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公开(公告)号：CN102014266A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010566786.5
申请日：2010-12-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频水印的高清视频加密传输方法，用随机数生成器生成随机数作为视频加扰密钥，采用RSA算法对视频加扰密钥进行加密，从而保证其在传输的过程不被截获，然后使用LSB算法将加密后的视频加扰密钥作为水印嵌入到加密的视频中，从而实现高清视频的安全加密。本发明既具有较高的安全性又有较低的计算复杂性，并保证高清视频内容在安全传输的前提下的传输质量。
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公开(公告)号：CN101489133B
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN200910060551.6
申请日：2009-01-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提出一种抗几何攻击的实时视频水印方法，主要适用于基于DCT编码的视频文件。该方法通过快速变换方法将分块DCT系数直接变换到整体DCT系数，然后在整体DCT域中自适应修改低频系数值来嵌入水印信号，水印嵌入后的整体DCT系数与原始系数间的差值转换为分块DCT系数的差值，再写回到分块DCT系数中去；水印检测则是在空域中进行，因为检测过程伴随着视频播放进行，这时视频完全解码，可以从空域直接进行整体DCT变换，然后为了能够抵抗旋转攻击，对检测视频进行了旋转补偿，再按照嵌入时的规则进行水印提取。实验结果表明方法对普通信号处理和常规几何攻击(行列去除、旋转、等比例缩放、纵横比攻击、线性变换、随机扭曲、裁剪以及几种联合攻击等)具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN1818925A
公开(公告)日：2006-08-16
申请号：CN200610018494.1
申请日：2006-03-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三层架构的智能图像隐写分析系统，包括综合数据库、图像库、综合数据库管理模块、图像库管理模块、特征矢量预提取模块、隐写分析总控模块和攻击模块，以及用于针对隐写算法已公布且有对应的专用隐写分析算法的专用隐写分析模块、针对隐写算法已公布尚无对应的专用隐写分析算法的分类训练的通用隐写分析模块和针对隐写算法未公布的广义通用隐写分析模块。本发明采用三层架构，针对隐写算法所属类型构建专门的隐写分析子系统，具有准确性和适用性；利用专家系统将现有的专用隐写分析方法建成模型库和规则库，并通过人机交互不断更新隐写分析规则库，具有智能性；采用主元素特征提取与样本图像库分类训练相结合，提高计算效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116861021A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310750571.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/532 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于去噪和动量蒸馏的跨模态检索模型构建方法，属于跨模态检索领域，方法包括：构建包含N个级联的第一模态数据编码器、以及N个级联的第二模态数据编码器的编码单元；在第i个第一、第二模态数据编码器的输出端之间设置第i自监督去噪单元，用于对第i层的原始联合特征标记依次进行加噪、解码重构，得到第i层的重构联合特征标记，i∈(1,N‑1)；进一步构建跨模态检索模型；以重构联合特征标记和原始联合特征标记之间的KL散度最小为目标，构建模态交互损失，以进一步形成总损失函数；以总损失函数收敛为目标，训练跨模态检索模型。加强模态间关联的学习，提高模型检索的准确率，且具有高效的推理速度。
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公开(公告)号：CN110609920B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910716258.4
申请日：2019-08-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/71 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种视频监控场景下的行人混合搜索方法及系统，属于视频内容搜索领域，包括：视频解码得到帧图像；对帧图像分别进行人脸目标检测和行人目标检测，以分别得到行人目标的人脸快照和行人快照；识别同一帧中属于同一行人目标的人脸快照和行人快照，关联到一起；根据人脸快照提取人脸特征，并根据行人快照提取行人重识别特征，以通过特征匹配将当前帧中的行人目标与已处理完成的帧图像中的行人目标进行匹配，以获取到同一行人目标的轨迹；将行人目标ID连同该行人目标的人脸快照、行人快照、人脸特征、行人重识别特征以及轨迹信息均存储至数据库中，从而得到搜索数据库。本发明能够提供行人目标的多角度特征描述，为应用提供可靠的支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110598540B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910716138.4
