巩家昌
- 作品数：10 被引量：16H指数：3
- 供职机构：中国刑事警察学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金辽宁省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于语音和视频姿态动态模型级融合特征的双模态情感识别方法
- 本发明属于情感识别领域，具体提供了一种基于语音和视频姿态动态模型级融合特征的双模态情感识别方法，解决了基于图像静态特征进行情感识别导致时序特征缺失的问题，视频中人体动作能够充分反映情绪特征，重点提取了人体动作的深层特征作...
- 姜囡杨洪臣庞永恒刘浠辰王一鸣宋强孙云鹤巩家昌王扶尧邵冬梅王丹秦佳李彪金烔灿单婧文王宝玉焦娇
- 一种基于多维特征融合的安防异常行为识别方法
- 本发明涉及人类活动检测技术领域，尤其提出了一种多维特征融合的安防异常行为识别方法，利用信号数据和视频图像数据，基于深度学习模型架构，实现正常行为、危险行为、对抗行为和损伤行为的分析与识别。在数据处理阶段，本发明提出的基于...
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- 基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法被引量：4
- 2020年
- 为更好地提取烟雾图像的全局特征,提出一种基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法.依次堆叠膨胀率不同的膨胀卷积,扩大卷积核的感受野,使得卷积核能够感知更广泛的烟雾图像区域,在不同膨胀卷积层之间设计稠密连接机制,促进卷积层之间的信息流通,实现烟雾图像局部特征和全局特征的融合.在此基础上,构造应用于烟雾识别的深度卷积神经网络,并在训练样本和标签的凸组合上完成训练以增强模型的泛化能力.实验结果表明,与AlexNet、VGG16等方法相比,该方法具有较好的烟雾特征表达能力,能在提高烟雾识别效果的同时,减小模型尺寸效果,其实用性较好.
- 程广涛巩家昌赵洪伟
- 关键词：卷积神经网络
- 基于OpponentSIFT的图像复制粘贴篡改取证算法
- 2019年
- 图像颜色作为一个强有力的描述子,可以提升对物体的辨识度,然而当前存在的复制粘贴篡改检测算法大多数只使用了图像的纹理信息。当纹理信息较少并伴随有多种后处理时,现有算法很难识别篡改区域。由此,提出了一种新的利用颜色不变特征的篡改检测算法,该算法在对立颜色空间中利用尺度不变特征变换提取关键点并生成关键点描述子,通过计算描述子夹角反余弦的比值进行初步匹配,并通过仿射变换估计和随机抽样一致进一步优化匹配结果。使用该算法对新建图像库进行测试得知,提出的算法能够鲁棒地应对多种后处理操作,且能够识别平滑的篡改区域。
- 巩家昌汪子航杨洪臣
- 关键词：数字图像取证
- 一种基于自注意力机制的卷积循环神经网络语音降噪方法
- 本发明属于人工智能、神经网络技术领域，本发明涉及一种基于自注意力机制的卷积循环神经网络语音降噪方法，包括训练阶段和增强阶段；所述训练阶段：首先将噪声与纯净语音叠加合成含噪语音，接着对含噪语音进行特征提取，然后将纯净语音与...
- 王一鸣姜囡王扶尧巩家昌马海娇徐浩森王丹邵冬梅庞永恒秦佳李溯源单婧文焦娇王宝玉王华朋杨洪臣
- 拼接篡改伪造图像的色彩偏移量不一致取证方法被引量：7
- 2017年
- 拼接篡改是一种常见的伪造图像方法,根据拼接篡改伪造图像中拼接区域与原始区域之间存在的色彩偏移量的差异,提出一种基于偏色估计的拼接篡改伪造图像自动检测方法.首先将图像分为n×n大小的图像子块,利用改进的平均色差计算方法估计每一个子块的色彩偏移量;然后将分块之后的待检验图像的上、左、右3个径向方向上的尺度边缘子块的集合设定为参考区域;计算每一个子块与参考区域之间的偏色距离,最后与设定的偏色距离阈值进行比较后定位图像中的拼接区域,从而揭示拼接篡改图像中存在的色彩偏移量不一致现象.实验结果表明,该方法能够自动检测拼接篡改图像中的色彩偏移量不一致并定位拼接篡改区域,为拼接篡改伪造图像的取证提供了一类科学量化的检验依据.
