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公开(公告)号：CN105354584A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510523821.8
申请日：2015-08-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6217 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开一种基于波段不相似性的高光谱数据波段表征选择方法，主要解决现有高光谱波段选择时结构信息不能有效利用的问题。其步骤为：将输入的高光谱图像预处理为可操作的高光谱数据；构建高光谱波段之间的不相似矩阵；初始化概率表征矩阵；生成高光谱像元之间的相似度矩阵；计算高光谱波段的表征代价；构建高光谱像元的图保持正则项；构建目标函数；构造约束条件；通过交替方向多乘子方法求解概率表征矩阵；波段子集选择。本发明通过表征学习和图正则来进行高光谱数据的波段选择，使得选择后的高光谱波段能保持与输入高光谱数据相似的结构，提高了波段选择后高光谱数据的表征性，可用于高光谱数据的维数约简、分类识别。
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公开(公告)号：CN104240256A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410499111.1
申请日：2014-09-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于层次化稀疏建模的图像显著性检测方法，主要解决在计算机视觉领域内通过模拟灵长类动物的视觉注意机制，在复杂场景中迅速定位感兴趣区域以进行快速场景分析的问题，其主要步骤包括：(1)构造基于颜色和方向信息的多尺度特征图；(2)创建基于逐层自表示建模的颜色显著图；(3)形成基于多尺度信息融合的显著图；(4)提取基于Otsu最优阈值分割的显著物体。本发明具有较高的检测率和较低的虚警率，并取得了较经典显著检测方法更优的性能，可以用于图像分割等领域。
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公开(公告)号：CN102130159B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110001515.X
申请日：2011-01-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L29/778 , H01L29/20 , H01L29/205 , H01L21/335
Abstract: 本发明公开了一种高电子迁移率晶体管，主要解决现有技术的电流崩塌严重和源漏极欧姆接触电阻大的问题。该器件自下而上包括：衬底(1)、成核层(2)、主沟道层(3)、势垒层(4)、介质层(13)；势垒层(4)顶端两侧分别为源极(10)和漏极(12)，中间为栅极(11)，势垒层(4)上依次增加有辅沟道层(5)、缓变势垒层(6)、高势垒层(7)、隔离沟道层(8)和隔离势垒层(9)；栅极(11)位于势垒层与隔离势垒层之间的凹槽(14)中，栅极的两侧及底部设有介质层(13)。隔离势垒层与隔离沟道层界面上，缓变势垒层与辅沟道层界面上，势垒层和主沟道层界面上分别形成有二维电子气2DEG。本发明可避免高场应力下的电流崩塌，降低源漏极欧姆接触电阻，可用作高温高频高可靠大功率器件。
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公开(公告)号：CN107230201B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710340278.7
申请日：2017-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于样本自标定ELM的在轨SAR图像变化检测方法，提升了检测精度，扩大了方法的实际应用范围。步骤包括：对两幅配准相的SAR图像对，计算获得对数差分图DI；用PCA获取DI的主分量；利用样本自标定策略获得归一化后对数差分图的主分量的严格变化区域和严格未变化区域；从中提取部分样本的邻域特征，将其作为训练样本训练ELM；将待检测的对数差分图中每个样本的邻域送入训练好的ELM中，获得变化检测结果图。本发明从待检测差分图中自动提取训练样本，消除了训练数据对方法检测能力的限制，扩大了方法的实际应用范围，避免了人工的参与，降低了噪声的干扰，提升了方法的检测正确率，具备稳定可靠的检测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107194917B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710339040.2
申请日：2017-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于DAP和ARELM的在轨SAR图像变化检测方法，消除了训练数据对方法检测能力的限制。其实现包括：针对两幅配准的SAR图像对，计算获得对数差分图DI；对DI进行SLIC超像素分割，并求取所有超像素的均值和质心，用DAP算法对超像素聚类获得若干类超像素集合；用K‑means算法再进行区域三分类，均值最高的集合为严格变化区域，最低的集合为严格未变化区域，剩余为未知类别区域；选择区域训练样本，并将其邻域特征送到ARELM中训练，获得训练好网络参数的ARELM；将待检测的所有像素邻域特征送入训练好的ARELM中进行分类，自动获得变化检测结果图。本发明消除了训练数据对方法检测能力的限制，检测正确率高，自动决策。检测能力稳定可靠，用于SAR图像变化检测。
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公开(公告)号：CN106850216B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710210651.7
申请日：2017-03-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种云数据库中密钥管理树的密钥撤销方法，对于已有的云数据库密钥管理树结构，在树结构生成的同时对应生成密钥撤销管理树，记录每一个云数据库密钥管理树节点的撤销状态，当有用户进行撤销操作时，更新对应的密钥撤销管理树状态，完成撤销过程，本发明解决了现有云数据库当中密钥管理树进行密钥撤销时，密钥存储开销随着撤销次数的增加而增大带来的存储开销和管理难度增大以及重加密过程中带来大量计算开销的问题。
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公开(公告)号：CN107294701A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710543080.9
申请日：2017-07-05
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H04L9/0816 , H04L9/0643 , H04L9/3236 , H04L9/3242
Abstract: 具有高效密钥管理的多维密文区间查询装置及查询方法，属于信息安全技术领域，所述装置包括数据加密模块、密钥管理模块和密文检索模块，数据加密模块根据搜索请求利用全局私钥进行加密生成陷门和密文范围，密文检索模块根据陷门和密文索引进行匹配得到相关度值，再判断数据的相关度值是否在密文查询范围内，密文索引为数据加密模块根据全局私钥所建立，当数据的相关度值在密文查询范围内，密文检索模块将对应的密文发送给数据用户，将对应的密文和数据用户身份给密钥管理模块，密钥管理模块根据检索到的数据和数据用户的身份计算解密密钥，并将解密密钥发送给数据用户，实现了对密文的多维区间查询，提供了一种具有丰富查询体验的密文查询装置。
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公开(公告)号：CN107169945A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710278782.9
申请日：2017-04-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/10041 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏张量和多视图特征的遥感图像融合方法，其实现步骤为：(1)输入待融合图像。(2)获得低通系数和带通系数。(3)获得图像边缘特征。(4)构成图像多视图特征。(5)计算特征接近度。(6)构成多模字典。(7)张量稀疏表示。(8)融合系数。(9)逆变换后输出融合后图像。本发明利用了低分辨多光谱图像多视图特征矩阵和全色图像多视图特征矩阵和张量基追踪方法对融合后图像空谱信息进行增强，提高了融合图像的清晰度并光谱扭曲，克服了现有图像融合技术处理视角过于单一和欠缺对于多光谱图像谱间关系考虑的缺点。
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公开(公告)号：CN106559422A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201611005461.3
申请日：2016-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H04L63/0435 , H04L9/0838 , H04L63/06 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于密钥协商的多维密文的区间查询方法，主要解决现有方法在关系数据库云存储背景下不能同时支持区间密文查询和多维密文查询，且检索效率低下的问题。其实现方案是：1.私有云服务器为数据集建立明文索引结构和密文索引结构；2.合法的数据用户每次与私有云服务器协商临时会话密钥，并发送加密的查询请求和查询范围；3.私有云服务器根据明文索引结构筛选出数据表位置，再利用密文索引结构在数据表上搜索密文。本发明在关系数据库云存储背景下不仅能同时支持区间密文查询和多维密文查询，而且极大地提高了密文查询的效率，可用于关系数据库云存储背景下搜索密文数据。
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