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公开(公告)号：CN111741184B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010517768.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 绍兴图信科技有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迷你数独矩阵的3维参考矩阵的信息隐藏方法。首先，构建3D Cubic参考矩阵模型；其次，根据差值表、秘密信息值以及像素值特征在外部隐藏层中分轴进行定址修改，藏入秘密信息，并获得对应的空间搜索区域；之后，在对应的空间搜索区域内定值修改，在内部隐藏层中再藏入秘密信息；最后，将像素组的值依据内外隐藏层编码坐标进行修改，得到嵌入秘密信息的隐秘图像。实验结果表明，本发明不仅能够实现较好的图像质量和较高的嵌入容量，而且具有非常可观的嵌入效率，能够实现实时嵌入。除此之外，根据本发明提出的算法，仍可以将3维的参考矩阵推导为N维的参考矩阵，且仍保证信息嵌入的时间效率。
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公开(公告)号：CN115021933A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210605831.6
申请日：2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于循环学习的人脸匿名方法。本发明提出了一个基于循环学习的面部生物特征可逆匿名化方案来保护公共网络空间中传输的面部特征，它由去识别系统(De‑ID系统)和重新识别系统(Re‑ID系统)组成。De‑ID系统对敏感的面部特征进行去识别，使其以与现实世界完全不同的形式存在于公共网络空间中，从而有效地防止因真实的脸部特征的暴露而产生的威胁。基于循环学习的可逆性，Re‑ID系统几乎无损地恢复了去识别的面部特征，确保了人脸图像的认证效用。此外，该模型还提供了全局和局部匿名化策略，以应对不同用户的需求。实验结果显示，与其他现有技术比较，本发明提出的方案不仅能够在公开网络中有效匿名脸部特征，而且不影响脸部图像的实际使用。
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公开(公告)号：CN111741307A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010517753.5
申请日：2020-06-09
Applicant: 绍兴图信科技有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/167 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量量化压缩和线性回归预测的图像压缩方法。首先，将原始图像Cover切割成Block块；其次，用LBG算法对典型图像进行分群训练，得出与Block大小一致的Codeword的对应的Codebook；然后，针对特定的Codeword，以其余Codeword作为自变量进行线性回归训练，得到特定Codeword的预测等式；最后，在图像压缩过程中根据线性回归预测的结果计算OrigBlock和PredBlock的欧几里得距离，再根据门槛值判断采取动态的压缩策略进行Block压缩。本方法基于矢量量化压缩对压缩结果进行再压缩，在保证视觉阈值的前提下，大幅度的提升图像压缩率，能将Cover平均压缩到32倍，至多能压缩至50倍。
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公开(公告)号：CN115021933B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210605831.6
申请日：2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于循环学习的人脸匿名方法。本发明提出了一个基于循环学习的面部生物特征可逆匿名化方案来保护公共网络空间中传输的面部特征，它由去识别系统(De‑ID系统)和重新识别系统(Re‑ID系统)组成。De‑ID系统对敏感的面部特征进行去识别，使其以与现实世界完全不同的形式存在于公共网络空间中，从而有效地防止因真实的脸部特征的暴露而产生的威胁。基于循环学习的可逆性，Re‑ID系统几乎无损地恢复了去识别的面部特征，确保了人脸图像的认证效用。此外，该模型还提供了全局和局部匿名化策略，以应对不同用户的需求。实验结果显示，与其他现有技术比较，本发明提出的方案不仅能够在公开网络中有效匿名脸部特征，而且不影响脸部图像的实际使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111741307B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010517753.5
申请日：2020-06-09
Applicant: 绍兴图信科技有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/167 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量量化压缩和线性回归预测的图像压缩方法。首先，将原始图像Cover切割成Block块；其次，用LBG算法对典型图像进行分群训练，得出与Block大小一致的Codeword的对应的Codebook；然后，针对特定的Codeword，以其余Codeword作为自变量进行线性回归训练，得到特定Codeword的预测等式；最后，在图像压缩过程中根据线性回归预测的结果计算OrigBlock和PredBlock的欧几里得距离，再根据门槛值判断采取动态的压缩策略进行Block压缩。本方法基于矢量量化压缩对压缩结果进行再压缩，在保证视觉阈值的前提下，大幅度的提升图像压缩率，能将Cover平均压缩到32倍，至多能压缩至50倍。
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公开(公告)号：CN116049861B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202310249187.8
申请日：2023-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于整数小波变换和加密域隐写术的医疗影像保护的方法。为了在保护医疗影像隐私的同时保留一定可读性，本发明提出了一个基于整数小波变换和加密域隐写术的医疗影像保护的方法。本发明的方法不仅能够有效保护加密医疗影像的安全，且提供一个退化版的视觉输入以辅助云管理者对图像进行归档和管理。与传统的图像加密相比，本发明提出的方案便于云管理者对云上图像的管理和归档，且具有较为优越的性能。
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公开(公告)号：CN116318948A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310227607.2
申请日：2023-03-10
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的加密空间隐写方法。本发明将循环生成对抗网络(CycleGAN)用于加密和解密数字图像和秘密数据，而无需用户对它们做任何的处理。这有利于云服务持续的扩大受众群体，在市场竞争中提供持续竞争力。此外，本发明设计了一种基于差异扩展(DE)技术的噪声图像，该图像的特点是具有良好的数据有效载荷用于DE嵌入，同时保留了恢复能力。实验结果表明，本发明的嵌入率超过0.47bpp，秘密数据的获取精度超过91％。安全性分析表明，本发明能够有效地保护用户数据，防止恶意攻击。与现有技术中的先进方案相比，本发明依然具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN116049861A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310249187.8
申请日：2023-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于整数小波变换和加密域隐写术的医疗影像保护的方法。为了在保护医疗影像隐私的同时保留一定可读性，本发明提出了一个基于整数小波变换和加密域隐写术的医疗影像保护的方法。本发明的方法不仅能够有效保护加密医疗影像的安全，且提供一个退化版的视觉输入以辅助云管理者对图像进行归档和管理。与传统的图像加密相比，本发明提出的方案便于云管理者对云上图像的管理和归档，且具有较为优越的性能。
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公开(公告)号：CN111741184A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010517768.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 绍兴图信科技有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迷你数独矩阵的3维参考矩阵的信息隐藏方法。首先，构建3D Cubic参考矩阵模型；其次，根据差值表、秘密信息值以及像素值特征在外部隐藏层中分轴进行定址修改，藏入秘密信息，并获得对应的空间搜索区域；之后，在对应的空间搜索区域内定值修改，在内部隐藏层中再藏入秘密信息；最后，将像素组的值依据内外隐藏层编码坐标进行修改，得到嵌入秘密信息的隐秘图像。实验结果表明，本发明不仅能够实现较好的图像质量和较高的嵌入容量，而且具有非常可观的嵌入效率，能够实现实时嵌入。除此之外，根据本发明提出的算法，仍可以将3维的参考矩阵推导为N维的参考矩阵，且仍保证信息嵌入的时间效率。
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