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公开(公告)号：CN107248973B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201710176909.6
申请日：2017-03-23
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双台云服务器针对两个双线性对的安全外包运算方法，首先，进行外包计算的用户T调用提高计算速度的子程序Rand生成一个六元组，利用六元组中一些元素将e(A,B)*e(C,D)逻辑拆分为四部分；然后调用Rand来生成两个新的六元组，紧接着对计算服务器各进行4次询问，服务器计算出双线性对结果，其中的四部分作为中间的计算结果，另外四部分作为测试数据；最后检测的输出结果是否正确，根据服务器的响应计算出结果。本发明方法适用于资源受限的设备，其计算效率更高，运算次数少，外包商不需要再执行代价过高的计算SM和Exp运算，并且本发明方法适用于多个双线性对外包运算的场景，更具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111462332A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010247491.5
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重定向细分曲面图像矢量化的系统及方法。本系统包括特征提取模块，网络构造模块，基础网格生成模块，重定向细分曲面模块以及位图转化模块。本方法为：区域分割模块将原始的光栅图像转化为带有特征信息的图像，网络构造模块通过Delaunay三角剖分的方法将带有特征信息的图像转化为带有颜色信息的三角形网格，基网格生成模块将生成三角形网格进行简化处理生成基础网格，重定向细分曲面模块将基础网格以重定向的方式进行细分曲面拟合以填充颜色信息，最后位图转化模块将重定向细分曲面模块得到的控制网格转为位图。
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公开(公告)号：CN111462084A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010246240.5
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的图像矢量化印刷出血点预测系统和方法。本系统包含图像分割模块、轮廓提取模块、出血预测模块、插值填充模块。本方法为：整个方法分为图像矢量化和出血点预测两个部分，先对位图进行相应的预处理来提升图像质量，之后进行颜色量化以及相应的聚类算法得到不同色块的闭合区域，采用轮廓检测算法和曲线拟合提取算法得到最终的曲线和颜色信息。在得到对应的矢量图信息之后，提取图像边界相应像素点的属性，并采用相应的机器学习算法对于目标出血点的回归预测。在得到目标出血点之后，采用相应的插值法进行曲线和色块的填充得到最终的矢量图的延伸。
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公开(公告)号：CN111462009A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010246282.9
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分割矩形区域相似度的出血点预测方法。本方法主要分为区域候选和相似度匹配。对于区域候选，首先采用相关的颜色分离算法，将图像按照颜色分为不同的版式，然后对于不同颜色的图案采用区域候选网络进行候选框的标定，并且采用NMS去抑制重叠度比较高的区域，减少计算的时间复杂度。之后搭建了一个双分支CNN神经网络来实现相似度的匹配，相比于传统的相似度匹配的方法，双分支CNN更加精确和高效。之后，再将原图中图像边界区域切割的矩形块和对应颜色区域图案中进行相似度的匹配。获取到相似度最高的候选区域，以锚点为中心右移得到的矩形放块拼接到原图中编号对应的位置，即可完成出血位的填充。
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公开(公告)号：CN107343203B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201710363630.9
申请日：2017-05-22
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/70 , H04N19/96 , H04N19/182 , H04N19/186
Abstract: 本发明公开了一种基于OPEN‑EXR图像的JPEG无损压缩方法。本方法是：以16bit的OPEN‑EXR图像为例，首先将原始OPEN‑EXR图像读取出RGB三个通道的每个像素点的浮点值，由于浮点值的特性找出所对应的8bit的整型数值，并将其保存为JPEG图像；然后将三个通道的图像的浮点值转化16bit的整型值并使用赫夫曼编码进行数据无损压缩，将压缩过后的数据流存入到之前JPEG图像的文件头中。本发明提出的方法合成的JPEG图像很好的保留原图像样式；合成图像的大小可根据Huffman压缩成比例调整，从而实现较高压缩率；由于JPEG格式的头文件格式，经图像压缩后，图像能够恢复为原OPEN‑EXR图像，实现OPEN‑EXR图像的JPEG无损压缩。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110059552A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910182571.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提出了一种区块链与生物特征结合的身份认证方法。具体步骤如下：步骤1，将注册指纹图像哈希库存储在区块链上；步骤2，输入用户名和哈希值进行第一层验证，第一层验证通过后，从区块链上提取所需注册指纹图像哈希值，再通过该哈希值从IPFS上提取注册指纹图像，同时现场采集注册时手指指纹图像。步骤3，通过指纹特征值提取与匹配算法，将从区块链中提取的注册指纹图像与现场采集的指纹图像提取特征值，然后对特征值进行匹配，获取匹配分数，确认身份。本发明方法有效的利用了区块链去中心化不可篡改的特性存储指纹图像哈希值，将区块链与生物特征结合进行身份认证，避免了传统利用生物特征进行身份认证的模版库易被攻击和篡改的风险。
