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公开(公告)号：CN108537755B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201810337162.2
申请日：2018-04-16
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本申请公开了一种基于几何结构约束的PET图像增强的方法，包括：建立基于几何结构约束的PET图像增强模型；获取观测到的PET图像；利用B样条小波紧框架对PET图像进行域变换，得到对应转换域下的PET图像结构；利用PET图像增强模型对转换域上的PET图像结构进行增强，得到最优PET增强图像。该方法令PET图像增强模型在对PET图像进行增强时，能够利用图像中几何结构的连通特征来准确定位非平滑区域并确定PET图像的边界，完成了对退化PET图像的修补增强任务，提高了PET图像的质量。本申请同时还提供了一种基于几何结构约束的PET图像增强的系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
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公开(公告)号：CN108647518A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810218798.5
申请日：2018-03-16
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的Android平台恶意软件检测方法，包括以下步骤：通过反编译得到应用软件APK对应的字节码文件；从字节码文件中提取并生成相应的指令序列，以向量的形式来表示每条指令的信息，并得到指令序列的时间序列；以指令序列的时间序列作为循环神经网络的输入值，循环神经网络的输出值为one-hot向量，通过对循环神经网络进行大量输入输出对的训练，得到恶意软件识别器；利用恶意软件识别器对恶意软件检测识别。本发明能够对神经网络持续训练，更为快捷地得到识别模型，这种实现方法能够得到快速恶意软件识别器，恶意软件识别器经过大量样本训练后具有较高的检测准确率和速度，提高了恶意软件检测准确率和速度。
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公开(公告)号：CN108389161A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810014650.X
申请日：2018-01-08
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于互斥性稀疏编码的雨天视频图像分离方法，将真实图像与雨水的分离看成信号分离问题，在分离过程中利用真实图像层和雨层之间的内在属性差异，通过约束稀疏编码系数的互斥性，在不断迭代学习中得到一个具有互斥性的字典，从而将雨天视频图像中的雨层与真实图像层在迭代中逐渐分离。本发明在达到将真实图像与雨层图像分离效果的同时能使雨天视频图像更加清晰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107273746A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710352331.5
申请日：2017-05-18
Applicant: 广东工业大学
CPC classification number: G06F21/564 , G06F2221/033 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种基于APK字符串特征的变种恶意软件检测方法，通过对APK中所使用的字符串进行提取；将所述提取到的字符串转化为特征向量，从而生成模糊哈希值；利用k-means算法对所述模糊哈希值进行聚类，并以哈密顿距离作为度量彼此之间的相似度，对病毒库中样本进行简化，实现对变种恶意软件的检测。该方法与传统的模糊哈希算法相比具有较快的运算速度，并且能极大提高变种样本的检测速度及准确率，并提高了抗干扰性。
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公开(公告)号：CN107168998A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710203028.9
申请日：2017-03-30
Applicant: 广东工业大学
CPC classification number: G06F16/21 , G06F21/602 , G06F21/6227
Abstract: 本发明提出一种基于保留格式的数据库透明加密方法，能有效地保护数据库的安全性，以密文的形式进行存储。同时又能够对合法用户透明化，拥有与非加密数据库相同的增删改查方法，不影响用户使用。本发明方法利用保留格式的加密方式来对数据库中每一数据项中的记录进行加密，使其以相同数据类型的密文形式存储在数据库中。在用户需要对该加密的数据库进行增删改查时，将用户输入的明文字段进行加密转化为相同数据类型的密文，使其与加密数据库中的数据一致，再将查询得到的结果进行解密，以明文的形式呈现给用户，从而来实现对用户透明化。
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公开(公告)号：CN107103235A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710107578.0
申请日：2017-02-27
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F21/55
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的Android恶意代码检测方法，该方法首先对已知的恶意软件样本反编译，获取其dex文件并映射为图像数据；再将得到的图像数据作为输入值，并以1×n向量作为输出值，放到卷积神经网络中进行训练，使其满足同种类恶意软件的输出值偏差尽可能小，不同种类恶意软件的输出值偏差尽可能大。通过利用大量已知样本进行训练，得到一个可以用于对未知软件进行检测的分类器。随后，每一个未知软件直接使用该分类器即可判断其是否含有恶意代码。本发明所述技术方案能准确识别恶意软件所属类别，并能够有效地提高了恶意软件样本分类的准确性。
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公开(公告)号：CN107168998B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201710203028.9
申请日：2017-03-30
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于保留格式的数据库透明加密方法，能有效地保护数据库的安全性，以密文的形式进行存储。同时又能够对合法用户透明化，拥有与非加密数据库相同的增删改查方法，不影响用户使用。本发明方法利用保留格式的加密方式来对数据库中每一数据项中的记录进行加密，使其以相同数据类型的密文形式存储在数据库中。在用户需要对该加密的数据库进行增删改查时，将用户输入的明文字段进行加密转化为相同数据类型的密文，使其与加密数据库中的数据一致，再将查询得到的结果进行解密，以明文的形式呈现给用户，从而来实现对用户透明化。
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公开(公告)号：CN108537755A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810337162.2
申请日：2018-04-16
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本申请公开了一种基于几何结构约束的PET图像增强的方法，包括：建立基于几何结构约束的PET图像增强模型；获取观测到的PET图像；利用B样条小波紧框架对PET图像进行域变换，得到对应转换域下的PET图像结构；利用PET图像增强模型对转换域上的PET图像结构进行增强，得到最优PET增强图像。该方法令PET图像增强模型在对PET图像进行增强时，能够利用图像中几何结构的连通特征来准确定位非平滑区域并确定PET图像的边界，完成了对退化PET图像的修补增强任务，提高了PET图像的质量。本申请同时还提供了一种基于几何结构约束的PET图像增强的系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
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