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公开(公告)号：CN111507243B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010293342.2
申请日：2020-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林安维科技有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于格拉斯曼流形分析的人体行为识别方法，包括获取数据集的所有训练样本映射到格拉斯曼流形空间；对类内样本点距离和类间样本点距离进行建模；重新定义数据集上的训练样本；建立组合学习模型；对组合学习模型进行迭代求解。以多种特征建模设计分类器模型。从已标注和未标注的行为视频中，基于自定义图模型，通过标签传播方法生成未标注视频的虚拟标签，并使用多流形分析揭示特征数据相关性。对于每种类型特征，既单独保留近邻数据点的局部结构一致性，又在训练集中使用多种特征数据点的全局一致性，来预测未标注样本的标签数据，在标注数据不足时，训练出一种人体行为视频的多分类器，从而提高人体行为识别的准确度。
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公开(公告)号：CN114757776A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210452285.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合LSTM与超图神经网络的量化选股技术方法，包括如下步骤：步骤1：收集股票量价数据；步骤2：数据预处理；步骤3：LSTM模型提取特征；步骤4：超图卷积神经网络模型提取特征；步骤5：全连接层输出收益率；步骤6：训练超图卷积神经网络模型；步骤7：选取投资对象。这种方法预测结果可靠，从而能够有效提高量化选股准确率与量化投资收益，为投资者提供精准的投资决策。
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公开(公告)号：CN109274504B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201811384064.0
申请日：2018-11-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于云平台的多用户大数据存储分享方法，包括：可信任权威机构TA选取安全参数、抗碰撞哈希函数和数字签名方案，生成系统公开参数；每个用户根据所述系统公开参数生成各自的公钥及私钥，所述用户包括数据分享者和数据使用者；所述数据分享者根据自己的私钥和一组所述数据使用者的公钥执行数据处理，生成处理后的分享数据和对应于所述分享数据的数据标签并上传至云存储服务器；所述数据使用者验证分享数据对应的数据标签，如果合法则生成一个挑战，并将该挑战发送至云存储服务器；所述云存储服务器对接收到的挑战进行计算得到一个响应，并将该响应回复给数据使用者；所述数据使用者对收到的响应进行验证，以判断所分享数据的完整性。
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公开(公告)号：CN112187477A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011080860.2
申请日：2020-10-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种虹膜保密认证方法，包括：获取待认证的第一虹膜特征矩阵以及与之对应的第一掩码矩阵，构成第一待认证矩阵；对第一待认证矩阵进行降维处理，得到第二待认证矩阵；将第二待认证矩阵进行映射处理，得到整数矩阵；对整数矩阵进行同态加密处理，得到第一加密矩阵；将第一加密矩阵与预存于数据库中的第二加密矩阵进行比对，得到比对结果，完成虹膜认证；其中，第二加密矩阵由模板矩阵和与之对应的第二掩码矩阵被同态加密算法加密得到。本发明采用了随机投影降维法和更好的映射方法，因而具有更好的计算效率和安全性。另外，本发明考虑了虹膜的掩码信息，这是其他绝大多数具有隐私保护的虹膜认证方案中没有考虑的因素，因而能够获得更好的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111526155A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010363822.1
申请日：2020-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种社交网络中保护用户隐私的系统及最优路径匹配方法。该方法包括：可信中心生成系统参数和密钥，并将系统参数发送至服务器和用户；用户进行注册；服务器进行注册；用户构造顶点信息和权值信息，并将在构造顶点信息和权值信息过程中生成的密文信息发送至服务器；服务器用于根据顶点信息和权值信息构造社交图；用户中的查询用户上传起终点标识至服务器；服务器根据社交图和起终点标识，生成路径序列和权值序列；服务器发送权值序列至查询用户，以使查询用户确定密文位置；查询用户根据密文位置采用不经意传输方式从路径序列中确定最优路径。本发明能够保证在路径查询时用户隐私不被泄露，同时查询速度快、处理准确高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111488840A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010293489.1
申请日：2020-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林安维科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习模型的人体行为分类方法，包括划分有标签数据和无标签数据；基于类内相似图模型和类间相似图模型建立多流形和标签一致性模型；基于图嵌入方法对多流形和分类器训练建立多任务学习模型；提取训练集特征并对特征进行降维；获取特征输入至多任务学习模型进行训练得到分类器结果。通过对视频中人物动作的数据分布和特征关联进行分析，结合多流形分析和多任务学习重新定义目标函数，挖掘出行为特征之间的内在联系；利用谱投影梯度方法和KKT条件求解多分类器目标函数的最优值；运用半监督学习算法，将已标注视频和未标注视频样本作为训练样本，同时放入分类器训练过程以提高分类器性能，从而提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN111209754A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010114417.6
申请日：2020-02-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/58 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种用于越南语实体识别的数据集构造方法，其特征在于，包括如下步骤：1）中文数据集获取；2）命名实体提取；3）中文数据集拆分；4）中文数据翻译；5）越南语数据文件构建；6）得到越南语实体识别数据集。这种方法能降低越南语数据集的构建成本、可扩充越南语语料库。
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公开(公告)号：CN107181566A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710324197.8
申请日：2017-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0071 , H04L1/0059 , H04L1/0078
Abstract: 本发明提出一种面向高速移动通信的混沌交织算法，此算法用于高速移动环境下的滤波器组多载波系统中，可以将双选信道下产生的二维长突发差错变为一维短突发差错，结合卷积编码器，可以提高系统的纠错能力，进而提高通信性能。
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公开(公告)号：CN106850499A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710239849.8
申请日：2017-04-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L27/38
CPC classification number: H04L27/3845 , H04L27/3872
Abstract: 本发明公开一种角度差分QAM解调方法，利用了信道快速变化过程中，两个相邻的码元所经历的信道也基本一致，变化微小这一特性，将所需发送数据映射到IDQAM的星座图上，并将已知的初始码元作为发送的第一个码元，即首先发送一个已知码，根据IDQAM解调规则，将接收信号所包含的信息解调出来。本发明能够克服传统角度差分QAM在无线通信信道下只能相干解调的局限性。IDQAM解调方式只需发送一个已知码元，通过一个可以随解码过程滑动的解码窗，就可以解调全部信号，从而提高了通信系统性能。
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