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公开(公告)号：CN114612476B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210519003.0
申请日：2022-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全分辨率混合注意力机制的图像篡改检测方法，包括：获取待检测的图像，输入到预先训练好的基于全分辨率混合注意力机制的图像篡改检测模型，输出篡改检测结果。优点：有效地解决了现有方法存在的因潜在篡改区域纹理特征、边缘高频特征的丢失导致图像分辨率降低的问题，优化了网络输出向量的方向，加快了网络训练收敛速度；提出了基于反馈消融点的训练方法，实现了在有限内存下的模块化端到端训练；实现联合各模块的反馈来优化调整参数，又加快了模型的推理测试速度。该方法在同时存在多种篡改类型的检测任务上具有更优的准确率、更强的鲁棒性、更快的训练速度和更小的内存占用，具有十分广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN113688775A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111036782.0
申请日：2021-09-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种局部差值极化的指纹活性检测方法，其特征在于：首先利用LBP来提取指纹图像特征，再利用鲁棒主成分分析法将LBP特征图进行降秩操作，对低秩部分利用局部阈值极化算法进行极化分割，并对其进行特征统计，转化成特征向量并进行特征选择，最后把构造的特征作为分类器的输入，用于后续模型的训练和测试，鉴别待测指纹图像是否为伪造指纹。本发明能够有效降低噪声对特征识别的误导，使得原有的纹理特征更加清晰，且准确率得到了提升，增强了对用户的信息和财产安全的保护。
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公开(公告)号：CN112329518A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202010989868.4
申请日：2020-09-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘纹理强化和对称差分统计的指纹活性检测的方法，属于信息安全领域，该方法主要设计两种特征描述符提取特征：边缘强化纹理特征描述符和对称差分方法特征描述符，通过统计上述两类特征的二维直方图，将其转换为一维向量，作为区分真假指纹图像的特征描述符，输入到支持向量机分类器中进行训练和测试。利用本专利设计的两种特征描述符，使得对指纹图像的特征提取更为准确，从而提高真假指纹图像的分类准确率。
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公开(公告)号：CN117371540B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311671340.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/04 , G06Q40/04 , G06N3/042 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图神经网络的区块链地址身份推断方法及系统，所述区块链地址身份推断方法包括基于采集到的区块链交易数据集生成有向交易网络图，并基于联合子图采样策略得到所述有向交易网络图中每个节点的节点子图，其中，所述有向交易网络图中节点代表区块链上的交易地址，边表示一个交易地址与另一个交易地址之间的交易；将每个节点的节点子图分别输入至预先训练好的多任务身份识别图模型中，输出节点的嵌入表示；将各节点的嵌入表示输入至预先训练好的分类器，利用分类器输出各个身份类别的概率分布，取概率最高的身份类别作为各节点最终的身份标签，完成身份推断。本发明能够提高区块链中交易地址身份推断的精度。
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公开(公告)号：CN112329518B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010989868.4
申请日：2020-09-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘纹理强化和对称差分统计的指纹活性检测的方法，属于信息安全领域，该方法主要设计两种特征描述符提取特征：边缘强化纹理特征描述符和对称差分方法特征描述符，通过统计上述两类特征的二维直方图，将其转换为一维向量，作为区分真假指纹图像的特征描述符，输入到支持向量机分类器中进行训练和测试。利用本专利设计的两种特征描述符，使得对指纹图像的特征提取更为准确，从而提高真假指纹图像的分类准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116456037B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310715988.9
申请日：2023-06-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的生成式图像隐写方法，涉及信息安全技术领域，主要分为载密图片生成和秘密信息提取两部分，载密图片生成的过程为：1、秘密信息加密；2、划分秘密信息子块；3、将每个秘密信息子块映射到隐空间，生成隐向量；4、将隐向量输入到扩散模型中生成载密图片。秘密信息提取的过程为：1、读取载密图片数据并输入到提取网络中以恢复出隐向量；2、提取隐向量中的秘密信息；3、将秘密信息映射成二进制比特流；4、解密得到秘密信息。从而使得本发明在保证高隐写容量的同时，也保证了隐写图片的生成质量和更高的秘密信息提取率。
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公开(公告)号：CN113610711B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110879676.2
申请日：2021-08-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T3/40 , G06T17/00 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种单图像引导的三维表面重建方法及装置，首先，建立一个预定义的顶点分布均匀的椭球体网格；其次，采用轻量级网络AlexNet的主体架构提取输入图像特征：将AlexNet后三个卷积池化层生成的特征图像拼接，采用双线性插值法，寻找到原图像投影点在各个特征图像上的特征点；提取特征点邻近四个像素的图像特征向量并串联；然后，构建基于三维图卷积神经网络的网格变形模块，将预定义的椭球体网格变形为与二维图像对应的三维模型；最后，增加网格顶点数量，优化表面细节，并通过最小化三维损失函数调整参数矩阵，生成三维网格模型。本发明生成了高精度的三维网格表面模型，能够预测出更丰富的三维表面细节。
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公开(公告)号：CN115841685B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310116481.1
申请日：2023-02-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复合像元梯度的伪造指纹检测系统及方法，包括对指纹图像集进行预处理和提取指纹图像的感兴趣区域，构建复合像元梯度和复合像元梯度特征矩阵，将多个复合像元梯度特征矩阵进行降维，输入到支持向量机，经训练后得到指纹图像的真假判别模型，用于对测试指纹图像进行检测，提高真假指纹判断的准确度。
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公开(公告)号：CN114119335A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210091866.2
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的神经网络水印生成方法、系统和存储介质，生成器生成原始数据集的噪声数据集；在原始数据集中加上噪声，得到触发样本水印集；将触发样本水印集和原始数据集同时送入到判别器中；将与原始数据集之间的相似度满足要求的触发样本水印集输入到神经网络模型，输出结果；通过设置判别器的损失函数、生成器的损失函数以及软铰链损失函数，确定整体损失函数；利用整体损失函数同步训练生成器、判别器和神经网络模型；利用触发样本水印集验证所述神经网络模型，获得最终生成水印的神经网络模型。本发明可以自动地根据不同的神经网络模型生成噪声，基本可以满足对不同神经网络模型生成水印的需求。
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公开(公告)号：CN113610711A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110879676.2
申请日：2021-08-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种单图像引导的三维表面重建方法及装置，首先，建立一个预定义的顶点分布均匀的椭球体网格；其次，采用轻量级网络AlexNet的主体架构提取输入图像特征：将AlexNet后三个卷积池化层生成的特征图像拼接，采用双线性插值法，寻找到原图像投影点在各个特征图像上的特征点；提取特征点邻近四个像素的图像特征向量并串联；然后，构建基于三维图卷积神经网络的网格变形模块，将预定义的椭球体网格变形为与二维图像对应的三维模型；最后，增加网格顶点数量，优化表面细节，并通过最小化三维损失函数调整参数矩阵，生成三维网格模型。本发明生成了高精度的三维网格表面模型，能够预测出更丰富的三维表面细节。
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