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公开(公告)号：CN113382128A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110649080.3
申请日：2021-06-10
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明提出了一种位平面压缩的加密图像可逆信息隐藏方法。对于图像拥有者，首先，对原始图像实施中值边缘检测预测以获得预测误差；其次，利用自适应选择方法计算位平面压缩空间；然后，选择可用的位平面进行自适应可变长块编码对图像块进行编码；最后，生成加密连接信息流并发送给信息隐藏者。对于信息隐藏者，其用隐藏秘钥加密秘密信息并将秘密信息嵌入到所腾出的冗余空间以获得含秘图像。对于接收者，若其拥有加密秘钥，可以通过解密获取原始图像；若其拥有隐藏秘钥，则可以用来解密并获取秘密信息；若其同时含有两种秘钥，则可以同时解密原始图像和秘密信息。与其他现有的相关工作比较，本发明提出的方案在嵌入容量具有较为优越的性能。
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公开(公告)号：CN112907434A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110321534.4
申请日：2021-03-25
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提出一种基于蜂窝网格矩阵的盲水印隐藏、提取和篡改检测方法，既可以实现版权保护，又可实现篡改区域检测。首先，使用所提出的规则生成矩阵M，称之为Cellular Network矩阵；其次，将由伪随机数发生器生成的水印信息转化为七进制的数值序列；然后，将图像切割成互不重叠的像素对(pi，pi+1)；最后，在矩阵M的指导下，在每个像素对中嵌入一个七进制的数值，最终得到嵌有水印信息的图像。当接收方拿到嵌有水印信息的图像时，一是可以根据矩阵M提取出水印信息，二是可以检测出被篡改区域。本发明一是利用矩阵M在图像改动小的情况下嵌入水印信息；二是接收方不需要原始图像和水印信息的帮助下可以检测出被篡改区域。
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公开(公告)号：CN112906844A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110320436.9
申请日：2021-03-25
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于(3，1)汉明码的二维码秘密共享、还原方法及装置。首先，拆分秘密信息S为n份秘密信息共享份(xi,f(xi))；然后，结合载体二维码cQRi的内容信息mi，生成相应的验证信息vi；接着，基于(3，1)汉明码，设计信息在二维码内的嵌入规则；最后，并利用该规则，把秘密共享份(xi,f(xi))和验证信息vi嵌入到载体二维码cQRi中，从而实现秘密信息的分享。该方法将秘密信息共享于n个载体二维码当中，在确保生成的秘密共享份二维码可解码的前提下实现了秘密信息的共享。本发明不仅具有编解码计算复杂度低及存取结构更灵活的优点,而且在鲁棒性方面优于其他现有方法，并且秘密信息具有更好的安全性。
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公开(公告)号：CN111741301A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010554770.6
申请日：2020-06-17
Applicant: 绍兴聚量数据技术有限公司
IPC: H04N19/119 , H04N19/122 , H04N19/126 , H04N19/467 , H04N19/65
Abstract: 本发明提出了一种基于AMBTC压缩编码的再压缩及信息隐藏方法。首先，经过AMBTC压缩算法后，用平均值及绝对中心距代替原有的高、低量化值，从而提高预测的准确性。其次，利用预测值与原始值所产生预测误差，并将预测误差进行分块，再根据每个块预测误差所处的范围将预测误差块分为不同的类型，用哈夫曼编码产生的不同长度的指示位对其进行标记，再用不同的映射方法对预测误差进行编码，从而用较少的比特数来表示预测误差，达到再压缩的效果。最后，在与原始AMBTC压缩编码大小相同的存储空间下，提供了更多的冗余作为秘密信息的嵌入空间。本发明不仅继承了AMBTC计算复杂度低和易于实现的优点，而且在嵌入容量方面远远优于其他现有方法，具有更好的实用性。
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公开(公告)号：CN113095990B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110378281.4
申请日：2021-04-08
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提出了一种基于PVO和3D映射修改的图像可逆信息隐藏方法。本发明通过同时考虑像素值顺序和像素位置，最小值可用于预测最大三个像素，得到预测误差三元组然后按照三维状态转换图来进行秘密数据的嵌入或位移。接着，最大值用于预测最小的三个像素得到预测误差三元组然后按照三维状态转换图来进行秘密数据的嵌入或位移。通过巧妙地设计用于预测误差三元组的三维状态转换图，本发明所提出的方案可以通过仅修改三元组的单个条目来嵌入秘密数据或进行扩展而无需嵌入。实验结果表明，本发明显着提高了基于PVO的方案的嵌入能力，并进一步降低了嵌入带来的失真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113095990A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110378281.4
