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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开了一种针对时间伪造的定位分析方法、系统、设备及存储介质，它们是一一对应的方案，该方案是一种基于弱监督学习的时间伪造定位方案，可以利用收集到的只有视频级标签的视频数据进行训练，训练完毕后，在测试集上具备伪造片段定位功能，可以节约收集帧级标签所消耗的大量资源，同时，模型中引入的特征优化模块可以提升定位性能，因此，本发明不仅有效地实现了弱监督时间伪造定位，还可以保证时间伪造定位性能。
主权项：1.一种针对时间伪造的定位分析方法，其特征在于，包括：构建弱监督时间伪造定位模型，包括：特征提取器、特征优化模块、注意力模块、特征融合模块、分类器与定位模块；使用带有视频级标签的视频数据训练弱监督时间伪造定位模型，包括：输入视频数据至弱监督时间伪造定位模型，通过所述特征提取器进行多类别特征的提取，通过特征优化模块对各类别特征分别进行优化，优化后的各类特征经注意力模块提取注意力权重序列，并通过融合操作，获得融合注意力权重序列，以及优化后的各类特征经特征融合模块进行融合后通过分类器生成伪造激活序列，并结合所述融合注意力权重序列获得抑制伪造激活序列，定位模块利用所述伪造激活序列、抑制伪造激活序列，以及对应的视频级标签计算时间伪造定位基础损失函数；将给定的真实视频与伪造视频的特征输入至特征优化模块，通过特征优化模块进行特征优化，优化目标函数为增加真实视频特征之间的相似度，并减少真实视频的特征与伪造视频的特征之间的相似度；结合所述时间伪造定位基础损失函数与优化目标函数构建训练损失，对所述弱监督时间伪造定位模型进行训练；利用训练后的弱监督时间伪造定位模型对输入的待检测视频数据进行时间伪造定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 针对时间伪造的定位分析方法、系统、设备及存储介质
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