申请日：2019-08-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种监控视频中步态轮廓图的提取方法及系统，属于计算机视觉领域，包括：解码得到视频帧序列后进行缓存；对视频帧进行行人检测，得到行人目标快照及行人目标框，并进行目标框归一化，以得到方形快照并进行缓存；根据行人目标快照提取行人重识别特征后进行缓存，并通过特征匹配实现当前视频帧中的行人目标与前一帧中行人目标的匹配，从而实现对同一行人目标的跟踪；若成功跟踪到同一行人目标在连续n帧之间的轨迹，则获取该行人目标在连续n帧中的方形快照，进行人形分割后进行二值化处理，以得到该行人目标在连续n帧中的步态轮廓图并进行缓存。本发明能够提高监控视频中步态轮廓图的提取效果，以满足步态识别的要求。
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公开(公告)号：CN110598543B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910719182.0
申请日：2019-08-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于属性挖掘和推理的模型训练方法及行人再识别方法，属于计算机视觉领域，包括：建立第一训练网络并进行训练，以完成对基础网络的训练；在第一训练网络中加入属性特征提取器，得到第二训练网络并进行训练，以完成对属性特征提取器的训练；在第二训练网络中加入注意力网络，得到第三训练网络并进行训练，以完成对通道注意力模块和空间注意力模块的训练；在第三训练网络中加入用于属性推理的图卷积模块，得到第四训练网络并进行训练，以完成对图卷积模块的训练；去掉第四训练网络中的分类器，得到行人再识别模型；利用行人再识别模型提取行人的全局特征，以得到查询结果。本发明能够提高行人再识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111724074A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010582258.2
申请日：2020-06-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的路面病变检测预警方法，包括：确定路面不同分段的不同时间段的参数；将各个分段路面不同时间段的参数分别输入到预先训练得到的双路深度神经网络模型，以检测各个分段路面参数对应的样本能量；基于POT模型以及各个分段路面参数对应的样本能量确定报警阈值；当某个分段路面的样本能量超过所述报警阈值时，认为该分段路面发生病变，将该分段路面设为一个报警点进行路面病变预警。本发明基于双路深度神经网络计算出输入路面样本数据的样本能量，样本能量值越大，说明该段路面早期病变、劣化的可能性越高；筛选报警阶段，使用了POT模型和延迟法进行两步式的筛选，在尽量提高召回率的同时不对精度造成过大的影响。
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公开(公告)号：CN107330396B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710504662.6
申请日：2017-06-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性和多策略融合学习的行人再识别方法，本发明方法在线下训练阶段，首先选择容易判断且具有足够区分度的行人属性，在属性数据集上训练行人属性识别器，再用该属性识别器为行人再识别数据集标注属性标签，然后结合属性和行人身份标签，采用融合行人分类和新颖的约束对比验证的策略，训练行人再识别模型；在线上查询阶段，用行人再识别模型分别对查询图像和库图像提取特征，计算查询图像特征与各库图像特征之间的欧氏距离，得到距离最近的图像，认为是行人再识别的结果。在性能方面，本发明的特征具有可区分性，取得了很好的准确率；在效率方面，本发明能够在行人图像库中快速检索到查询图像所表示的行人。
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公开(公告)号：CN110599388A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910789582.9
申请日：2019-08-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于定位点辅助的盲鲁棒数字水印嵌入和检测方法，属于数字水印领域。本发明提出了基于定位点机制，定位点用来辅助确定水印嵌入的区域，水印嵌入过程，首先嵌入定位点，确立水印嵌入区域，再在该区域进行水印嵌入；水印检测过程，首先检测识别定位点，通过定位点进行水印作品矫正，获得正确的水印嵌入位置，再进行水印检测。当水印作品受到包含摄屏攻击在内的几何攻击时，仍能在没有原始载体前提下，借助定位点还原几何形变，维持嵌入位置的相对不变性，抵抗摄屏攻击，抵抗拍摄导致的图像非线性缩放畸变以及周边其他内容干扰，抵抗模糊噪点对比度调整等常规图像处理攻击和裁剪缩放旋转等几何攻击，达到正确溯源追踪的目的。
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