中国海洋大学 人工智能研究院
视觉分析与安全课题组
Vision Analysis and Security (VAS) Group @ OUC
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多媒体取证
深度模型安全
计算机视觉
多媒体取证
深度伪造检测,数据集,比赛
。 深度伪造是一种新兴的人脸伪造技术。该技术的滥用会给社会造成负面影响,例如伪造公众人物的煽动性言论影响社会舆论以及危害用户隐私等 [
BBC News
] [
How-To Geek
]。因此如何有效地进行深度伪造检测是一个重要的研究方向。
图像篡改检测
。 图像篡改技术包括但不限于copy-move, splicing, object removal等,这些操作会严重影响图像的可信度,给社会带来一定的安全隐患。 因此如何有效地进行图像篡改检测也是一个重要的研究方向。
深度模型安全
对抗性攻防
. DNN模型的脆弱性会严重威胁具有安全要求的应用,如视频监控、地面或水下场景的计算机视觉任务。
后门攻防
. 故意在DNN中植入后门,将很大程度扰乱对样本的预测,从而引发对第三方供应商的信任危机。
计算机视觉
图像/视频的物体检测、跟踪、语义分割以及水下视觉技术
: 物体检测、跟踪、语义分割等任务与实际应用密切相关,例如自动驾驶、人脸识别、全景分析等。水下视觉技术包括海洋动植物视觉观测、水下三维重建、水下图像增强等。
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