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公开(公告)号：CN115358908A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210988321.1
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06V20/62 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了基于轻量级网络对抗的车牌防盗摄隐私保护方法及系统，属于机器视觉和隐私保护技术领域，方法包括：获取原始车牌图片；根据原始车牌图片设计对抗补丁样本和斑点并叠加到原始车牌图片上，得到防盗摄车牌图片，所述防盗摄车牌图片用于通过车牌制造设备打印后贴在机动车车牌上；实现对基于轻量级神经网络的盗摄摄像头采集算法的攻击，却不会对公共服务的专业电子监控摄像头起作用，从而达到了对车辆信息及用户信息的隐私保护。
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公开(公告)号：CN114612476B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210519003.0
申请日：2022-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全分辨率混合注意力机制的图像篡改检测方法，包括：获取待检测的图像，输入到预先训练好的基于全分辨率混合注意力机制的图像篡改检测模型，输出篡改检测结果。优点：有效地解决了现有方法存在的因潜在篡改区域纹理特征、边缘高频特征的丢失导致图像分辨率降低的问题，优化了网络输出向量的方向，加快了网络训练收敛速度；提出了基于反馈消融点的训练方法，实现了在有限内存下的模块化端到端训练；实现联合各模块的反馈来优化调整参数，又加快了模型的推理测试速度。该方法在同时存在多种篡改类型的检测任务上具有更优的准确率、更强的鲁棒性、更快的训练速度和更小的内存占用，具有十分广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114549267A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111664702.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06T17/20 , G06T15/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种多特征聚类的零水印方法，包括以下步骤：（1）对物体进行三维重建，得到具有纹理色彩的三维网格模型；（2）对具有纹理色彩的三维网格模型进行归一化，以邻域球为单位，计算球面积分不变量、纹理粗糙度、颜色一、二、三阶矩和颜色熵，分别作为具有纹理色彩的三维网格模型的几何、纹理和色彩特征；（3）水印生成：对具有纹理色彩的三维网格模型的特征使用谱聚类方法聚类，生成零水印，并将其在IPR信息数据库中注册；（4）水印检测：将物体按照上述多特征聚类的零水印方法生成零水印，与IPR信息数据库中的零水印计算相关系数，从而确定物体是否具有零水印；本发明使得零水印能表征更多模型特征，对更多种类的攻击具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114418817A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111528325.3
申请日：2021-12-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于复合能量接缝剪切的非平面零水印方法，提出一种二维图像向三维网格模型曲面自适应映射并嵌入水印的非平面水印方法；包括：对物体三维重建，生成三维网格模型；根据像素的FT显著图值、MB显著图值、梯度值和结构张量，结合像素边缘成本，定义能量值，提出一种复合能量接缝剪切方法，使得图像放缩效果更好；将二维图像分块，并根据三维网格模型的网格形状放缩，映射到三维网格模型；水印生成：对映射后三维网格网格模型生成零水印，并将零水印加密后上传区块链，充分利用了区块链的不可伪造、公开透明的性质，保证了生成的零水印的安全性和权威性；水印检测：根据区块链中存储的零水印，确定待检测的三维网格模型是否存在水印。
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公开(公告)号：CN113688775A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111036782.0
申请日：2021-09-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种局部差值极化的指纹活性检测方法，其特征在于：首先利用LBP来提取指纹图像特征，再利用鲁棒主成分分析法将LBP特征图进行降秩操作，对低秩部分利用局部阈值极化算法进行极化分割，并对其进行特征统计，转化成特征向量并进行特征选择，最后把构造的特征作为分类器的输入，用于后续模型的训练和测试，鉴别待测指纹图像是否为伪造指纹。本发明能够有效降低噪声对特征识别的误导，使得原有的纹理特征更加清晰，且准确率得到了提升，增强了对用户的信息和财产安全的保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255202A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110591597.1
申请日：2021-05-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波域粒子群的三维模型水印嵌入方法，涉及多媒体数据处理保护技术领域，对三维模型进行降维，获得降维后的三维模型的特征点，结合特征点生成矩阵，将水印嵌入矩阵的中频区域，并调整嵌入深度，得到包含水印的三维模型，对含有水印图像的三维模型进行鲁棒性计算评价，确定三维模型的水印信息。通过本发明的技术方案使嵌入的水印可以抵抗平移、旋转和缩放的几何攻击，并且利用多小波嵌入水印，根据质量的大小自适应选择中频嵌入水印，提供了一种确保医学数据完整、安全的鲁棒水印方法。
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公开(公告)号：CN112329518A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202010989868.4
申请日：2020-09-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘纹理强化和对称差分统计的指纹活性检测的方法，属于信息安全领域，该方法主要设计两种特征描述符提取特征：边缘强化纹理特征描述符和对称差分方法特征描述符，通过统计上述两类特征的二维直方图，将其转换为一维向量，作为区分真假指纹图像的特征描述符，输入到支持向量机分类器中进行训练和测试。利用本专利设计的两种特征描述符，使得对指纹图像的特征提取更为准确，从而提高真假指纹图像的分类准确率。
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公开(公告)号：CN111385145A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010143787.2
申请日：2020-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/851 , H04L29/06 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种一种基于集成学习的加密流量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据集采集；(2)数据预处理；(3)平衡数据集；(4)自动提取特征；(5)识别流量；(6)对获得的指标结果分析，并选取合适的参数，优化算法。本发明解决了由于样本类别不平衡造成模型欠拟合或过拟合的问题，识别率高，误报率低，适用于对数据集的类别不平衡性和特征提取困难的加密流量识别。
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公开(公告)号：CN105447507A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510757069.3
申请日：2015-11-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明所提供的一种基于云平台和核极限学习机的电器状态检测方法主要由历史数据获取、数据预处理、训练、预测和用户通知等5个步骤组成。依靠电力数据采集节点，稳定地传输数据，将设备的数据传送到云平台，依靠云平台，综合运用大数据处理技术和机器学习技术等，能够高效地处理数据，及时的高准确性的预测数据。让用户实时了解电器设备的实时状态，必要时给用户预警，将火灾等隐患扼杀在摇篮。
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公开(公告)号：CN105376824A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510663303.6
申请日：2015-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02D70/32 , H04W40/04 , H04W52/0219 , H04W84/18
Abstract: 本发明提出了一种用于大田监控的移动传感器网络低功耗路由方法，本发明利用了分层的网络结构及移动传感器网络中汇聚节点的移动性，根据传感器节点的数量来划分整个网络，首先决定出网络划分后每个区域的主节点，然后在汇聚节点移动的过程中，选择出它的中继节点，在中继节点确定之后的基础上，通过向网络中广播数据包的方式来决定源节点，最后使用最短路径算法来进行路由决定，在整个网络中利用了三种数据的传输方式，与其它的路由算法相比，将本发明应用在大田监控领域可以减少传感器网络中节点的能量损耗，可以延长网络的生存时间，由于在网络中使用了移动的汇聚节点，也可以缓解网络中的热点问题，和避免网络中的能量空洞现象。
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