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公开(公告)号：CN111522973A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010300704.6
申请日：2020-04-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及加密图像检索技术领域，具体涉及一种融合压缩感知的隐私保护图像检索方法，包括：根据图像库中的图像特征构建图像库索引输入查询图像，根据查询图像构建查询索引加密查询索引得到加密后的查询索引将发送给服务器；服务器接收到加密后的查询索引后，计算加密后的查询索引和图像库索引之间的汉明距离，并将汉明距离发送给图像拥有者，图像拥有者解密所有汉明距离，获得解密的汉明距离集合D，如果D＝φ，则查询结束；如果D≠φ，则图像拥有者与服务器执行n‑out‑of‑k不经意传输协议检索查询图像的相似图像集。本发明将压缩感知技术融合到图像加密技术中，能够保留图像特征的距离，实现高效的检索算法。
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公开(公告)号：CN108230170A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380291.1
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向社交网络的多信息和多维网络信息传播模型及方法，属于社交网络分析领域。首先，获取社交网络数据，并对数据进行预处理。第二步，从真实数据中提取用户信息、用户行为以及用户关系，用余弦相似度的方法来构建多维网络空间。第三步，建立模型，借鉴传染病模型机理，在传统的传染病模型的基础上引入了“影响因子”用以表示不同信息之间的相互作用关系及强度，由此构建了基于多信息、多维空间网络的信息传播模型。最后仿真分析，从微观和宏观两个角度构建动力学方程来分析两条消息的共同演化趋势。该发明更能符合信息传播的真实情景，更有利于对信息传播过程的研究。
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公开(公告)号：CN108230169A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380264.4
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于社交影响力的信息传播模型及态势感知系统及方法。属于社交网络分析领域。方法包括步骤：第一步，获取数据源。第二步，提取相关属性。分别从用户、粉丝和行为三个方面提取属性，定义社交影响力，分析出影响信息传播的驱动力。第三步，构建动态演化策略。定义收益矩阵和话题热度的概念，根据演化博弈理论建立动态演化策略。第四步，构建网络拓扑。根据提取的相关属性分别构建不同的分层。第五步，构建复杂网络信息传播模型。将每层得到驱动力以及演化博弈与传统的SIR模型相结合得到一种改进的信息传播模型。该发明能够更加准确的探知信息传播趋势，揭示不同的驱动因素对信息传播的影响。
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公开(公告)号：CN115588226B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211354009.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人工智能安全领域，涉及一种高鲁棒性的深度伪造人脸检测方法；本发明主要包括4个部分：首先获取原始数据集并进行筛选得到训练样本；对伪造人脸检测器进行扰动攻击，从而干扰伪造人脸检测器的分类准确率并得到扰动样本；采用卷积神经网络消除扰动样本中的对抗性扰动，得到重构图像分类器；将重构图像分类器和受到扰动攻击后的伪造人脸检测器进行集成，最终得到深度伪造人脸检测模型；本发明提高了模型鲁棒性，同时提升了模型检测准确率。
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公开(公告)号：CN113971373B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111311305.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于视频修复技术的交通流量插补方法，该方法包括：获取车辆数据，根据获取的车辆数据构建车辆轨迹；将车辆轨迹输入到Skip‑gram模型中，提取卡口特征向量；采用t‑SNE算法对卡口特征向量进行降维处理，得到卡口二维特征分布；将卡口二维特征分布进行扩散，生成卡口矩阵，并填充卡口流量生成路网流量图像；将路网流量图像输入到交通流量插补模型中，得到恢复流量的数据；所述交通流量插补模型包括周期子网络、空间子网络以及融合网络；本发明为智能交通系统的构建提供了高质量的数据基础，也可以应用于同类型的时空数据插补或预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115828188A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211661085.9
申请日：2022-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及深度学习模型产权保护技术领域，尤其涉及一种防御替代模型攻击的可验证DNN模型版权的方法，包括构建联合部署模型，该模型包括提取网络和分类网络；在联合部署模型中，其数据集包括原始数据集和触发集，触发集由原始数据嵌入水印生成；在训练联合部署模型过程中，使用提取网络提取数据集的水印，其中令原始数据集提取的水印为原始数据，触发集中提取的水印为嵌入的水印；在提取的数据中加入扰动，对分类模型进行对抗训练；若攻击者通过攻击获取服务器内模型和数据集，并训练得到一个替代模型，则通过将原始数据集合触发集分别输入替代模型，若两个数据集的分类结果不同，则该模型为替代模型；本发明可在黑盒的情况下验证模型的版权。
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公开(公告)号：CN115588226A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211354009.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人工智能安全领域，涉及一种高鲁棒性的深度伪造人脸检测方法；本发明主要包括4个部分：首先获取原始数据集并进行筛选得到训练样本；对伪造人脸检测器进行扰动攻击，从而干扰伪造人脸检测器的分类准确率并得到扰动样本；采用卷积神经网络消除扰动样本中的对抗性扰动，得到重构图像分类器；将重构图像分类器和受到扰动攻击后的伪造人脸检测器进行集成，最终得到深度伪造人脸检测模型；本发明提高了模型鲁棒性，同时提升了模型检测准确率。
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公开(公告)号：CN112256756B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011135676.3
申请日：2020-10-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/951 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及到一种基于三元关联图和知识表示的影响力发现方法，包括通过网络爬虫获取数据，并进行数据清洗；根据获取的数据源按照用户的转发行为提取热点话题下的消息传播路径和话题下的总消息以及话题下的总用户信息，构建消息‑路径‑用户三元关联图模型；根据交叉迭代策略，在构建的消息‑路径‑用户三元关联图模型上进行正反迭代打分机制来挖掘出热点话题传播的关键元素节点；得到的关键消息、关键路径和关键用户的影响力得分序列结果和相关信息存储到服务器，完成影响力发现；本发明可以帮助使用者在异构、多属性的社交网络中发现高影响力用户。
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公开(公告)号：CN112270568B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011205811.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，涉及电商平台营销数据分析，尤其涉及一种面向隐藏信息的社交电商平台营销活动下单率预测方法；所述方法包括提取出用户对营销活动下单行为的全部内部属性特征以及营销活动对用户下单行为的部分外部属性特征；并计算出用户的内部影响力，按照知识学习方法计算出用户的外部影响力以及用户的隐藏信息网络；采用压缩交互网络获取用户的隐特征，将隐特征填入隐藏信息网络中，利用卷积神经网络计算出用户的隐藏影响力；将三种影响力输入到全连接神经网络中，预测得到所述营销活动下用户参与下单行为的概率；本发明刻画了用户实体和营销活动实体之间的关系，能够获取实体间的隐藏关系，增强了下单率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN112231583B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011249665.8
申请日：2020-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据分析和推荐系统技术领域，具体涉及一种基于动态兴趣组标识和生成对抗网络的电商推荐方法，包括：输入用户行为数据的评分特征，使用训练好的评分预测模型进行预测，评分预测模型输出评分的预测值，根据评分的预测值生成推荐列表为用户推荐项目。本发明利用生成对抗网络补偿数据，对补偿后的数据标识兴趣组类别，解决了用户无兴趣偏好信息和兴趣泛化问题，对用户和商家都有重要的应用价值。
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