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公开(公告)号：CN116389650A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310339538.4
申请日：2023-03-31
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/32 , H04N19/467 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/50
Abstract: 本发明基于预测误差修正和自适应优化映射的可逆数据隐藏方法，具体为：将原始图像分为大小相等互不重叠的块；将像素块分为交叉排列的两个集合，计算块复杂度，并按照从小到大排序；根据周围像素块确定当前像素块的扫描顺序，使用改进的像素值排序算法计算像素块内的四个预测误差；遍历两组复杂度阈值，分别修改不同区间的预测误差，并将值为0和1的预测误差成对，从多组映射中选取失真最小的二维映射；按照嵌入规则嵌入数据，计算峰值信噪比；改变块大小，重复预测优化的过程，选择峰值信噪比最大的块大小、复杂度阈值和映射。本发明方法能够在保证嵌入容量的同时，提高了图像质量。
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公开(公告)号：CN113129226B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110315037.3
申请日：2021-03-24
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于convGRU‑U‑Net的计算鬼成像重建算法，利用相位掩模照射在目标物体上，通过桶探测器获得总光强，将总光强和对应相位掩模输入到convGRU网络中，模拟关联成像过程，直到convGRU网络的损失函数保持稳定；将上述输出结果输入到U‑Net网络中来进行图像增强，直到convGRU‑U‑Net网络的损失函数保持稳定，获得计算鬼成像的成像结果。本发明基于convGRU‑U‑Net的计算鬼成像重建算法，解决了现有技术中存在的计算鬼成像的重建效果差、重建速度低的问题。
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公开(公告)号：CN115103081A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210532208.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了基于混合预测和哈夫曼编码的加密图像可逆数据隐藏方法，包括：根据原始图像当前像素的逆值及预测值得到有预测误差的像素，并采用矩阵对该像素进行标记，之后对矩阵进行压缩得到Π；对有预测误差的像素进行修改，并生成第二误差位置图Ω；将修改后的图像分为由最高有效位层和剩余7个位面组成的图像，并对图像进行预测，并生成标签图；对标签图进行压缩得到Γ；将二进制矩阵S与修改后的图像进行位异或，生成加密图像；将Π、Ω及Γ作为辅助信息依次存储到加密图像的最高有效位层中、剩余7个位面中；对嵌入数据加密得到秘密数据；把秘密数据存储在剩余7个位面的剩余像素中，得到含有秘密数据的加密图像。
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公开(公告)号：CN115002703A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210834030.7
申请日：2022-07-14
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi‑Fi信道状态信息的被动式室内人数检测方法，包括：步骤1，采集不同人数志愿者在不同位置缓慢走动过程中的CSI原始信号；步骤2，对步骤1中采集的CSI信号进行数据预处理；步骤3，对步骤2所得幅值进行最小‑最大规范化处理，得到标准化数据；步骤4，基于时间窗口法对所得标准化数据进行特征提取、PCA降维，从而构建特征向量并制定相应标签，构建数据集；步骤5，将得到的特征向量数据集随机按比例分为训练集和测试集，利用基于概率密度函数的方法改进BP神经网络对训练集进行训练，并用测试集验证，得到建立可精确检测出室内人数的人数检测模型。本发明成本低、易部署，具有很强的扩展性。
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公开(公告)号：CN114970684A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210483834.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明提出了一种结合VAE的提取网络核心结构的社区检测方法。结合真实网络中的拓扑结构信息和核心结构信息，利用k‑truss算法寻找网络中的核心信息，利用变分自动编码器模型(VAE)对带有网络核心结构的相似度矩阵进行特征降维和特征提取，训练过程中提取均值与对数方差，并根据不同特征的样本生成不同特征的随机数，根据正态分布的随机数，得到数据生成。本发明利用编码部分降低数据维数，最小化重构误差和散度损失得到最优解。现有的算法大多利用经典体系，对于复杂网络作用不明显，实验时间长、难度大。本发明相对其他方法效果较好，可以得到一个完整且较为精确的社区划分结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110719224B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910917913.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04L12/733 , H04L12/751 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于标签传播的拓扑势社区检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，根据节点间的链接属性和节点的信息属性，利用标签传播的思想，计算节点间的链接权重R；步骤2，将链接权重加入拓扑势域公式中，计算每个节点的拓扑势值；步骤3，利用每个节点拓扑势值进行社区划分，以局部最高拓扑势值的节点作为社区的核心节点，从核心节点出发进行社区的划分；步骤4，对划分好的子群社区根据核心节点间的距离以及属性特征，将子群社区进行合并。本发明的目的是提供一种基于标签传播的拓扑势社区检测方法，解决了现有技术中存在的社区划分数量过多、社区包含节点过少的问题。
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公开(公告)号：CN110348232B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910543348.8
申请日：2019-06-21
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种使用相位迭代算法的计算鬼成像的光学图像加密方法，步骤包括：1)对激光束进行准直照明，并依次将一组不同的随机相位掩模输入到空间光调制器中；波被纯相位掩模调制，产生的随机散斑图案在距离空间光调制器平面轴向距离处穿过物体；2)物体的透射函数T(μ,ν)，Ii(μ,ν)＝|Ei(μ,ν)|2是散斑图案，Ei(μ,ν)是纯相位掩模的自由空间传播场并且(μ,ν)表示物平面的横向坐标；对于嵌入空间光调制器的每个纯相位掩模通过使用菲涅耳衍射来进行；3)由桶检测器收集的强度分布与从已知的纯相位掩模导出的上述散斑图案互相关联。本发明的方法简便易行，准确率高。
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公开(公告)号：CN110493204A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910702092.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了基于杨顾混合振幅-相位恢复过程的图像加密算法，首先将彩色图像分解为三个颜色分量；再采用混沌序列对三个颜色分量分别进行空间上的置乱；最后采用杨顾迭代算法对置乱后的颜色分量加密并生成密文图像。本发明基于杨顾混合振幅-相位恢复过程的图像加密算法，对原始图像加密后的密文图像是实值函数，能够更方便地进行存储和传输，且加密后的密文图像对统计分析、暴力攻击、噪声攻击和闭塞攻击等攻击方式均具有很高的抵抗性。
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公开(公告)号：CN110490818A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910671596.0
申请日：2019-07-24
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于CGAN的计算鬼成像重建恢复方法，首先，获取计算鬼成像得到的MNSIT数据集相对应的基于Hadamard矩阵的鬼成像数据集；然后，搭建CGAN网络模型，将得到的数据集分成测试集和训练集，通训练集数据训练CGAN网络模型；最后，通过验证集验证训练好的CGAN网络模型的输出结果，实现计算鬼成像重建。本发明公开的方法对低采样率的鬼成像结果有更好的重建效果。
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公开(公告)号：CN110489981A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910689722.5
申请日：2019-07-29
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA和计算鬼成像的光学图像加密方法，步骤包括：1)根据计算鬼成像技术，利用空间光调制器产生的一系列随机相位来模拟热光源；2)按照下式确定散斑图案；3)将SLM引入的一系列随机相位 作为秘钥，通过安全通道传输给接收方，使用PCA对秘钥进行降维；4)将桶检测器4收集的强度分布Bi与从已知的纯相位掩模导出的上述散斑图案Ii(μ,ν)互相关联，即成。本发明的方法，仅利用少量的随机相位传输就可以高质量地重建图像，为计算鬼成像技术的相关研究提供了有效的选择。
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