-
公开(公告)号：CN115660931A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211357598.0
申请日：2022-11-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于Transformer和去噪扩散模型的鲁棒水印方法，包括以下步骤：将载体图像与原始水印输入由Transformer组成的水印编码器中，生成嵌入水印的编码图像；将编码图像分三路输入无噪声层、已知噪声层和基于去噪扩散模型的未知噪声层，生成噪声图像；将噪声图像输入由Transformer组成的水印解码器中，得到提取水印；计算损失函数，并采用随机梯度下降方法更新水印编码器和水印解码器的参数；重复以上步骤，直到满足设定的训练次数，水印编码器和水印解码器训练完毕，保留水印编码器和水印解码器分别用于水印的嵌入和提取。
-
公开(公告)号：CN115134142A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210740832.1
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/40 , G06F16/172 , G06F16/16
Abstract: 本发明公开了一种基于文件分割的信息隐藏方法及系统，属于数字取证技术领域，包括：获取映射序列、载体文件和秘密信息；根据映射序列的长度将载体文件平均分割，得到文件片段；对文件片段每次扫描预设数量的字节得到字节码，将字节码排列组成文件片段矩阵；对文件片段矩阵中的字节码进行概率统计得到各字节码出现的概率；根据字节码及其出现的概率计算文件信息序列；对映射序列进行预处理使其长度达到秘密信息的长度，得到判定序列，根据判定序列将秘密信息和文件信息序列进行比对生成对比序列，完成信息隐藏；降低寻找载体文件的难度，提高实用性。
-
公开(公告)号：CN114244538A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210174825.X
申请日：2022-02-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多攻击生成媒体内容感知哈希的数字水印方法，包括：生成模拟的失真副本以及相应的中间哈希；组成用于表示中间哈希在一定的虚拟失真和攻击下的分布情况的虚拟先验哈希空间；利用二值多视图聚类进行哈希质心的最优估计，得到基于聚类的多攻击参考哈希；迭代优化，比较每个原始图像最近相邻的经过内容保存攻击的哈希码与其相应聚类质心的汉明距离，生成相应的参考哈希码；嵌入多水印序列，生成二值密钥序列；构造虚拟先验的信息集；在虚拟先验数据集上进行图像认证，密钥提取数字水印序列，经过内容保留操作，利用原始图像数据和内容，判断图像内容是否被篡改。本发明具有鲁棒性强、准确率高和不可感知性强等优点。
-
公开(公告)号：CN114119335A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210091866.2
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的神经网络水印生成方法、系统和存储介质，生成器生成原始数据集的噪声数据集；在原始数据集中加上噪声，得到触发样本水印集；将触发样本水印集和原始数据集同时送入到判别器中；将与原始数据集之间的相似度满足要求的触发样本水印集输入到神经网络模型，输出结果；通过设置判别器的损失函数、生成器的损失函数以及软铰链损失函数，确定整体损失函数；利用整体损失函数同步训练生成器、判别器和神经网络模型；利用触发样本水印集验证所述神经网络模型，获得最终生成水印的神经网络模型。本发明可以自动地根据不同的神经网络模型生成噪声，基本可以满足对不同神经网络模型生成水印的需求。
-
公开(公告)号：CN113610711A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110879676.2
申请日：2021-08-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种单图像引导的三维表面重建方法及装置，首先，建立一个预定义的顶点分布均匀的椭球体网格；其次，采用轻量级网络AlexNet的主体架构提取输入图像特征：将AlexNet后三个卷积池化层生成的特征图像拼接，采用双线性插值法，寻找到原图像投影点在各个特征图像上的特征点；提取特征点邻近四个像素的图像特征向量并串联；然后，构建基于三维图卷积神经网络的网格变形模块，将预定义的椭球体网格变形为与二维图像对应的三维模型；最后，增加网格顶点数量，优化表面细节，并通过最小化三维损失函数调整参数矩阵，生成三维网格模型。本发明生成了高精度的三维网格表面模型，能够预测出更丰富的三维表面细节。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113284136A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110690947.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种双损失函数训练的残差网络和XGBoost的医学图像分类方法，首先，收集医学图像数据集并将其划分为训练集和测试集；其次，对医学图像数据集进行预处理，将图像大小调整为224*224并且进行归一化处理；然后，搭建Resnet50网络作为模型的特征提取层，使用ELU激活函数替换Resnet50网络中残差块中的ReLU激活函数，并采用三元组损失以及中心损失共同训练Resnet50网络；之后，将Resnet50网络的最后一个全连接层移除，使用XGBoost作为模型的分类层；最后，使用训练集训练模型，将测试集输入训练好的模型得到分类结果。本发明使得同类样本特征更加靠近，不同类样本特征更加远离，有助于提高模型的分类精度；且分类效率高，在提高模型分类精度的同时，可以防止过拟合。
-
公开(公告)号：CN112785479A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110084996.9
申请日：2021-01-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于少样本学习的图像隐形水印通用检测方法，包括水印特征提取、图构造、标签传播、损失计算四个步骤组成，在少样本转导传播网络框架的基础上改进了其特征嵌入步骤，改造后的特征嵌入部分由预处理、多尺度特征融合和特征嵌入三个子步骤组成。本发明在实际的图像隐形水印检测任务中可作为通用的隐形水印检测器，不需要单独训练针对特定的隐形水印嵌入算法。另外可在少量隐形水印嵌入算法的水印图像基础上训练图像隐形水印通用检测模型，使实际的图像隐形水印检测过程更加便捷，更加符合实际条件的限制，可真正满足实际情况下的图像隐形水印的检测。
-
公开(公告)号：CN112785478A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110052916.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成嵌入概率图的隐藏信息检测方法和系统，上述方法可以根据待测图像生成待测嵌入概率图，将待测嵌入概率图和待测图像分别与多个高通滤波核进行卷积，得到待测嵌入概率图对应的第一残差图和待测图像对应的第二残差图，对第一残差图和第二残差图进行融合，得到待测融合图像，采用预先训练得到的隐写分析模型待测对待测融合图像进行学习并输出所述待测图像是否藏有秘密信息的概率，以检测待测图像中是否隐藏秘密信息，具有较高的检测精度和检测效率。
-
公开(公告)号：CN109063572A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810729204.7
申请日：2018-07-04
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/00107 , G06K9/00067 , G06K9/6269 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度和多卷积层特征融合的指纹活性检测方法，属于计算机视觉技术和模式识别技术领域。首先获取指纹图像集，对指纹图像集进行多尺度特征提取训练，然后对各层特征进行主成分分析，再进行多卷积层特征融合，最后通过支持向量机模型分类器对指纹图像进行训练测试和真假鉴别。具有无需具备特定的图像处理相关领域知识，特征提取操作简单、检测精度高等优点。
-
公开(公告)号：CN106022025A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610436014.7
申请日：2016-06-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明是一种基于移动终端的分解气流解锁方法，首先对气流数据进行收集，再对气流数据进行分解处理，对分解后的各个子要素进行独立分析，最后对满足条件的子要素进行归一化操作，最终实现对智能移动设备的解锁功能。本发明的优点是把单一要素划分为多个简单的子要素，对气流的各个要素进行全面的分析，此方法不同于已有的气流解锁方案，本发明所提到的分解气流解锁方法不仅仅考虑了气流的强度，气流的强度是一个比较难准确衡量的因素。而是把气流分解为温度、湿度和强度三个子要素，通过分别对三个子要素进行独立分析、归一化处理，为用户提供不同的使用体验。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
122
records
(took 0.034 seconds)
