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公开(公告)号：CN110097135A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910384032.9
申请日：2019-05-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双张量的全息衍射标签图像识别算法，包括：S11.获取全息衍射标签的原始图像，其中，所述原始图像包括训练样本的原始图像和测试样本的原始图像；S12.将所述获取的测试样本的原始图像进行预处理，生成HSV张量且提取HOG张量；将所述获取的训练样本的原始图像进行预处理，生成HSV张量且提取HOG张量；S13.将获得的测试样本的HSV张量和HOG张量组成双张量；将获得的训练样本的HSV张量和HOG张量组成双张量；通过典型相关分析测量训练样本和测试样本不同分解矩阵之间的相似性；S14.将所述不同分解矩阵之间的相似性使用最近邻算法进行分类。本发明将不同分解矩阵的相似性向量投影到PCA子空间进行KNN分类，有效的提高不同样本之间的识别性能。
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公开(公告)号：CN119848933A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510004802.8
申请日：2025-01-02
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于涟漪预测的加密域三维网格模型隐写方法及系统。本方法包括：S1、模型所有者对三维网格模型执行顶点坐标转换；S2、模型所有者应用涟漪预测法对三维网格模型的顶点进行预测，预测时以参考点为起始中心逐层预测相邻顶点，直至扩展至整个三维网格模型的所有顶点，最终生成各顶点的预测误差；S3、模型所有者对获得的预测误差实施编码处理；S4、模型所有者对编码后的数据进行加密，生成加密三维网格模型，并将其上传云端存储；S5、云服务提供者在加密三维网格模型中嵌入秘密数据，生成包含秘密数据的标记三维网格模型。本发明在确保模型隐私性的前提下，显著提升了数据嵌入容量，适用于高隐私性需求的三维网格模型数据传输。
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公开(公告)号：CN111563263B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010301278.8
申请日：2020-04-16
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
IPC: G06F21/60 , G06T3/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762
Abstract: 本发明提出了一种任意图像风格迁移的无载体信息隐藏方法。该方法结合无载体信息隐藏的思路与非参数法图像风格迁移的操作，设计了一种可以根据输入图像自适应的秘密信息编码与调整方案，生成自适应信息隐藏矩阵。在自适应信息隐藏矩阵的指导下，进行任意图像风格迁移，直接合成由秘密信息驱动的图像风格迁移结果。本发明不仅保持了图像风格迁移结果视觉效果有艺术化、更自然、高保真的优点，而且拥有无载体信息隐藏可以抵抗隐写分析的特点，也在嵌入容量方面优于其他现有无载体信息隐藏方法。
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公开(公告)号：CN110097135B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910384032.9
申请日：2019-05-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/50 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于双张量的全息衍射标签图像识别算法，包括：S11.获取全息衍射标签的原始图像，其中，所述原始图像包括训练样本的原始图像和测试样本的原始图像；S12.将所述获取的测试样本的原始图像进行预处理，生成HSV张量且提取HOG张量；将所述获取的训练样本的原始图像进行预处理，生成HSV张量且提取HOG张量；S13.将获得的测试样本的HSV张量和HOG张量组成双张量；将获得的训练样本的HSV张量和HOG张量组成双张量；通过典型相关分析测量训练样本和测试样本不同分解矩阵之间的相似性；S14.将所述不同分解矩阵之间的相似性使用最近邻算法进行分类。本发明将不同分解矩阵的相似性向量投影到PCA子空间进行KNN分类，有效的提高不同样本之间的识别性能。
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公开(公告)号：CN111756950B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010554929.4
申请日：2020-06-17
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H04N1/44 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/625 , H04N19/91