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公开(公告)号：CN108769807A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810351588.3
申请日：2018-04-19
Applicant: 上海大学
IPC: H04N21/4408 , H04L9/06
CPC classification number: H04N21/4408 , H04L9/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于安卓平台的视频加密方法，其特征在于，操作步骤如下：使用手机录制视频，选择两种方式对视频进行加密，即完全加密或分段加密；如果选择完全加密方式，则视频录制结束之后，后台加密程序读取录制好的视频，使用AES对视频进行加密，加密完成之后删除原文件，将加密后的视频文件保存到指定文件夹中；如果选择分段加密方式，则视频录制结束之后，后台加密程序读取录制好的视频，调用移植到安卓平台上的ffmpeg命令将视频的关键帧设置为每1s一个，再使用mp4parser将视频进行分割，最后使用AES对每段视频进行加密，输出到一个文件流中，保存为一个加密文件。本发明可以有效的对拍摄的视频进行加密，在保证安全性的前提下兼顾加解密速度。
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公开(公告)号：CN107579950A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710558535.4
申请日：2017-07-11
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提出了一种通过社交网络进行秘密信息传输的方法，能够在不影响用户使用的同时，可以进行数据的秘密传输。方法包括数据加密阶段；信息隐藏嵌入阶段；信息隐藏提取阶段；数据解密阶段。该方法的特点在于：先对待传输的秘密信息进行加密，再根据加密后信息来判断对社交网络中的信息进行怎样操作来传输数据，从而使得数据秘密进行传输。本发明是为了满足用户在使用社交网络的同时可以隐蔽通信。本发明可以传输任意多的数据，只是不同数据的大小，传输的效率不同。
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公开(公告)号：CN107248973A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710176909.6
申请日：2017-03-23
Applicant: 上海大学
CPC classification number: H04L63/20 , H04L9/3066 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于双台云服务器针对两个双线性对的安全外包运算方法，首先，进行外包计算的用户T调用提高计算速度的子程序Rand生成一个六元组，利用六元组中一些元素将e(A,B)*e(C,D)逻辑拆分为四部分；然后调用Rand来生成两个新的六元组，紧接着对计算服务器各进行4次询问，服务器计算出双线性对结果，其中的四部分作为中间的计算结果，另外四部分作为测试数据；最后检测的输出结果是否正确，根据服务器的响应计算出结果。本发明方法适用于资源受限的设备，其计算效率更高，运算次数少，外包商不需要再执行代价过高的计算SM和Exp运算，并且本发明方法适用于多个双线性对外包运算的场景，更具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN107104800A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710167706.0
申请日：2017-03-20
Applicant: 上海大学
CPC classification number: H04L9/3066 , H04L9/0869 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于单台云服务器的双线性对安全外包运算方法。本方法是：首先，需要进行外包计算的用户T选取四个一定范围内的随机整数，然后调用提高计算速度的子程序Rand生成一个六元组，利用六元组中的一些元素以及选取的4个随机整数将e (A,B)* e (C,D)逻辑拆分为四部分。其次，调用Rand来生成两个新的六元组，紧接着对计算服务器U进行6次询问，服务器计算出双线性对结果，其中的四部分作为中间的计算结果，另外的四部分作为测试数据。最后，T检测U的输出结果是否正确，根据服务器的响应，T计算出结果。该方法可适用于资源受限的设备。它的计算效率更高，运算的次数少，外包商T不需要再执行代价过高的计算SM和Exp运算。
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