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公开(公告)号：CN111008836A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911120359.1
申请日：2019-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06Q20/38
Abstract: 本发明提供了一种基于可监管区块链的隐私安全转账支付方法、装置、系统及存储介质，该隐私安全转账支付方法包括：交易金额的隐私保护步骤：对交易中的交易金额进行隐私保护；交易地址保护步骤：对交易双方的地址进行保护；以及交易监管步骤。本发明的有益效果是：本发明解决了传统转账支付方案中过度依赖第三方机构的问题；明确了交易中需要保护的隐私信息，针对交易块中的交易金额、交易双方的交易余额、交易发起方的地址信息和交易接收方的地址信息，设计了相对应的隐私保护方案；建立对区块链用户监管体系，监管者可以保留追究在区块链上进行买卖双方的责任。
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公开(公告)号：CN110867012A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911121710.9
申请日：2019-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于智能合约的去中心电子投票方法、装置、系统及存储介质，该去中心电子投票方法包括初始化步骤、选民注册步骤、门限加密步骤、选票加密签名步骤、选票上传步骤、选票合法判断步骤、解密步骤和统计公布步骤。本发明的有益效果是：本发明能够保证投票公开透明，选民的匿名性得到了保护，系统健壮性强可抵制恶意攻击者攻击，小部分恶意的选民也不会破坏整个选举的进行；并且本发明将投票管理者的权利降到最小。
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公开(公告)号：CN110533572A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910820539.4
申请日：2019-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提供一种水印嵌入方法，包括：对水印信息进行预处理，得到冗余水印编码；利用单向哈希函数对数据库中的元组进行分组；确定每个分组中所述元组的待嵌入属性；利用预设密钥将所述冗余水印编码嵌入至所述元组的所述待嵌入属性。利用纠删码技术进行水印编码，通过生成冗余水印，当攻击者完全删掉部分子水印时，本方案根据已提取出来的子水印能够恢复出完整的水印信息，这种水印编码方法解决了以往子水印被完全删除导致整个水印方案失效的问题，使得水印具有一定的容错率。本申请还提供一种水印嵌入系统、一种计算机可读存储介质和一种终端，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN110309331A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910599265.0
申请日：2019-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06K9/62
Abstract: 本发明专利涉及一种基于自监督的跨模态联合哈希检索方法，该方法包括以下步骤：步骤1：针对图像模态数据进行处理：采用深度卷积神经网络对图像模态的数据进行特征提取，对图片数据进行哈希学习，将深度卷积神经网络的最后一层全连接层的节点个数设置为哈希码的长度；步骤2：针对文本模态数据进行处理：使用词袋模型对文本数据进行建模，建立一个两层的全连接神经网络对文本模态的数据进行特征提取，神经网络的输入是使用词袋模型表示的词向量，第一个全连接层节点的数据与第二个全连接层节点的数据与哈希码的长度相同；步骤3：针对类别标签处理的神经网络：采用自监督的训练方式从标签数据中提取语义特征；步骤4：最小化图像与文本网络所提取的特征与标签网络的语义特征间的距离，使得图像与文本网络的哈希模型能够更充分学习不同模态间的语义特征。
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公开(公告)号：CN110188194A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910354263.5
申请日：2019-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习模型的假新闻检测方法及系统。在一个实施例中：采用多任务学习模型，对待检测新闻的真实性检测和主题分类这两个任务进行联合训练，并同时返回所述待检测新闻的真实性以及所述待检测新闻的所属主题。本发明实施例的教导，能够同时检测出新闻的真实性以及新闻的所属主题，且提高了假新闻检测和主题分类的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110113098A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910389534.0
申请日：2019-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 哈尔滨工业大学
IPC: H04B10/079 , H04L12/26 , H04B10/70 , H04L9/08
Abstract: 一种面向量子密钥分发系统的误码估计方法及装置，在保证误码估计精度的前提下减少暴露误码估计环节信息量，本发明根据量子比特误码率e，计算误码估计校验块的最优块长L： 其中，表示求整数，α表示修正因子；再根据计算的最优块长选择校验块参与奇偶校验位误码估计：如果 则从 个校验块中随机抽取 个进行奇偶校验位误码估计；如果 则 个校验块全部参与奇偶校验位误码估计；η表示暴露信息比，N表示误码估计数据总长度。
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公开(公告)号：CN109921904A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910348801.X
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明提供了一种基于经典-量子极化信道的高效量子密钥分发系统，包括发送方和接收方，所述发送方包括量子信道参数估计模块、极化码构造模块、极化码编码模块、量子比特制备模块、量子比特传输模块、量子比特筛选模块、安全性检测模块以及最终密钥生成模块，所述接收方包括量子信道参数估计模块、极化码构造模块、量子比特传输模块、量子比特筛选模块、安全性检测模块、极化码译码模块以及最终密钥生成模块。本发明还提供了一种基于经典-量子极化信道的高效量子密钥分发方法。本发明的有益效果是：通过在传输前对所传密钥进行极化码预编码，充分利用了极化码的信道容量可达特性和纠错能力，提高了通信过程中最终安全密钥的生成速率。
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公开(公告)号：CN109284411A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810402753.3
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及图像数据处理领域，特别涉及一种基于有监督超图离散化图像二值编码方法。该方法包括以下步骤：S1.假设一个由n幅图像组成训练集，将训练集所有样本通过学习哈希函数映射到汉明空间的二值化哈希码；S2.定义一个线性多分类模型，采用优化函数对离散化变量进行优化，得出第一目标函数；S3.采用超图对数据哈希码之间的距离度量一致性进行约束，得出第二目标函数；S4.整合第一目标函数和第二目标函数，得到完整的目标函数，采用“位循环坐标下降方法”学习哈希码矩阵，并通过迭代运算优化目标函数。本发明既可以保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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公开(公告)号：CN108510559A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810288688.6
申请日：2018-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督多视角离散化的多媒体二值编码方法。该方法包括：S1. 假设一个由n幅图像组成训练集，通过学习得到包含一系列子函数的哈希函数，将样本的两种不同模态的特征映射到经过优化的特征空间中，得到的一系列与哈希子函数对应的哈希值，然后通过二值量化将哈希值转化为二值化哈希码：S2. 基于有监督训练的哈希函数：定义一个线性多分类模型并对模型函数进行优化，采用最小平方损失作为目标函数；S3. 基于最小量化损失的哈希函数：假设一种模态的特征，通过哈希函数优化至量化损失最小；S4. 基于多视角锚图的哈希函数：构造锚图，并采用锚图正则化哈希函数；S5. 优化算法。本发明既可以保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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公开(公告)号：CN107784663A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711124878.6
申请日：2017-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息的相关滤波跟踪方法及装置，其方法包括：基于深度图的图像分割技术，自适应性量化深度信息，得到深度图像分割结果；利用深度图像分割结果，根据不同场景构建相应的三维空间模型的分层结构；利用分层结构，并结合核相关滤波跟踪算法处理目标尺度变化及检测遮挡。本发明一方面过滤前景和背景信息减少跟踪的干扰因素，结合成熟的图像特征提取技术；另一方面这样的分层结构简化了深度信息的使用方法，使得处理目标尺度变化以及检测遮挡更为容易。结合核相关滤波跟踪算法实现了使用二维表观模型在空间结构下的跟踪方法，能够有效应对遮挡和处理目标尺度变化，提高视觉跟踪效果。
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