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公开(公告)号：CN105893527A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610195005.3
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/30 , G06F3/0481
CPC classification number: G06F3/0481 , G06F16/328
Abstract: 本发明公开了一种智能用户信息录入方法，从数据库中，根据提取数据的相关要求，设计相应人员相关度算法，提取相应的数据信息，放入人员弹出框的“相关”页面，提取所有人员或某部门人员，按相关度算法放入相应的人员弹出框页面；设置人员弹出框页面和输入框关联，在姓名输入框中输入全拼或首字母时弹出相关人员信息，或在鼠标点击输入框时，弹出人员弹出框页面，由录入员选择；在选择姓名后，使用ajax技术，从后台数据库提取相应信息自动填充其它相关的输入框。本发明克服了传统的输入法输入错误，多个信息多次输入，输入繁琐。同时其输入简单方便，快捷易用，正确率高，方法简单，程序编制容易，不依赖任何第三方组件。
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公开(公告)号：CN117218707B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311288250.5
申请日：2023-10-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V40/40
Abstract: 本发明公开了一种基于积极扰动的Deepfake人脸检测方法，包括：将目标人脸图像输入训练好的生成器网络进行积极扰动的添加，得到带有积极扰动的生成图像；生成器网络包括超分辨率网络和噪声网络两个子网络；将生成图像输入真伪鉴别网络进行检测，输出目标人脸图像的预测标签，确定目标人脸图像的检测结果；其中所述生成器网络的构建训练方法包括：利用真假人脸图像对训练数据集，对生成器网络、真实图像特征鉴别器和伪造图像特征鉴别器网络进行迭代训练，直至生成器网络、真实图像特征鉴别器和伪造图像特征鉴别器网络的损失函数均达到对应的预设要求，得到训练好的生成器网络。对输入的人脸图像添加积极扰动，引导Deepfake人脸检测网络产生正确的分类。
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公开(公告)号：CN117292690B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311577563.2
申请日：2023-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G10L17/04 , G10L17/18 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种语音转换主动防御方法、装置、系统及存储介质，属于音频主动防御技术领域，方法包括：基于预构建的GAN网络，设置损失函数和训练参数，并对所述GAN网络中的生成器网络和判别器网络进行训练；将读取到的干净样本输入至训练好的生成器网络生成对抗扰动，并将所述对抗扰动加至所述干净样本，获取对抗样本；将所述对抗样本输入至预训练的各语音转换模型进行测试，利用测试好的对抗样本进行语音转换主动防御；其中，所述判别器网络能够判别所述对抗样本和干净样本的差异。该方法能够快速生成对抗扰动，对语音转换模型进行主动防御，保护说话人的隐私。
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公开(公告)号：CN117371540A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311671340.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/04 , G06Q40/04 , G06N3/042 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图神经网络的区块链地址身份推断方法及系统，所述区块链地址身份推断方法包括基于采集到的区块链交易数据集生成有向交易网络图，并基于联合子图采样策略得到所述有向交易网络图中每个节点的节点子图，其中，所述有向交易网络图中节点代表区块链上的交易地址，边表示一个交易地址与另一个交易地址之间的交易；将每个节点的节点子图分别输入至预先训练好的多任务身份识别图模型中，输出节点的嵌入表示；将各节点的嵌入表示输入至预先训练好的分类器，利用分类器输出各个身份类别的概率分布，取概率最高的身份类别作为各节点最终的身份标签，完成身份推断。本发明能够提高区块链中交易地址身份推断的精度。
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公开(公告)号：CN114841846A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210541123.0
