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公开(公告)号：CN111324766A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010111837.9
申请日：2020-02-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06F21/60 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于LBP(Local Binary Pattern)特征的加密图像检索方法，通过颜色模式转换将彩色RGB图像转换成图像，加密灰度图像之后再将其外包给云服务器，由云服务器计算加密灰度图像的LBP值，并提取其加密图像块LBP值的局部直方图，利用k-means聚类算法获得图像局部LBP直方图的聚类中心，应用BOW模型生成全局特征向量，计算加密图像特征之间的曼哈顿距离，根据距离大小判断两幅图像的相似性，进而检索出具有明文内容相似的加密图像。本发明应用图像所有LBP值的直方图生成密文图像的全局特征向量，实现加密图像检索，操作简便易行，不仅减轻了用户负担，还具有较好的检索精度和一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN109255318A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811017018.7
申请日：2018-08-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于多尺度和多卷积层特征融合的指纹活性检测方法，包括：步骤1）多尺度特征提取训练：对原图做提取感兴趣区域处理，并训练网络的参数；步骤2）主成分分析各层特征：根据训练好的网络结构，提取每层计算后得到的结果，接着对提取到的特征分别做主成分分析处理；步骤3）多卷积层特征融合：将卷积神经网络和经过主成分分析得到的各层特征连接融合后，再将各尺度提取到的特征进行连接；步骤4）支持向量机模型训练和测试：通过选择使用支持向量机作为特征的分类器进行真假指纹图像鉴别。该方法通过图像多尺度的生成、图像感兴趣区域的构建，利用卷积神经网络技术自动的从带有标签的大量指纹图像中学习到富有代表性的真假指纹特征。
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公开(公告)号：CN104376320A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410637987.8
申请日：2014-11-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于人造指纹检测的特征提取方法，依次进行指纹图像灰度级压缩、构造指纹图像水平、垂直方向的差值矩阵、对差值矩阵内的元素进行截断处理和构造差值共生矩阵，并对其归一化处理后直接将其元素作为特征。本发明使用差分共生矩阵来提取指纹纹理特征，实现人造指纹的检测，简单易行，且具有很高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN114549267B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111664702.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多特征聚类的零水印方法，包括以下步骤：（1）对物体进行三维重建，得到具有纹理色彩的三维网格模型；（2）对具有纹理色彩的三维网格模型进行归一化，以邻域球为单位，计算球面积分不变量、纹理粗糙度、颜色一、二、三阶矩和颜色熵，分别作为具有纹理色彩的三维网格模型的几何、纹理和色彩特征；（3）水印生成：对具有纹理色彩的三维网格模型的特征使用谱聚类方法聚类，生成零水印，并将其在IPR信息数据库中注册；（4）水印检测：将物体按照上述多特征聚类的零水印方法生成零水印，与IPR信息数据库中的零水印计算相关系数，从而确定物体是否具有零水印；本发明使得零水印能表征更多模型特征，对更多种类的攻击具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115879072B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310194809.1
申请日：2023-03-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种深度伪造指纹检测模型的版权保护方法、装置及介质，包括：获取预设数量的指纹图像，并对各指纹图像添加真实标签生成第一样本集；将第一样本集按预设第一比例划分为第一子集和第二子集；通过LSB隐写算法将预设水印图像集嵌入第一子集生成触发集；将触发集和第二子集合并生成第二样本集；通过第二样本集训练预构建的深度伪造指纹检测模型，获取具备版权保护的深度伪造指纹检测模型；本发明通过LSB隐写算法构建触发集，从而在训练深度伪造指纹检测模型时植入隐形后门，通过隐形后门进行版权验证，从而解决深度伪造指纹检测模型进行版权保护的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115984080A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211334796.5
申请日：2022-10-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种针对JPEG图像的基于多直方图修改的高容量可逆数据隐藏的方法，包括：(1)通过量化的DCT系数计算总体平滑度并生成若干个直方图；(2)每个直方图中选择多对扩展容器进行二进制秘密信息的嵌入；(3)通过动态规划的思想多次迭代确定并保存扩展容器的最优解；(4)将嵌入修改后的量化DCT系数通过DCT的逆变换生成含水印的JPEG图像。本发明在JPEG图像不被攻击的情况下能够有效地提取水印信息并还原完成的JPEG图像，用于数据完整性、真实性认证，降低参数的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115189869A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210757536.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/30 , H04L67/1097 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链交易的无载体隐写方法，包括：(1)发送方地址A00生成n个兄弟地址A01,A02,...,A0n，n为发送方和接收方共享的一个整数，生成一个儿子地址A10，A10生成n个兄弟地址A11,A12,...,A1n；(2)发送方将信息嵌入到zcash系统的交易金额里，随机选择A00,A01,...,A0n中的一个地址发送带有信息的金额给A10,A11,...,A1n中的一个地址，接收方通过链上监控地址和地址是否交易，从交易金额里提取信息。本发明增强用区块链嵌入秘密信息的隐蔽性，同时单笔交易具有较高的嵌入的容量。
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公开(公告)号：CN113158583A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110565844.0
申请日：2021-05-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 一种端到端的基于深度学习的文本图像水印模型建立方法，包括步骤：S1.准备适合深度学习的文本图像集，分为互不相同的训练集和测试集，并进行分批训练数据流程；S2.将训练集放入文本图像水印的嵌入和提取算法框架内，对模型展开训练，利用深度学习训练出文本图像水印模型；S3.将准备好的测试集放入文本图像水印模型中进行测试。本发明公开的一种端到端的基于深度学习的文本图像水印模型建立方法具有不可见性高、鲁棒性强、实用性优的特点。在实际使用过程中，成本更低、检测精度更高、耗时更短。
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公开(公告)号：CN112532383A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011291344.4
申请日：2020-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密分享的隐私保护计算方法，所述隐私保护计算方法包括如下技术：加性秘密分享技术和乘性秘密分享技术；所述隐私保护计算方法包括如下安全多方计算协议：安全乘性‑加性重分享协议、安全加性‑乘性重分享协议、安全比较协议、安全线性计算协议、安全乘法协议、安全指数协议、安全对数协议、安全幂协议、安全三角函数协议和安全反三角函数。通过隐私保护计算方法，可以大幅地提高隐私保护计算的效率，并支持几乎所有的基本初等函数计算。
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公开(公告)号：CN111476727A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010222610.1
申请日：2020-03-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向换脸视频检测的视频运动增强方法，构建形态-纹理特征编码模型、形态特征差异增强模型、增强形态特征与纹理特征融合重建模型；编码模型是权值共享的一对卷积神经网络，对视频中的相邻帧进行特征提取并通过双流卷积输出图像的纹理特征以及形态特征；增强模型接收编码模型输出的前后帧的形态特征并作差，利用一个放大因子乘以前后帧形态差异并叠加到前帧的形态特征中；重建模型接收编码模型输出的后帧纹理特征以及增强模型输出的增强形态特征，将两种特征叠加并利用一系列卷积层进行图像重建，得到以放大因子为倍数的运动增强帧。本发明充分挖掘了伪造人脸视频中残留的运动不一致性的瑕疵，能有效提高检测模型的的精度。
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