]基于新闻环境信息建模的虚假新闻检测方法-CN202210214207.3有效
发明人：曹娟;盛强;张雪遥;李润东;汪旦丁;朱勇椿;谢添 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于新闻环境信息建模的虚假新闻检测方法，其特征在于：基于待检测新闻获取其发布前若干天内的新闻消息集合，将其作为宏观新闻环境；从新闻消息集合中提取与待检测新闻相似度最高的若干条新闻，将其作为微观新闻环境；基于待检测新闻向量与宏观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算宏观环境感知向量；基于待检测新闻向量和微观环境中心向量与微观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算微观环境感知向量，其中微观环境中心向量为微观新闻环境所有新闻元素向量的均值；获取虚假新闻检测器的对待检测新闻的新闻表示向量，将新闻表示向量与所述宏观环境感知向量和所述微观环境感知向量融合，并基于融合结合判断该待检测新闻的真假。
基于新闻环境信息建模虚假检测方法

[发明专利]人脸姿态判断方法及换脸方法-CN202211389226.6在审
发明人：张宁;金志威;张雅滋 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种人脸姿态判断方法及换脸方法。本发明的技术方案为一种人脸姿态判断方法，其特征在于：获取包含人脸的待判断视频；对待判断视频中的每一帧图像进行人脸关键点检测，得到每一帧图像的人脸关键点位置；将当前帧图像中人脸的人脸关键点位置与参考人脸模板的人脸关键点位置进行仿射变换计算，得到当前帧和参考人脸模板图像之间的仿射变换矩阵；其中参考人脸模板的欧拉角中的俯仰角、偏航角、翻滚角均为0。后面所有姿态判断均以参考人脸模板的欧拉角为参考标准。本发明适用于计算机视觉技术领域。
姿态判断方法

[发明专利]基于人机协同的可控新闻图像描述生成方法-CN202211252455.3在审
发明人：金志威;弭晓月;成鹏;王熠;秦玉芳;胡焙哲 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司;新华融合媒体科技发展（北京）有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人机协同的可控新闻图像描述生成方法，获取待描述新闻图像；将待描述新闻图像输入经训练的图像描述生成模型，得到与待描述新闻图像对应的、带类别占位符的初级图像文本描述；根据初级图像文本描述中的类别占位符，获取用户输入的类别占位符对应信息，和/或调用类别占位符对应识别接口识别出类别占位符对应信息；基于初级图像文本描述结合类别占位符对应信息，生成待描述新闻图像的图像文本描述；图像描述生成模型训练所用数据集包括大量新闻图像和与新闻图像对应的训练用图像文本描述，训练用图像文本描述为将新闻图像对应图像文本描述中的专有名词替换为对应的类别占位符后得到。适用于机器学习与跨模态理解的交叉领域。
基于人机协同可控新闻图像描述生成方法

[发明专利]去除实体偏的虚假新闻检测方法-CN202211080009.9在审
发明人：金志威;朱勇椿;盛强;张宁 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种去除实体偏的虚假新闻检测方法。适用于社交媒体数据挖掘和互联网内容安全领域。本发明所采用的技术方案是：一种去除实体偏的虚假新闻检测方法，其特征在于：将待测新闻的新闻内容输入经训练的新闻内容预测网络，得到该待测新闻的新闻内容预测逻辑值；仅以待测新闻的新闻内容预测逻辑值作为输入，输入经训练的新闻真假预测模型，得到该待测新闻的新闻真假预测值；所述新闻真假预测模型以新闻内容预测网络输出的新闻内容预测逻辑值和实体预测网络输出的实体预测逻辑值作为输入进行训练；所述实体预测网络以新闻的实体作为输入，输出该新闻对应的实体预测逻辑值。
去除实体虚假新闻检测方法

[发明专利]基于视频时序的人脸年龄编辑方法-CN202211389219.6在审
发明人：张宁;金志威;张雅滋 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于视频时序的人脸年龄编辑方法。本发明的技术方案为一种基于视频时序的人脸年龄编辑方法，其特征在于：获取包含人脸的待编辑视频和待编辑年龄信息；从待编辑视频的视频帧中裁剪出人脸图像，将人脸图像经仿射变换得到对齐后的人脸图像；通过映射网络从待编辑视频第i帧图像的对齐后的人脸图像中获取人脸特征编码；基于待编辑年龄信息从人脸年龄特征分类库中获取该待编辑年龄信息对应的人脸年龄特征编码；将人脸年龄编辑后图像经仿射逆变换后贴合到第i帧图像中，得到人脸年龄编辑后的视频帧；基于人脸年龄编辑后的视频帧生成人脸年龄编辑后的视频。本发明适用于计算机视觉技术领域、图像处理领域。
基于视频时序年龄编辑方法

