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公开(公告)号：CN112785478A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110052916.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成嵌入概率图的隐藏信息检测方法和系统，上述方法可以根据待测图像生成待测嵌入概率图，将待测嵌入概率图和待测图像分别与多个高通滤波核进行卷积，得到待测嵌入概率图对应的第一残差图和待测图像对应的第二残差图，对第一残差图和第二残差图进行融合，得到待测融合图像，采用预先训练得到的隐写分析模型待测对待测融合图像进行学习并输出所述待测图像是否藏有秘密信息的概率，以检测待测图像中是否隐藏秘密信息，具有较高的检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN110674334B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910869635.8
申请日：2019-09-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于一致性区域深度学习特征的近重复图像检索方法，具体为：提取图像库中的所有图像的SIFT特征，将SIFT特征量化为视觉单词，为所有的SIFT特征建立倒排索引文件；保留每个图像的K个目标区域，计算目标区域的CNN特征C(Rc)；提取查询图像的SIFT特征，将其量化为视觉单词；利用倒排索引文件，找出候选图像；在查询图像中找出与每个候选图像的每个目标区域近似重复的近重复区域；提取近重复区域的CNN特征C(RQ)；计算任意C(Rc)和该CNN特征相应的C(RQ)的余弦相似度，作为该组的相似度评分；在每个候选图像中，选择余弦相似度最高的一组评分作为该候选图像与查询图像之间的相似度评分。本发明在提高检索效率的同时，大大的提高了图像检索的准确度。
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公开(公告)号：CN109063572A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810729204.7
申请日：2018-07-04
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/00107 , G06K9/00067 , G06K9/6269 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度和多卷积层特征融合的指纹活性检测方法，属于计算机视觉技术和模式识别技术领域。首先获取指纹图像集，对指纹图像集进行多尺度特征提取训练，然后对各层特征进行主成分分析，再进行多卷积层特征融合，最后通过支持向量机模型分类器对指纹图像进行训练测试和真假鉴别。具有无需具备特定的图像处理相关领域知识，特征提取操作简单、检测精度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103294959A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310206648.X
申请日：2013-05-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明提出了一种抗统计分析的文本信息隐藏方法，所述方法发送方收集大量相同主题的选择题并构建成题库，且不需要与接收方共享该题库。发送方通过对题库中题目进行基于选项内容长度的编码，根据秘密信息选取具有指定编码值的选择题自动产生逼真的隐写文本，同时将额外的秘密信息嵌入在隐写文本中选择题的选项排列顺序中，选项排列顺序的修改不会影响选择题的具体内容和各项统计特性。秘密信息的提取则直接通过计算隐写文本中每道题基于选项内容长度和选项排列的编码值来获取。本发明隐蔽性好、隐藏容量大、抗统计分析的能力强。
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公开(公告)号：CN114549267B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111664702.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
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：CN111768326B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010257335.7
申请日：2020-04-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06T3/00 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN扩增图像前景物体的高容量数据保护方法，通过应用多种GAN于信息隐藏，得到嵌入失真概率图，并根据嵌入失真概率图计算不适合隐写区域，在不适合隐写区域中通过固定区域物体生成及信息嵌入模块生成前景物体，在生成图像中隐藏秘密信息，主要步骤如下：(1)将原始图像输入隐写概率图生成器；(2)计算隐写概率图；(3)计算不适合隐写区域；(4)向原始图像中增加纹理物体；(5)进行信息隐藏算法嵌入秘密信息。本发明预先为图像计算出不适合隐藏区域，实现对信息隐藏中原图像不适合隐藏区域的定向隐藏能力提升；提供增加隐藏容量、高安全性的高容量数据保护方法。
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公开(公告)号：CN112668790B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202011617345.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/2321 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于时空序列聚类算法和LSTM神经网络雷电预测方法，属于计算机科学技术领域，本发明的基于时空序列聚类算法和LSTM神经网络雷电预测方法，根据雷电中心经纬度的变化，利用基于雷电预测改进的DBSCAN密度聚类算法得到Eps值和每个时间片的雷电中心，通过LSTM神经网络预测出下一个时间片的雷电中心的地理位置。本发明可以自动计算出密度聚类DBSCAN的聚类半径，LSTM神经网络对雷电中心经纬度预测预测误差小精度高，基本可以满足实际的雷电预测需求。本发明首次尝试用LSTM神经网络解决雷电预测问题，之前的方法一般使用多项式拟合或者其他拟合方法，对雷电中心移动这个复杂的过程模拟的不够完全。
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公开(公告)号：CN111768325B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010257323.4
申请日：2020-04-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T1/00 , G06F21/16 , G06F21/62 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种大数据隐私保护中基于生成对抗样本的安全性提升方法，其特征在于，主要包括步骤如下：(1)原始信息的初始化；(2)通过生成器生成载体图像和通过对抗攻击生成对抗扰动图像；(3)将载体图像和对抗扰动图像进行线性混合；(4)对合成载体图像应用信息隐藏算法进行处理；所述步骤(1)～(4)中通过建立前景物体生成模块、强对抗扰动生成模块、信息隐藏模块以及线性混合函数，实现大数据隐私保护的安全性。本发明基于GAN的框架及对抗攻击算法，通过生成针对隐写分析模型的对抗扰动，实现对隐写分析的对抗干扰；使扰动与前景物体融合，降低不规则扰动的可察觉性；提供一种基于GAN生成对抗样本的大数据隐私保护方法。
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