基于深度信息的相关滤波跟踪方法及装置

    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

    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。

    基于密文数据的多用户隐私保护数据聚类方法及系统

    公开(公告)号:CN107145792A

    公开(公告)日:2017-09-08

    申请号:CN201710225047.1

    申请日:2017-04-07

    CPC classification number: G06F21/6245 G06K9/6218 H04L63/0428 H04L67/10

    Abstract: 本发明提供一种基于密文数据的多用户隐私保护数据聚类方法及系统,属于数据挖掘技术领域。本发明方法包括步骤:两个以上用户发送各自加密后的数据和聚类中心点、陷门信息给服务器;服务器计算密文数据点和聚类中心点的距离,并划分聚类;服务器将每个聚类中不同的用户的数据点分别进行相加,并将数据的总和及个数分别发送给用户;用户将收到的数据总和及个数重新加密后发送给服务器;服务器计算新的聚类中心点,并将新的聚类中心点发送给各个用户;各个用户通过外包隐私保护平均数计算协议共同计算每个聚类中数据点距离聚类中心点的平均值,然后发送给服务器,进行下次迭代。本发明大大提高了聚类效率;实现半诚实模型下的安全计算,同时可以抵抗一定程度上的合谋攻击。

    一种具有隐私保护的K‑means聚类方法及系统

    公开(公告)号:CN107145791A

    公开(公告)日:2017-09-08

    申请号:CN201710224275.7

    申请日:2017-04-07

    CPC classification number: G06F21/6245 G06K9/6223 H04L63/0428 H04L67/10

    Abstract: 本发明提供一种具有隐私保护的K‑means聚类方法及系统,属于数据挖掘技术领域。本发明包括如下步骤:数据拥有者A和B加密各自的数据和随机选择的质心点,上传至服务器;服务器通过安全乘法协议和安全距离计算协议在密文数据中计算数据点到质心点的欧氏距离,并将数据点归类;服务器、数据拥有者A和B通过安全电路协议共同在密文数据中重新计算新的质心点;数据拥有者A或B通过安全比较协议判断新的质心点与原质心点的距离,如果小于阈值,结束分类,数据拥有者A和B请求服务器将分类好的数据分别发送给数据拥有者A和B,否则,重新上传新的质心点,进行下一轮迭代。本发明在保证数据隐私安全的同时保证了数据挖掘结果的正确性;支持数据存储外包和数据计算外包,在保证正确性的同时,执行效率也大幅度提升;支持三个参与方中最多一方为恶意方的安全计算。

    基于密文数据的多用户隐私保护数据聚类方法及系统

    公开(公告)号:CN107145792B

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN201710225047.1

    申请日:2017-04-07

    Abstract: 本发明提供一种基于密文数据的多用户隐私保护数据聚类方法及系统,属于数据挖掘技术领域。本发明方法包括步骤:两个以上用户发送各自加密后的数据和聚类中心点、陷门信息给服务器;服务器计算密文数据点和聚类中心点的距离,并划分聚类;服务器将每个聚类中不同的用户的数据点分别进行相加,并将数据的总和及个数分别发送给用户;用户将收到的数据总和及个数重新加密后发送给服务器;服务器计算新的聚类中心点,并将新的聚类中心点发送给各个用户;各个用户通过外包隐私保护平均数计算协议共同计算每个聚类中数据点距离聚类中心点的平均值,然后发送给服务器,进行下次迭代。本发明大大提高了聚类效率;实现半诚实模型下的安全计算,同时可以抵抗一定程度上的合谋攻击。

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