申请日：2021-04-08
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提出了一种基于PVO和3D映射修改的图像可逆信息隐藏方法。本发明通过同时考虑像素值顺序和像素位置，最小值可用于预测最大三个像素，得到预测误差三元组然后按照三维状态转换图来进行秘密数据的嵌入或位移。接着，最大值用于预测最小的三个像素得到预测误差三元组然后按照三维状态转换图来进行秘密数据的嵌入或位移。通过巧妙地设计用于预测误差三元组的三维状态转换图，本发明所提出的方案可以通过仅修改三元组的单个条目来嵌入秘密数据或进行扩展而无需嵌入。实验结果表明，本发明显着提高了基于PVO的方案的嵌入能力，并进一步降低了嵌入带来的失真。
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公开(公告)号：CN113052062A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110308444.1
申请日：2021-03-23
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G01M13/045
Abstract: 本发明提出了一种基于一维卷积神经网络轴承故障诊断方法。滚动轴承作为工业设备中的重要部件，对滚动轴承的健康状况进行监测和诊断是非常重要的。传统的滚动轴承故障诊断方法对轴承故障识别精度低，需要人工提取特征，泛化能力差。本发明提出的一维卷积神经网络(1D‑CNN)方法不仅能准确诊断轴承故障，而且克服了传统故障诊断方法的缺点。在本发明中，提出的卷积核的数目随卷积核大小减小而减少的网络结构，有效提高了滚动轴承故障检测的准确性。实验结果表明本发明所提出的1D‑CNN网络结构，在单一负载下平均准确率达到99.2％，在跨不同负载的平均准确率达到98.83％。与其他现有的相关工作比较，我们提出的方法具有较为优越的性能。
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公开(公告)号：CN116630124A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310227605.3
申请日：2023-03-10
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06T1/00 , G06T3/40 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于AI模型的高鲁棒性水印嵌入方法。首先图像拥有者先使用一个训练好的AI模型将水印信息嵌入进图像中，并将带有水印信息的图像发送至云端或社交媒体上。之后，接收者可以下载这些带有水印信息的图像，并使用预训练好的提取模型将水印从图像中取出，以此来证明图像的真实性和有效性。本发明将深度学习与水印算法相结合，并对AI模型设计了多种训练策略，实现了高创新性、高安全性以及高鲁棒性的水印嵌入算法。相比于其他现有的水印嵌入算法，本发明不仅继承了在传统方法中计算复杂度低、安全性高的优点，而且在深度学习的帮助下，所生成的含水印信息的图像和自然图像并没有区别，还可以抵御多种隐写分析以及恶意攻击。
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公开(公告)号：CN115021933A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210605831.6
申请日：2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于循环学习的人脸匿名方法。本发明提出了一个基于循环学习的面部生物特征可逆匿名化方案来保护公共网络空间中传输的面部特征，它由去识别系统(De‑ID系统)和重新识别系统(Re‑ID系统)组成。De‑ID系统对敏感的面部特征进行去识别，使其以与现实世界完全不同的形式存在于公共网络空间中，从而有效地防止因真实的脸部特征的暴露而产生的威胁。基于循环学习的可逆性，Re‑ID系统几乎无损地恢复了去识别的面部特征，确保了人脸图像的认证效用。此外，该模型还提供了全局和局部匿名化策略，以应对不同用户的需求。实验结果显示，与其他现有技术比较，本发明提出的方案不仅能够在公开网络中有效匿名脸部特征，而且不影响脸部图像的实际使用。
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公开(公告)号：CN114998084B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210605832.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提出了一种基于全排列变换技术的加密图像数据隐藏方法，可以将重要信息藏匿于加密图像中。本发明在每个大小为p×q的加密图像块中，将加密图像块划分为n个子块进行全排列生成该加密图像块的全排列列表，并通过替换图像块的排列来嵌入多位秘密数据。在接收方恢复加密块时，可以使用经过训练的矢量量化(VQ)码本从加密块的全排列列表中预测原始排列，从而恢复图像并提取信息。对于每个像素块，本发明所提出的方案把全排列技术和VQ码本相结合，可以显着提高秘密信息嵌入能力并有效减轻了接收方的硬件负担。
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