公开(公告)号：CN117131919A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311048083.7

申请日：2023-08-19

Applicant: 南昌大学

Inventor： 闵卫东 ,  刘学强 ,  周文升

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0495 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明提供了一种基于坐标自适应的高斯差分隐私保护方法，根据隐私保护需求，设置相应的隐私预算和训练轮数；将数据集划分为训练集和测试集，对训练集进行概率为p的泊松采样；在训练过程中，通过随机梯度下降算法计算每个样本梯度值，根据坐标自适应算法，对每个样本的梯度利用辅助参数进行变换，对变换后的值进行自适应裁剪、加噪操作；将裁剪、加噪后的梯度进行逆运算，变换回原始形式继续训练；在训练过程中，根据更新的梯度值对所需的辅助变量值进行更新；多次迭代训练，得到最终隐私保护的预测模型；利用f‑DP机制的性质，跟踪训练过程中造成的隐私损失，训练结束后得到总体隐私损失。本发明能够提高模型的准确性，实现隐私保护。

公开(公告)号：CN117152595A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311046652.4

申请日：2023-08-19

Applicant: 南昌大学

Inventor： 闵卫东 ,  周文升 ,  刘学强

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于FPN的多尺度图像复制粘贴篡改检测方法，结合使用特征金字塔网络和残差神经网络，对图像进行多尺度，高鲁棒性特征提取，注意力机制进行特征选择，自相关计算区域的相似区域，反卷积将图像还原为和检测图像相同大小的掩码解码，成功定位出图像中的篡改区域，分类出图像是否被篡改。本发明方法多尺度特征提取鲁棒性强，检测准确率高检测效率高。针对图像是否存在复制粘贴篡改进行检测，有效的识别图像中存在的复制粘贴篡改区域。保护图像的真实性，可用性不被破坏。