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公开(公告)号：CN115720140A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211355224.5
申请日：2022-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种安全的人脸特征模板生成方法，涉及信息安全领域。本发明提供了一种使特征模板具有不可逆、可撤销、可链接和性能保持特性的模板生成方法，生成的特征模板能有效抵御常见的针对特征模板的攻击，可以有效保护个人的人脸信息不被泄露。该方法的其特征是：(1)使用两组不同的密钥分别驱动混沌系统产生两组不同的伪随机数序列，用于置乱生物特征和构造局部敏感哈希函数；(2)将用户安全密钥编码后使用纠错码技术存储，在查询阶段可以恢复，不需要再次输入，使得查询更为便捷；(3)提出的RNLSH哈希方法使用随机数序列构造哈希函数，使得函数构造更为灵活多样，使用RNLSH生成的特征模板不能被逆向破解。
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公开(公告)号：CN114065039A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111361908.1
申请日：2021-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 本发明提出一种基于均值池化操作的自编码器推荐方法及系统，属于推荐技术领域。包括有数据采集及准备模块、模型训练模块和模型预测及推荐模块的服务器部分、在服务器上连接有多个数据库和多个智能终端；智能终端用于收集用户数据相关信息并通过网络协议将其发送至数据库；数据库负责保存和提取用户相关的数据信息；服务器通过数据采集及准备模块对数据进行清洗、变换，然后通过模型训练模块对数据进行建模并求解，最后通过推荐模块对用户进行物品推荐；经过多次实验证明，本发明能够更加充分且有效地利用数据信息，在评分预测任务和top‑N任务均有更好的表现，即能为用户推荐其更加感兴趣的项目。
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公开(公告)号：CN113886889A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111248409.1
申请日：2021-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种基于联合随机翻转的差分隐私保护方法，属于隐私安全技术领域。该方法为：S1：将评分用编码机制编码成二进制形式；S2：将二进制形式评分按规则转换成二进制矩阵；S3：对二进制矩阵进行联合随机翻转；S4：将翻转后的二进制矩阵进行S2中的反向操作展开；S5：利用汉明距离求物品间相似性；S6：利用物品相似性与原始评分预测用户对未评分物品的评分，并完成推荐。本发明在保证用户信息隐私安全的同时，避免了差分隐私算法对推荐系统准确性的影响，实现了安全性与准确性的良好平衡。
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公开(公告)号：CN108538393B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810283270.6
申请日：2018-04-02
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的骨质质量评估专家系统及预测模型建立方法，包括内部设置有预测模型模块、数据采集模块和骨质专家模块的服务器，在服务器上连接有数据库和智能终端；数据库保存用户身份数据、历史骨质疏松骨折患者的特征数据以及待预测患者的检测数据；预测模型模块建立骨质疏松骨折预测模型；数据采集模块用于获取预测请求和待预测患者的检测数据，骨质疏松骨折预测模型根据检测数据得到骨质疏松骨折预测等级；骨质专家模块向待预测患者输出防患建议。有益效果：实现骨质疏松患者骨折预测。方便。无需排队。并且随时随地均可操作，智能，便捷。
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公开(公告)号：CN108538393A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810283270.6
申请日：2018-04-02
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的骨质质量评估专家系统及预测模型建立方法，包括内部设置有预测模型模块、数据采集模块和骨质专家模块的服务器，在服务器上连接有数据库和智能终端；数据库保存用户身份数据、历史骨质疏松骨折患者的特征数据以及待预测患者的检测数据；预测模型模块建立骨质疏松骨折预测模型；数据采集模块用于获取预测请求和待预测患者的检测数据，骨质疏松骨折预测模型根据检测数据得到骨质疏松骨折预测等级；骨质专家模块向待预测患者输出防患建议。有益效果：实现骨质疏松患者骨折预测。方便。无需排队。并且随时随地均可操作，智能，便捷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103780521B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410071755.0
申请日：2014-02-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏度自适应的OFDM系统信道估计方法，属于移动通信技术领域。该方法包括以下步骤：步骤一：获得导频处信道响应；步骤二：建立信道模型；步骤三：构造信号重构所需的观测矩阵和观测值；步骤四：根据重构算法恢复信道冲激响应。本发明所述方法实现了无需在信道稀疏度已知的先验条件下，也能有较高的信道估计性能的目的，为稀疏信道估计提供了一种简单而高效的解决方案；该方法能减少导频数目，提高频谱利用率，有效地降低信道估计误差。
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公开(公告)号：CN119808582A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510008673.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的三维自动装箱系统及方法，属于信息技术领域。旨在解决当前码头木材装卸工艺中存在的效率低下、空间利用率不足以及安全性隐患等问题。该系统通过将集装箱空间离散化为三维网格结构，并利用贪心算法和深度强化学习中的DQN算法，根据木材尺寸、形状和集装箱状态，动态选择最优放置位置，实现木材的自动装箱。系统通过评估剩余空间大小和稳定性指标，并结合奖励机制，不断优化放置策略，最大化集装箱的空间利用率。本发明有效提高了木材装载的效率和安全性，降低了人工操作强度，并可根据实际情况灵活调整放置策略，适用于码头木材装卸等多种场景。
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公开(公告)号：CN119599963A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411633754.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆航运建设发展(集团)有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种复杂环境下基于Yolov9‑UNet的原木计数方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：将Transformer嵌入到UNet中，形成Trans‑UNet模块；将Trans‑UNet模块与Yolov9结合，形成Yolov9‑UNet模型；采集训练数据对Yolov9‑UNet模型进行训练，参考GAN网络的训练过程，分别训练Trans‑UNet模块和Yolov9；采集包含原木端面的图像并进行归一化处理，将归一化处理的图像输入训练好的Yolov9‑UNet模型中，得到原木检测框，并对检测框进行统计得到原木数目。本发明可实现对不同场景下图像的有效恢复，实现在复杂环境中进行原木计数。
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公开(公告)号：CN118656543A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410798059.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于差分隐私的因果推断矩阵分解推荐方法，属于计算机推荐系统领域和信息安全领域。该方法具体包括：将用户的隐式反馈数据转化成数值为0或1的隐式反馈矩阵；构造目标函数L，基于因果推断下的推荐算法对矩阵Pint、Pcon和矩阵Qint、Qcon求解,存储用户隐因子矩阵Pint和Pcon；将求得的用户隐因子矩阵Qint、Qcon,重新进行随机初始化再代入目标函数L中将目标函数改写为L(Qint|D)和L(Qcon|D)，得到关于项目隐因子矩阵Qint、Qcon的目标函数，使用梯度下降法对隐因子矩阵Qint、Qcon求解，考虑每一个项目隐因子梯度#imgabs0#和#imgabs1#根据不同的隐私预算使用少量Laplace噪声对梯度进行扰动；对目标函数L(Qint|D)和L(Qcon|D)进行梯度下降，得到矩阵#imgabs2#本发明具有良好的隐私保护性和模型准确性。
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公开(公告)号：CN113886889B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111248409.1
申请日：2021-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种基于联合随机翻转的差分隐私保护方法，属于隐私安全技术领域。该方法为：S1：将评分用编码机制编码成二进制形式；S2：将二进制形式评分按规则转换成二进制矩阵；S3：对二进制矩阵进行联合随机翻转；S4：将翻转后的二进制矩阵进行S2中的反向操作展开；S5：利用汉明距离求物品间相似性；S6：利用物品相似性与原始评分预测用户对未评分物品的评分，并完成推荐。本发明在保证用户信息隐私安全的同时，避免了差分隐私算法对推荐系统准确性的影响，实现了安全性与准确性的良好平衡。
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