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公开(公告)号：CN117216788A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311081969.1
申请日：2023-08-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N5/04 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的联邦学习隐私保护视频场景识别方法，属于区块链领域，包括：任务发布者构建可信的区块链网络，所有参与的节点都需要在可信区块链网络中进行注册。预训练阶段，节点根据初始网络模型进行本地数据的训练；对节点进行评估，构建自适应的层次化区块链网络，并通过层次化的区块链网络实现节点参数的快速聚合，对训练过程进行提速。在模型的推理阶段，复用区块链网络，通过可验证随机函数构建3PC的安全多方计算集群，通过秘密共享技术，在不暴露隐私视频数据和模型的前提下实现了视频场景识别。本发明解决了视频场景识别中隐私泄露的问题，提高了数据的可用性。
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公开(公告)号：CN115952871A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310020242.6
申请日：2023-01-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种用于量子程序测试的量子符号执行方法，专注于为量子程序生成高覆盖率的测试用例，这有助于发现量子程序中的错误。量子符号执行的主要思想是从所有可能的测试用例，也就是测试用例空间中找到一个程序分支合适的测试用例。它不同于传统的符号执行方式，它是通过计算而不是搜索来获取测试用例的。量子符号执行只需要几个量子位，就可以利用叠加态和并行性原理来存储测试用例空间。根据被调试程序中的条件语句，将测试用例空间连续划分为子空间、子空间的子空间等。同一子空间中的所有值是相应程序分支合适的测试用例，它们可以测试待测代码中的相应分支。量子符号执行为调试量子程序提供了一种可行的方法。
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公开(公告)号：CN114937304A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210677979.0
申请日：2022-06-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 人脸面部表情识别在人类行为分析、智能人机交互等领域有广泛的应用。近年来，随着深度网络、卷积神经网络的发展，基于深度卷积神经网络的面部表情识别取得了巨大的成功。然而现有的基于云计算的神经网络会直接获得用户的人脸信息，这给用户的隐私数据带来了潜在的风险。本发明提出一种基于同态加密的隐私保护人脸识别算法。该方法采用基于层次的同态加密方案，结合传统特征提取方法和卷积神经网络。使用同态加密技术可以实现对加密后的数据做计算且不影响其结果，将加密后的人脸数据送入服务端进行表情识别；在同态加密之前对人脸表情图像进行关键点特征提取和筛选，解决了同态加密算法计算开销巨大而导致计算时间长的问题。本发明不仅保持了人脸表情加密之后分类的准确性，同时大大降低了同态加密识别的计算开销，实现了对用户人脸数据的隐私保护，有效提升了同态加密的人脸表情识别的实际应用体验。
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