公开(公告)号：CN108600574A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810375942.6

申请日：2018-04-20

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王智慧 ,  王宁 ,  李建军 ,  刘星 ,  李豪杰 ,  罗钟铉

IPC: H04N1/32 ,  H04N1/44 ,  G06F17/30

CPC classification number: H04N1/32144 ,  H04N1/44

Abstract: 本发明属于计算机秘密图像共享技术领域，提供了一种以Faster R-CNN’s为基础的秘密分享方法。该模型在选取载体图像和阴影图像上考虑了Faster R-CNN’s在图像检索的鲁棒性和实时性。引入公开图像数据作为图像查询库，与传统(t，n)门限秘密图像共享方案相比，本文所使用的方案利用了深度学习对特征的表示能力，发送方只需要传送一张相同的查询图像和由Faster RCNN’s检索得到的序列给对应的所有参与者。本发明提供了计算机秘密图像共享的一种新方法，可以有效提高秘密图像的安全性并得到减少获取秘密图像时间，为秘密图像共享领域提供了一种新的解决方案。

公开(公告)号：CN108717436B

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN201810466257.4

申请日：2018-05-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王智慧 ,  刘星 ,  李豪杰 ,  王宁 ,  李建军

IPC: G06F16/583 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于显著性检测的商品目标快速检索方法。由于大多数商品目标在商品图像中是比较显眼的，显著性检测可以预测图像中显著区域的位置。本发明提出的方法利用显著性检测得到的显著区域去过滤使用Selective Search提取到的初始候选框，并保留与显著区域有较高重叠率的候选框，最终利用显著区域和保留下来的候选框作为显著候选框来定位商品图片中的目标并提取相应的特征。这种方法一方面可以减少候选框的数量，提高检索效率；另一方面，显著候选框可以准确定位到目标，使得提取到的目标特征更加准确，进而提高检索精度。

公开(公告)号：CN108717436A

公开(公告)日：2018-10-30

申请号：CN201810466257.4

申请日：2018-05-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王智慧 ,  刘星 ,  李豪杰 ,  王宁 ,  李建军

IPC: G06F17/30 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于显著性检测的商品目标快速检索方法。由于大多数商品目标在商品图像中是比较显眼的，显著性检测可以预测图像中显著区域的位置。本发明提出的方法利用显著性检测得到的显著区域去过滤使用Selective Search提取到的初始候选框，并保留与显著区域有较高重叠率的候选框，最终利用显著区域和保留下来的候选框作为显著候选框来定位商品图片中的目标并提取相应的特征。这种方法一方面可以减少候选框的数量，提高检索效率；另一方面，显著候选框可以准确定位到目标，使得提取到的目标特征更加准确，进而提高检索精度。