公开(公告)号：CN113610878A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202110800700.9

申请日：2021-07-15

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周志立 ,  朱剑宇 ,  王美民 ,  吉千凡

IPC: G06T7/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓自动生成的构造式信息隐藏方法，具体为：将长度为L的秘密信息的二值序列S切分成n段长度均为l的二值序列；步骤2：构建目标轮廓图像；步骤3：构建轮廓‑图像可逆变换模型；步骤4：将目标轮廓图像输入至训练好的轮廓‑图像可逆变换模型中，生成模型根据目标轮廓图像生成含密图像，所述提取模型用于提取含密图像的轮廓，以实现将秘密信息的二值序列隐藏在提取模型提取的轮廓中。本发明生成含密图像质量较高，视觉效果更好。

公开(公告)号：CN113610878B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202110800700.9

申请日：2021-07-15

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周志立 ,  朱剑宇 ,  王美民 ,  吉千凡

IPC: G06T7/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓自动生成的构造式信息隐藏方法，具体为：将长度为L的秘密信息的二值序列S切分成n段长度均为l的二值序列；步骤2：构建目标轮廓图像；步骤3：构建轮廓‑图像可逆变换模型；步骤4：将目标轮廓图像输入至训练好的轮廓‑图像可逆变换模型中，生成模型根据目标轮廓图像生成含密图像，所述提取模型用于提取含密图像的轮廓，以实现将秘密信息的二值序列隐藏在提取模型提取的轮廓中。本发明生成含密图像质量较高，视觉效果更好。

公开(公告)号：CN113688871A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110844557.3

申请日：2021-07-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周志立 ,  董晓华 ,  王美民 ,  吉千凡 ,  王梓淇

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的视频多标签动作识别方法，具体为：对提取的长视频的特征序列进行降维处理得到新的特征序列F，将特征序列F与预设第一权重矩阵W相乘得到特征序列V，将V中每个元素对应的视频帧的时序位置进行编码，得到编码矩阵P；将V和P输入至Transformer编码器得到序列V′，根据V′提取长视频中关键动作的开始帧和结束帧；将预设的序列与P分别作为Transformer解码器的输入；将V′中将开始帧和结束帧以及位于两者之间的元素输入至Transformer解码器Muti‑head Attention层。本发明考虑了标签与标签之间的联系，从而提高了多标签分类的精度。

公开(公告)号：CN113688871B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202110844557.3

申请日：2021-07-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周志立 ,  董晓华 ,  王美民 ,  吉千凡 ,  王梓淇

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的视频多标签动作识别方法，具体为：对提取的长视频的特征序列进行降维处理得到新的特征序列F，将特征序列F与预设第一权重矩阵W相乘得到特征序列V，将V中每个元素对应的视频帧的时序位置进行编码，得到编码矩阵P；将V和P输入至Transformer编码器得到序列V′，根据V′提取长视频中关键动作的开始帧和结束帧；将预设的序列与P分别作为Transformer解码器的输入；将V′中将开始帧和结束帧以及位于两者之间的元素输入至Transformer解码器Muti‑head Attention层。本发明考虑了标签与标签之间的联系，从而提高了多标签分类的精度。