申请日：2022-05-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的自编码彩色图像鲁棒水印处理方法，利用载体图像训练集和原始水印图像训练集对AGWNet中水印嵌入模块进行训练，获得含水印图像与载体图像的结构损失和视觉感知损失；将含水印图像输入到AGWNet中噪声攻击模块，生成攻击后的水印图像；将攻击后的水印图像输入AGWNet中水印提取模块进行训练，获得提取的水印与原始水印图像的交叉熵损失；根据结构损失、视觉感知损失和交叉熵损失求取整体损失，当整体损失迭代中出现小于阈值时，获得训练后的AGWNet；利用训练后的AGWNet，完成水印的嵌入或提取。本发明能够在保证含水印图像质量的同时，提高水印的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109446924A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811176644.0
申请日：2018-10-10
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/00624 , G06K9/4652 , G06K9/6256 , G06K9/6272 , G06K2209/21
Abstract: 本发明是一种基于四元数广义判别分析的RGB-D目标识别方法，包括基于四元数的RGB-D图像表征方式、定义四元数广义判别分析、基于平均行和平均列的双向四元数广义判别分析识别方法；其中，基于四元数的RGB-D图像表征方式解决了现有四元数彩色图像表征方式在采用四维四元数表征三维彩色图像时存在数据冗余和额外计算开销的不足的问题，将核函数引入四元数子空间分析领域，定义四元数广义判别分析，解决了现有四元数子空间分析算法对四元数非线性信号处理效果不理想的问题，最终通过基于平均行和平均列的双向四元数广义判别分析识别方法，消除了针对RGB-D识别过程中四元数核矩阵特征分解计算复杂度过于庞大的问题，进而提高了该目标识别方法的识别效果。
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公开(公告)号：CN103971363B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201410127317.1
申请日：2014-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于分层模糊c均值的图像分割方法，通过将均值模板同时应用于隶属度和距离函数这两项上，从而获得更好的图像分割结果，有效地利用了图像中的空间上下文信息，获得了更好的图像分割质量，同时算法的运行时间和计算量都较小，通过将距离函数采用分层模糊c模型，即将距离函数看作是子模糊c均值模型，其比传统的欧式距离函数具有更好的抗噪性本发明的算法对于图像噪声具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104200421B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410378482.4
申请日：2014-08-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于彩色图像四元数表示方法的加密和解密方法，首先定义了共轭对称‑列率四元数哈达玛变换(Conjugate symmetric sequency‑ordered quaternion Hadamard transform，CS‑SQHT)，解决了传统的CS‑SCHT在彩色图像加密应用中存在的色彩信息损失和没有考虑整体性等缺陷，然后基于CS‑SQHT提出了一种彩色图像双随机相位加密和解密方法。本发明考虑了彩色图像三通道的整体性和相关性，具有较强的抗攻击鲁棒性，明显优于传统的CS‑SCHT的算法，略优于基于四元数的现有算法；本发明实现简单，时间复杂度低，计算效率明显优于基于四元数的现有算法。
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公开(公告)号：CN104200421A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410378482.4
申请日：2014-08-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于彩色图像四元数表示方法的加密和解密方法，首先定义了共轭对称-列率四元数哈达玛变换(Conjugate symmetric sequency-ordered quaternion Hadamard transform，CS-SQHT)，解决了传统的CS-SCHT在彩色图像加密应用中存在的色彩信息损失和没有考虑整体性等缺陷，然后基于CS-SQHT提出了一种彩色图像双随机相位加密和解密方法。本发明考虑了彩色图像三通道的整体性和相关性，具有较强的抗攻击鲁棒性，明显优于传统的CS-SCHT的算法，略优于基于四元数的现有算法；本发明实现简单，时间复杂度低，计算效率明显优于基于四元数的现有算法。
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公开(公告)号：CN103971363A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410127317.1
申请日：2014-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分层模糊c均值的图像分割方法，通过将均值模板同时应用于隶属度和距离函数这两项上，从而获得更好的图像分割结果，有效地利用了图像中的空间上下文信息，获得了更好的图像分割质量，同时算法的运行时间和计算量都较小，通过将距离函数采用分层模糊c模型，即将距离函数看作是子模糊c均值模型，其比传统的欧式距离函数具有更好的抗噪性本发明的算法对于图像噪声具有更好的鲁棒性。
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