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公开(公告)号：CN113888736A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111232095.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于三维点云数据处理技术领域，公开了一种基于PointNet++神经网络的三维点云分割方法，输入待分割的三维点云数据，在点云中得到最佳聚类中心集；以中心集各点为中心聚类点云得到各聚类；使用PointNet神经网络提取每个聚类的特征信息，得到下采样后的点云；重复四次，逐层提取点云特征；采用插值及回溯的方法重新恢复原始点云规模；使用多层感知机和softmax逐点判断其属于目标或背景的概率。本发明能够有效地解决复杂条件下，由于传感器捕获的点云存在异常值扰动，从而导致干扰分割任务的问题，使得算法更具鲁棒性，更加有利于后续的分割任务。
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公开(公告)号：CN112686795A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011596186.3
申请日：2020-12-29
Abstract: 本发明公开了一种基于复小波和奇异值分解的混合数字水印及检测方法，包括以下步骤：S1、对原始载体图像进行分块处理，得到多个图像块；S2、采用复小波变换对每一个图像块进行分解，并选取低频子带图像块进行乘性水印嵌入处理，得到含水印低频图像；S3、采用复小波变换对每一个图像块进行分解，并选取高频子带图像块进行量化水印嵌入处理，得到含水印高频图像；S4、将含水印低频图像和含水印高频图像进行合并，得到含水印图像；S5、对含水印图像提取低频和高频水印信息，并基于低频和高频水印信息计算加权相关系数，检测含水印图像是否包含水印信息；本发明克服了现有基于抖动调制的量化水印方法的不足。
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公开(公告)号：CN117313887B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202311410059.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊学习的量子度量学习方法，属于量子机器学习技术领域，包括以下步骤：获取输入特征转换为模糊集合；通过模糊组件处理模糊集合中的不确定性特征；整合原始特征和模糊信息，以减少数据中的不确定信息；将整合后的信息作为量子特征映射的输入进行量子度量学习。本发明中，通过设计的模糊组件，能够处理真实数据集中的不确定性特征，减少由于噪声等因素导致的数据不确定性和歧义，同时，还可以弥补数据预处理过程中可能遗失的部分有效信息，提高模型的鲁棒性，通过模糊组件，能够有效地抽取出高阶的潜在模糊特征，为数据的深层次信息提供了有力的补充，进一步增强了模型的识别与分类能力。
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公开(公告)号：CN112767263A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110018597.2
申请日：2021-01-07
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法，结合图像的低秩结构特性，采用了一种改进的低秩函数来逼近秩函数，并结合基于多方向全变分的正则化方法，设计了一中基于低秩函数和多方向全变分的图像混合去噪方法。本方法采用改进的低秩函数，更好地利用了图像内在的低秩结构特性；另一方面，为了充分利用图像中所有可能方向上存在的相关性，引入多方向全变分正则项。即利用多方向的相邻域像素点作为输入数据，这样将充分考虑到当前像素与其所有相邻像素之间的纹理连续性，最大限度的利用这个图像在空域的冗余性。
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公开(公告)号：CN105471587B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201610029094.4
申请日：2016-01-18
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种以纠缠态为量子载体的用户行为可信管理模型的建立方法，以未来量子通信网络系统为背景，利用基于纠缠态的量子身份认证技术和量子群签名技术，建立以纠缠态为量子载体的用户行为可信管理模型，设计出量子通信网络环境下对用户行为进行安全、有效管理和控制的机制与方法，解决量子通信网络环境下各网络用户的低可控性与安全需求之间的矛盾，有效防止了用户抵赖、篡改和侵犯用户隐私问题。本发明利用基于量子纠缠态的量子身份认证技术进行身份认证，利用量子群签名技术设计出对用户行为进行安全、有效地管理和控制的机制与方法，建立以纠缠态为量子载体的用户行为可信管理模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105391548A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510836918.4