- 孙鹏郎宇博巩家昌沈喆
- 关键词：伪造图像图像取证
- 基于稠密卷积神经网络的烟雾识别方法被引量：1
- 2020年
- 针对传统烟雾检测方法中提取的图像特征鲁棒性较差的问题,提出了基于稠密卷积神经网络(DenseNet)的烟雾识别方法。首先,利用卷积操作和特征图融合构建稠密网络块,在卷积层之间设计稠密连接机制,以增强稠密网络块结构内的信息流通和特征重利用;然后,将已构建的稠密网络块叠加成稠密卷积神经网络用于烟雾识别,节省计算资源的同时提升对烟雾图像特征的表达能力;最后,针对烟雾图像数据量较小的问题,采取数据增强技术进一步改善训练模型的识别能力。在公开烟雾数据集上对提出的方法进行实验验证,实验结果表明,所提方法的模型大小只有0.44 MB,在两个测试集上的准确率分别为96.20%和96.81%。
- 程广涛巩家昌李建
- 关键词：卷积神经网络
- 基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法被引量：3
- 2022年
- 烟雾图像检测已经成为早期火灾预警的主要技术手段之一,为了提升烟雾识别准确率和运算效率,提出基于稠密连接和非局部运算的深度卷积神经网络用于烟雾识别。首先,设计深度网络中卷积层间的稠密连接机制,构建稠密基本块,增强信息流通和特征重利用,同时也减少模型参数量。然后,为了进一步考虑烟雾图像的全局信息,将非局部运算与稠密基本块中的卷积运算相结合,构建稠密和非局部基本卷积块。最后,利用已经构建的若干个稠密和非局部基本卷积块搭建用于烟雾识别的深度卷积神经网络。在已经公开的烟雾图像数据库上进行性能评估,实验结果表明:所提出的基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法以不到1 M的模型参数量取得了更令人满意的性能。
- 巩家昌李齐杰
- 关键词：火灾检测
- 基于模块化深度卷积神经网络的烟雾识别被引量：1
- 2020年
- 为提高烟雾识别准确率,构建模块化深度卷积神经网络,进行烟雾图像特征提取和识别。模块化结构使网络架构简单而灵活,首先利用常见的深度卷积运算设计基本模块网络结构,然后仅将模块网络与全连接层依次连接,即可构建深度卷积神经网络,使对烟雾图像的表达更加具体。利用数据增强技术扩充烟雾图像训练数据,从而缓解烟雾识别中常见的过拟合问题。实验结果表明,该方法在两个测试集上分别达到了96.56%和98.82%的检测率,验证了该方法的有效性。
- 程广涛巩家昌李建
- 关键词：卷积神经网络
- 基于RG-SIFT的图像复制粘贴篡改取证算法
- 2021年
- 在以审判为中心背景下的刑事诉讼制度改革中,图像证据的审查与采信尤为重要。数字图像篡改操作中最为常见的就是复制粘贴,通过复制图像中的一块区域粘贴到其他部分,以达到增加或掩盖部分图像内容,同时伴随着几何变换以增加真实性。当前存在的检测类似篡改的算法大多数只能应对某种几何变换,计算复杂性较高且不能应对多区域复制粘贴的情况。为此,提出一种利用颜色和纹理信息提取尺度不变特征的方法,通过检测图像颜色通道下的局部不变性特征提取关键点,并使用层次聚类算法进行聚类,对关键点匹配结果进行仿射变换估计,最后使用随机抽样一致算法去除无匹配关键点。实验结果表明,该算法能够较好的处理经过多种变换的多区域复制粘贴篡改检测,能够在公安图像检验鉴定工作中发挥作用。
- 李奇杰巩家昌杨洪臣蔡能斌
- 关键词：图像篡改复制粘贴
