公开(公告)号：CN120012878A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510094806.X

申请日：2025-01-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 段雪峰 ,  卢荣伟 ,  韦宇星 ,  丁勇

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/084 ,  G06Q30/0601 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明涉及隐私保护技术领域，具体涉及一种面向个性化推荐系统的隐私保护联邦学习方法，包括基于个性化商品信息初始化用户向量和项目矩阵；将用户向量更新和计算局部梯度，并请求降噪矩阵；对局部梯度进行加噪，聚合，得到全局噪声梯度；基于降噪矩阵除去全局噪声梯度中的噪声，并更新项目矩阵，迭代终止并输出推荐列表，该方法使得基于本地差分隐私的联邦推荐算法可以实现安全无损的训练模式，且能够解决联邦学习“掉队者效应”导致的模型训练效率低问题，可防止用户评分、局部梯度和推荐结果泄露给服务器的同时，能够达到与明文场景下相同的模型精度。解决了现有的本地差分隐私联邦推荐算法无法兼顾隐私保护程度和模型精度的问题。

公开(公告)号：CN103208002A

公开(公告)日：2013-07-17

申请号：CN201310123587.0

申请日：2013-04-10

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 徐增敏 ,  蒋英春 ,  段雪峰 ,  关健

IPC: G06K9/46 ,  G06F3/01

Abstract: 本发明公开一种基于手轮廓特征的手势识别控制方法和系统，其主要有初始设置步骤、图像预处理步骤、手势识别步骤、命令解析步骤和待控应用程序控制步骤构成。本发明通过对视频帧进行外轮廓提取来进行手势识别，利用手势识别过程中手势特征面积和手势特征周长来识别出手势，并以凸包缺陷面积和来刻画抱拳和手掌，从而有效提高了手掌识别的准确度和效率；在手势识别过程中全部采用周长和面积等常用计算判别，而非复杂的图像模式识别样本比对方式，因而不需要添加额外样本库，就可以为其他应用开发服务，比如基于手势控制的图片查看器、音乐播放器、网页浏览器和游戏应用程序。

公开(公告)号：CN103208002B

公开(公告)日：2016-04-27

申请号：CN201310123587.0

申请日：2013-04-10

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 徐增敏 ,  蒋英春 ,  段雪峰 ,  关健

IPC: G06K9/46 ,  G06F3/01

Abstract: 本发明公开一种基于手轮廓特征的手势识别控制方法和系统，其主要有初始设置步骤、图像预处理步骤、手势识别步骤、命令解析步骤和待控应用程序控制步骤构成。本发明通过对视频帧进行外轮廓提取来进行手势识别，利用手势识别过程中手势特征面积和手势特征周长来识别出手势，并以凸包缺陷面积和来刻画抱拳和手掌，从而有效提高了手掌识别的准确度和效率；在手势识别过程中全部采用周长和面积等常用计算判别，而非复杂的图像模式识别样本比对方式，因而不需要添加额外样本库，就可以为其他应用开发服务，比如基于手势控制的图片查看器、音乐播放器、网页浏览器和游戏应用程序。