申请日：2015-11-26
CPC classification number: H04L9/0855 , H04B10/70 , H04B10/85 , H04L9/083
Abstract: 本发明公开了基于节点信任的量子信任评估方法，包括量子信任模型的建模和量子信任评估的方法，与现有技术相比，本发明以基于信任节点的可信量子中继网络为研究对象，将信任管理引入到量子通信网络中，以评价节点的信任值作为基础来构建安全可信的量子通信网络，并以信任值作为评判量子通信网络中各用户是否可信的依据；借助于量子纠缠效应和量子隐形传态等独有特性，研究并提出了基于节点信任的量子信任评估方法，对量子信任评估的思路及过程进行了详细的说明；最后分析了本发明提出的基于节点信任的量子信任评估方法的可行性、合理性和安全性，这为建立安全可信的量子通信网络提供了一种有价值的新思路和新方法。
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公开(公告)号：CN117313887A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311410059.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊学习的量子度量学习方法，属于量子机器学习技术领域，包括以下步骤：获取输入特征转换为模糊集合；通过模糊组件处理模糊集合中的不确定性特征；整合原始特征和模糊信息，以减少数据中的不确定信息；将整合后的信息作为量子特征映射的输入进行量子度量学习。本发明中，通过设计的模糊组件，能够处理真实数据集中的不确定性特征，减少由于噪声等因素导致的数据不确定性和歧义，同时，还可以弥补数据预处理过程中可能遗失的部分有效信息，提高模型的鲁棒性，通过模糊组件，能够有效地抽取出高阶的潜在模糊特征，为数据的深层次信息提供了有力的补充，进一步增强了模型的识别与分类能力。
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公开(公告)号：CN105844126A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610149025.7
申请日：2016-03-16
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F21/31
CPC classification number: G06F21/316
Abstract: 本发明公开了智能电子设备用户自动认证方法，该方法包括采集当前用户使用智能电子设备所产生的行为数据；当当前时间为设定间隔时间段的终点时间，计算当前时间段内采集的所有行为数据的作为用户认证数据，读取用户行为数据参照库中根据用户设定时间段内的所有训练数据计算的认证模型；根据计算的认证数据和读取的认证模型，判断当前用户是否为智能设备的机主。当判断当前用户是机主，则保持设备解锁状态；当判断当前用户不是机主时，则弹出用于用户输入验证信息的控制界面；若输入的密码不是智能电子设备的密码时，锁定智能电子设备；否则，使智能电子设备保持解锁状态。
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公开(公告)号：CN112767263B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202110018597.2
申请日：2021-01-07
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法，结合图像的低秩结构特性，采用了一种改进的低秩函数来逼近秩函数，并结合基于多方向全变分的正则化方法，设计了一中基于低秩函数和多方向全变分的图像混合去噪方法。本方法采用改进的低秩函数，更好地利用了图像内在的低秩结构特性；另一方面，为了充分利用图像中所有可能方向上存在的相关性，引入多方向全变分正则项。即利用多方向的相邻域像素点作为输入数据，这样将充分考虑到当前像素与其所有相邻像素之间的纹理连续性，最大限度的利用这个图像在空域的冗余性。
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公开(公告)号：CN112686795B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202011596186.3
申请日：2020-12-29
Abstract: 本发明公开了一种基于复小波和奇异值分解的混合数字水印及检测方法，包括以下步骤：S1、对原始载体图像进行分块处理，得到多个图像块；S2、采用复小波变换对每一个图像块进行分解，并选取低频子带图像块进行乘性水印嵌入处理，得到含水印低频图像；S3、采用复小波变换对每一个图像块进行分解，并选取高频子带图像块进行量化水印嵌入处理，得到含水印高频图像；S4、将含水印低频图像和含水印高频图像进行合并，得到含水印图像；S5、对含水印图像提取低频和高频水印信息，并基于低频和高频水印信息计算加权相关系数，检测含水印图像是否包含水印信息；本发明克服了现有基于抖动调制的量化水印方法的不足。
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