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公开(公告)号：CN104102745A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410374243.1
申请日：2014-07-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3089 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供一种基于局部最小边的复杂网络社区挖掘方法，包括以下步骤：获取复杂网络的邻接矩阵A；计算相似度矩阵R；对复杂网络图G进行社团划分C；查找一组局部最小边；检测各局部最小边两端点的局部拓扑结构，确定能够使得当前社团结构更加符合社团定义的局部最小边并去掉这些边；检测网络中是否出现新的连通子图，如果没有就重新计算各边权值，如果有新的连通子图出现，则判断划分是否合理；如果划分不合理则输出结果，如果划分合理则重新计算各边权值并进行下一次迭代过程。本发明具有精度高、速度快、通用性强等特点。
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公开(公告)号：CN103871041A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410108363.7
申请日：2014-03-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于认知正则化参数构建的图像超分辨率重构方法，利用人眼认知理论为每一个图像分块计算合适的正则化参数，称之为认知正则化参数，并将其引入到求解稀疏表示的过程中，然后再结合基于稀疏表示的超分辨率重构方法对所有分块进行重构，最后重组所有重构后的分块得到高分辨率图像。将本发明用于人脸图像中进行测试，结果表明本方法在重构图像效果上优于使用固定正则化参数的方法。
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公开(公告)号：CN101980542B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201010545800.3
申请日：2010-11-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种视频处理技术领域的基于时序振动和纠错码的视频数字指纹嵌入及其检测方法，通过生成用户指纹曲线并将用户指纹曲线通过帧移位法嵌入视频中，然后生成追踪指纹并进一步嵌入视频中，得到含追踪指纹的视频，另一方面通过非盲检测提取待检测视频中的数字指纹，然后采用基于纠错码的追踪指纹编码对提取出的指纹序列进行相关性参数计算，最终确定该指纹对应的用户。本发明基于时序振动设计曲线指纹，使合谋生成的视频拷贝不再具备商业价值，从而实现保护版权的功能；基于纠错码设计追踪指纹，实现对非法散布者的追踪，加强该数字指纹系统的抗合谋性能。
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公开(公告)号：CN102609920A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210037326.2
申请日：2012-02-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于压缩感知的彩色数字图像修复方法，包括步骤一，对原始受损图像进行预处理，将图像破损处的值赋为0；步骤二，对图像进行分块，并分析生成各图像块破损处的退化矩阵；步骤三，将步骤二得到的图像块与退化矩阵相乘，得到待采集信号；然后将待采集信号利用CS稀疏基表示得到相应的稀疏信号，最后将稀疏信号与随机生成的高斯测量矩阵相乘，得到观测信号；步骤四，采用基于全变差的对数障碍函数法对步骤三中得到的CS观测信号进行恢复，得到修复图像。本发明不依附于图像的具体结构，针对不同的图像的恢复效果相似，可以在不同的环境中使用。
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公开(公告)号：CN102013103A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010571128.5
申请日：2010-12-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理和模式识别技术领域的方法，特别是一种实时动态嘴唇跟踪方法。包括：通过数码摄像机拍摄并获取包含嘴唇区域在内的图像序列；通过基于模糊聚类和卡尔曼预测的连续图像嘴唇分割方法，将图像中所有像素点分为嘴唇像素点或非嘴唇像素点，并输出所有像素点属于嘴唇像素点的概率；通过14点动态形状模型和卡尔曼预测，在步骤二提供的嘴唇概率分布图的基础上，获取嘴唇图像序列中每一帧中的嘴唇轮廓，本发明能够自动跟踪图像序列中嘴唇的运动，具有较高的处理速度(保证实时性)和识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101872398A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN201010200730.8
申请日：2010-06-13
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种信息处理技术领域的基于码分多址和分集技术的抗合谋数字指纹方法，包括以下步骤：给每个购买者分配由多级编号组成的用户标识码；在嵌入指纹时先对原始载体图片划分成子图片，然后在每一子图片中采用CDMA技术将用户的各级编号嵌入到子图片的全局DCT变换系数中；当发现可疑拷贝后，结合原始载体图片，首先从每一个子图片中检测出可疑用户的各级编号和对应的指纹强度值，然后采用分集技术综合各个子图片的检测结果，精确判定其中的一个合谋者。本发明对载体图片的质量影响小，合谋者检测复杂度低，检测正确率很高。
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公开(公告)号：CN101673390A
公开(公告)日：2010-03-17
申请号：CN200910195781.3
申请日：2009-09-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 一种数字水印技术领域的基于HSB和LSB的可恢复的半脆弱水印方法。通过利用Logistic混沌序列和置乱方法以及图像中LSB与HSB位平面的特点来嵌入数字水印和进行图像的真伪检测，借助空间域中LSB位平面所含水印信息容量大以及HSB位平面在图像篡改和水印攻击情况下具有相对稳定性的特点，利用HSB编码生成水印信息，采用置乱方法计算出水印嵌入位置，将水印嵌入到LSB中，并结合混沌序列的方法，对篡改区域定位。本发明不仅可对图像内容的恶意篡改进行精确地检测与定位，而且能比较精确地恢复被篡改的原图像信息，对原图质量的影响非常小。
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公开(公告)号：CN101655972A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200910195778.1
申请日：2009-09-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及的是一种图像处理技术领域的基于小波域的图像拼接盲检测方法。本发明用广义高斯分布来拟合图像小波高频子带系数，并将估计出的拟合广义高斯分布密度函数作为实际高频子带系数的概率密度函数，利用二者的差别提取统计特征。在发生拼接篡改时，由于统计特征的改变，能利用这些特征对图像的真伪进行判定。本发明可以解决高阶统计特征准确率低，运行时间长的问题，从而使拼接篡改盲检测的效率和实用性大大提高。本发明被用于对实际的拼接图片检测，实验表明，该方法的实时性强，能够取得不错的效果，为进一步发展该领域奠定了很好的基础。
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公开(公告)号：CN101655913A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200910195780.9
申请日：2009-09-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及的是一种数字图像技术领域的分形维数的计算机生成图像被动检测方法。首先在训练阶段对自然图像与计算机生成图像库中的每幅图像分别进行子块筛选，然后对每个图像子块分别计算其分形维数，进而得到一组特征向量，最后将该系列特征用支持向量机进行训练得到最优分类器参数；在测试阶段，首先将待测图像进行如上类似处理得到分形特征向量，然后利用训练阶段得到的最优分类器进行分类鉴别进而得到检测结果。本发明在传统的差分盒分形维数方法基础上增加了扩展窗口、基于动态规划思想的数据复用及可变盒子高度机制，这些都使得方法在计算复杂度和检测率上有了较大的提高。
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公开(公告)号：CN100541524C
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200810036144.7
申请日：2008-04-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理和模式识别领域的基于内容的互联网动画媒体垃圾信息过滤方法，步骤一，从互联网上随机采集若干个广告和非广告的动画作为训练样本集，并提取所有动画的颜色特征、纹理特征、文字信息特征、动画长度特征、动画几何尺寸特征、动画的动态特征；步骤二，将有动画的六个特征以及类别标引输入到支持向量机中，支持向量机获得描述广告/非广告动画媒体差异的支持向量机模型；步骤三，按照步骤一中提取动画特征的方法提取待测试动画的六个特征，并输入支持向量机模型中，支持向量机模型判断出动画是属于广告类动画还是属于非广告类动画。本发明能够识别广告类动画和非广告类动画，有较高的处理速度和识别准确率。
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