Abstract: 本发明提出一种基于跳跃序列的面向JPEG图像的可逆信息隐藏方法，在保证图像品质和图像文件大小的同时，尽可能提高藏量，此外，实现图像的完全恢复。首先，使用熵解码器对原始JPEG图像进行解码，得到DCT系数块；其次，将每个DCT系数块的正/负跳跃序列向右/左移动，以腾出空间；然后，在每个DCT系数块中，选用值为0和‑1的系数进行多层的信息藏入；最后，使用熵编码器将隐秘DCT块编码成隐秘JPEG图像。本发明一是充分利用跳跃序列的特点，减少不必要的系数扩张，改进了图像品质；二是采用多层藏入的方式，提升了藏量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108491747B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810116929.9
申请日：2018-02-06
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种融合图像后美化QR码的方法，本发明生成步骤如下：对输入的背景图像二值化生成参考QR码；根据RS码建立正向基矩阵，通过高斯约旦消元法生成反向基矩阵；利用正反向基矩阵对QR码优先级高的模块进行黑白翻转，得到过渡QR码图像；针对模块中小方格的亮度调整对模块属性判断；对模块亮度调整并结合其它两个通道生成美化QR码图像。本发明方法中过渡QR码是通过修改RS数据流实现的，所以不会损失其自身的纠错能力。同时，利用高斯模型来拟合解码器的解码方式和人类的视觉特性来解决亮度调整中存在的块状效应问题使生成的QR码具有良好的视觉效果，保证了解码的稳定性。
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公开(公告)号：CN112102455A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010831631.3
申请日：2020-08-18
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种针对3D打印机PRT文件转换为RGB色彩模型的方法，属于图片数据格式转换这一应用领域，特别是PRT文件的图片转换为RGB色彩模型的线性转换方法。该方法具有较快的图片格式转换速度，实验结果证明该方法可以较为准确的转换PRT文件到RGB色彩模型。另外，本发明的系数矩阵可以大大减少PRT和RGB图像之间的渲染速度，提高了转换效率，这也使得其大大优于前人的方法。
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公开(公告)号：CN111787335A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010653109.0
申请日：2020-07-08
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: H04N19/91 , H04N19/467 , H04N19/184
Abstract: 本发明提出了一种基于AMBTC压缩技术和霍夫曼编码的可逆信息隐藏方法。首先，利用AMBTC对原始灰度图像进行压缩，每个块就到了两个量化级和一个位图。接下来，将每个块的位图转换为十进制数,用来计算十进制数的出现频数。用户定义的阈值用于将块划分为两种情况，分别为可嵌入块和不可嵌入块。如果十进制数的频数大于或等于阈值，则相对应的位图是可嵌入的，然后使用霍夫曼编码技术进行压缩。如果十进制数的频数小于阈值，则相对应的位图是不可嵌入的。该发明利用霍夫曼码来代替原始位图，腾出每个块位图的剩余空间，用来嵌入秘密信息。与其他方法相比，该方法具有更好的信息隐藏量和可以接受的图像视觉质量。
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公开(公告)号：CN111723346A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010517743.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于“竹节虫”参考矩阵可认证的视觉机密共享方法。首先，先产生“竹节虫”参考矩阵，参考矩阵可以由机密信息的嵌入容量来做调整；其次，将原始图像根据生成的参考矩阵和要藏入的机密信息分成两张独立且有意义的伪装图发给两位参与者保管；最后，要提取机密信息时，可对两张伪装图片做一个图片认证，只有认证通过才能提取机密信息。本发明将视觉密码和信息隐藏相结合，实现了加密域的高容量信息隐藏。相比于其他现有方法，本发明不仅继承了视觉密码计算复杂度低，安全性高的优点，而且在实现可逆恢复原始图像的基础上，机密信息的嵌入容量方面优于其他现有方法，并且生成的两张伪装图有更好的品质。
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公开(公告)号：CN111614640A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010386589.9
申请日：2020-05-09
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高容量的同态加密域三维模型可逆信息隐藏方法。本方法利用Paillier加密系统对三维模型进行加密，以实现三维模型隐私的保护。在云端，利用相邻顶点颜色不同的特性，首先将顶点划分为嵌入顶点集和参考顶点集。其次，利用参考顶点集，计算嵌入顶点集的预测误差。最后，构造一对一映射表，将秘密信息映射为方向向量，并利用方向向量和嵌入秘钥对预测误差的方向进行扩展从而嵌入秘密信息。在接收端，通过比较预测误差与方向向量的夹角提取秘密信息，并利用参考顶点集恢复原始模型。本发明相比较于传统方法，在信息隐藏容量上具有较大的提高，在提取秘密信息时比特错误率较低，直接解密后的模型具有更少的失真。
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