[发明专利]基于模式信息和事实信息的联合虚假新闻检测方法-CN202111031772.8有效
发明人：曹娟;盛强;张雪遥;钟雷;谢添 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模式信息和事实信息的联合虚假新闻检测方法。本发明所采用的技术方案是：一种基于模式信息和事实信息的联合虚假新闻检测方法，其特征在于：从待测新闻中提取模式信息触发词、事实信息触发词和普通词；构建异构图；对异构图使用动态异构图卷积操作，动态更新异构图上两两节点之间的连边权重，生成模式偏好分布和事实偏好分布；基于待测新闻和模式偏好分布得到模式信息感知的聚合向量；基于待测新闻和事实偏好分布得到事实信息感知的聚合向量，并基于事实信息感知的聚合向量和与待测新闻对应的相关证据得到事实信息感知的推理向量；基于模式信息感知的聚合向量和事实信息感知的推理向量判别待测新闻的真实性。
基于模式信息事实联合虚假新闻检测方法

[发明专利]记忆引导的多视图多领域虚假新闻检测方法-CN202211082383.2在审
发明人：金志威;朱勇椿;盛强;南琼;张宁 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种记忆引导的多视图多领域虚假新闻检测方法。本发明所采用的技术方案是：一种记忆引导的多视图多领域虚假新闻检测方法，其特征在于：从待测新闻中提取多个视图表示，每个视图提取有多个表示；基于提取到的多视图表示，进行跨视图表示建模，得到待测新闻的多个跨视图表示；基于待测新闻的领域标签从领域特征记忆中获取标签对应领域的领域特征表示；评估待测新闻与所有领域的领域事件记忆之间的事件相似性，并基于待测新闻与各领域的事件相似性和领域特征记忆中相应领域的领域特征表示计算该待测新闻的隐式领域表示；基于待测新闻的领域信息引导不同领域从该待测新闻的多个跨视图表示选择合适的跨视图表示进行新闻真假预测。
记忆引导视图领域虚假新闻检测方法

[发明专利]细粒度的多模态虚假新闻检测方法-CN202111152971.4在审
发明人：曹娟;亓鹏;何覃;谢添 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明涉及一种细粒度的多模态虚假新闻检测方法，为：获取待检测多模态新闻的新闻文本和新闻图片；从新闻文本中提取人物类型、地点类型和事件类型的文本实体；从新闻图片中提取图片文本，人物类型、地点类型和事件类型的视觉实体，以及新闻图片的视觉CNN特征；将新闻文本与图片文本拼接后输入BERT模型，获得文本特征；使用BERT模型获取人物类型、地点类型和事件类型视觉实体的视觉实体特征；融合上述特征，获得文本表示、视觉CNN表示和视觉实体表示；基于特征向量计算跨模态的人物相似度、地点相似度和事件相似度；基于上述信息计算所述多模态新闻的多模态表示；基于多模态新闻的多模态表示判断该多模态新闻的真实性。
细粒度多模态虚假新闻检测方法

[发明专利]基于姿态分离生成对抗网络的人物识别方法-CN202111031786.X在审
发明人：唐胜;万大千;曹娟;李锦涛 -专利权人： 北京中科睿鉴科技有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于姿态分离生成对抗网络的人物识别方法。适用于深度学习和计算机视觉领域。本发明所采用的技术方案是：一种基于姿态分离生成对抗网络的人物识别方法，其特征在于：将人物图像输入姿态分离生成对抗网络，提取人物图像中人物的人脸身份特征，该人脸身份特征提取至人物图像中人物的正脸图像或基于人物图像中人物的非正脸图像生成的正脸图像；利用人脸识别算法对所述姿态分离生成对抗网络提取的人脸身份特征进行人物识别；所述姿态分离生成对抗网络包括生成器和判别器。本发明中姿态分离生成对抗网络通过提取分离姿态信息的人脸身份特征提高侧脸识别的准确率，进而降低人物识别中非正脸人物图像的漏检率。
基于姿态分离生成对抗网络人物识别方法

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