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申请/专利权人：中南大学
摘要：本公开实施例中提供了一种面向人工智能伦理的欺诈图像识别方法，属于图像识别技术领域，具体包括：按照标注体系对欺诈图像数据集中样本欺诈图像和内容描述信息进行标注；对样本欺诈图像和内容描述信息进行不同的预处理；利用残差模块和U‑Net网络提取样本欺诈图像的浅层视觉特征；利用视觉状态空间模块提取样本欺诈图像的深层视觉特征；利用文本状态空间模块提取样本欺诈图像的语义特征；集合通道注意力机制和交叉注意力机制融合深层视觉特征和语义特征，得到融合特征；结合融合特征和样本欺诈图像对应的标签训练识别模型；将目标欺诈图像输入训练好的识别模型，得到识别结果。通过本公开的方案，提高了识别效率、精准度和稳定性。
主权项：1.一种面向人工智能伦理的欺诈图像识别方法，其特征在于，包括：步骤1，获取欺诈图像数据集，按照标注体系对欺诈图像数据集中样本欺诈图像和内容描述信息进行标注；步骤2，对样本欺诈图像和内容描述信息进行不同的预处理；步骤3，利用残差模块和U-Net网络提取样本欺诈图像的浅层视觉特征；步骤4，基于浅层视觉特征，利用视觉状态空间模块提取样本欺诈图像的深层视觉特征；步骤5，基于内容描述信息，利用文本状态空间模块提取样本欺诈图像的语义特征；步骤6，集合通道注意力机制和交叉注意力机制融合深层视觉特征和语义特征，得到融合特征；步骤7，结合融合特征和样本欺诈图像对应的标签训练以U-Net和Mamba模型为基础结构的识别模型；步骤8，将目标欺诈图像输入训练好的识别模型，得到识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种面向人工智能伦理的欺诈图像识别方法
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