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公开(公告)号：CN103812638B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410031154.7
申请日：2014-01-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明涉及一种加密域的SURF特征提取方法，包括：构建Paillier加密系统和DGK加密系统，生成相应的公匙与私匙；用户端利用Paillier加密系统，以生成的公匙对图像进行加密，然后将加密后的图像发送给服务器端；服务器端对加密后的图像提取SURF特征点；服务器端对提取的SURF特征点进行校正；服务器端提取SURF特征描述子。本发明利用Pallier同态加密方法的同态特性，提出一种加密域的SURF特征提取方法。该方法无需解密即可对加密后的图像直接提取SURF特征，避免了图像信息的泄漏；而且取出的SURF特征点数和位置与明文域算法完全一致，描述子与明文域的误差也仅为0.0002932%。
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公开(公告)号：CN103970838A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410146890.7
申请日：2014-04-12
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06F17/3028 , G06K9/6217
Abstract: 基于压缩域的社会图像标签排序方法属于图像处理领域。本发明以社会化媒体网站中的压缩格式图像为研究对象，针对社会图像标签的不准确性提出基于压缩域的社会图像标签排序方法。主要运用压缩域图像处理技术，提取压缩域社会图像的特征生成图像的视觉单词，将空间上下文信息融入视觉单词，建立描述性视觉词包。然后结合社会图像标签的语义信息，在充分分析视觉单词和标签语义的基础上，运用近邻投票技术计算标签和图像语义的关联性，进而依据关联性来对图像标签排序，有效提高社会图像标签的准确性以及标记效率，并进一步为社会化媒体网站提供一种高效的图像组织和管理技术手段。
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公开(公告)号：CN103812638A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410031154.7
申请日：2014-01-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明涉及一种加密域的SURF特征提取方法，包括：构建Paillier加密系统和DGK加密系统，生成相应的公匙与私匙；用户端利用Paillier加密系统，以生成的公匙对图像进行加密，然后将加密后的图像发送给服务器端；服务器端对加密后的图像提取SURF特征点；服务器端对提取的SURF特征点进行校正；服务器端提取SURF特征描述子。本发明利用Pallier同态加密方法的同态特性，提出一种加密域的SURF特征提取方法。该方法无需解密即可对加密后的图像直接提取SURF特征，避免了图像信息的泄漏；而且取出的SURF特征点数和位置与明文域算法完全一致，描述子与明文域的误差也仅为0.0002932%。
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公开(公告)号：CN103747261A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310751603.0
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/46 , H04N19/33 , H04N19/176 , H04N19/134
Abstract: 本发明涉及基于运动参考结构的H.264压缩域分层感知加密方法，属于多媒体信息安全领域；该分层加密策略，从三个层次对加密数据进行选择，提高了加密的针对性，即帧层加密选择策略；宏块层加密选择策略；比特层加密选择策略；从三个层次对不同运动剧烈程度的视频序列动态地选择加密数据，保证对视频视觉质量最为重要的帧、宏块和比特被加密；本发明所述方法能对不同运动剧烈程度的视频序列均实现多粒度、大范围的视觉质量控制，可以满足不同多媒体应用的个性化需求。
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公开(公告)号：CN103729848A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310744004.6
申请日：2013-12-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于光谱显著性的高光谱遥感图像小目标检测方法属于高光谱遥感图像领域。本发明在进行目标检测时利用从高光谱图像中提取的光谱信息和空间信息，采用改进的Itti模型计算局部显著度，构造局部显著图；然后利用改进的进化规划方法，计算全局显著度，创建全局显著图；最后将全局显著图和局部显著图进行归一化合并得到总的视觉显著图，作为最终的目标检测结果。本发明根据光谱显著性建立适用于高光谱图像的显著性模型，对高光谱图像光谱特征和空间特征进行综合分析的基础上，实现图像感兴趣目标检测，这种方法能在没有先验信息的条件下检测与周围背景存在差异的目标，突出了图像的主要内容，降低了图像处理分析的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102938054A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210328831.2
申请日：2012-09-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于视觉注意模型的压缩域敏感图像识别方法属于图像识别领域。本发明对现有的基于视觉单词的敏感图像识别方法进行改进，根据人眼视觉注意机制，建立视觉注意模型，检测出符合人主观感受的敏感区域，然后提取相关特征，生成视觉单词库，从而有效地提高了视觉单词的表征性，得到了能够准确描述图像敏感信息的特征，进而达到提高敏感图像识别准确率的目的。此外，本发明还引入了压缩域图像处理技术，利用JPEG图像压缩数据的特点，快速检测图像的敏感区域并提取其特征，有效地提高了视觉单词库构建和图像识别的速度。
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公开(公告)号：CN102426652A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110305261.0
申请日：2011-10-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于图像分析的中医面色识别和检索方法，属于图像分析和识别领域。本发明鉴于中医面诊主观依赖性强，缺乏客观定量化依据的特点，设计了一个面向中医面诊的检索和识别平台。该发明的特征在于：当用户输入待查询面象，本发明通过人脸检测五官定位等技术分割人脸，提取脏腑对应区域的面色作为特征向量；在识别模块，将待查询面象的特征向量输入分类器，得到面色识别结果；在检索模块，计算待查询面象的特征向量与面象特征数据库中数据的相似度，按相似度从大到小排序，返回相似面象，并给出相似面象的病症描述。本发明的查准和查全率约为70％和65％，具有一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN119904844A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411665051.6
申请日：2024-11-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开提供一种驾驶员行为识别方法、装置、设备及存储介质，属于计算机图像识别技术领域。驾驶员行为识别方法包括：获取包含驾驶员行为的视频帧序列和热图帧序列；利用多模态交互神经网络和时间权重自适应卷积，基于视频帧序列和热图帧序列，生成第一特征图和第二特征图；时间权重自适应卷积用于基于每个帧在各自时间序列中的位置为每个帧赋予相应的时间权重；第一特征图为基于时间加权的骨架引导的外观特征图，第二特征图为基于时间加权的外观引导的骨架特征图；基于第一特征图和第二特征图进行驾驶员行为识别，得到识别结果。本公开通过引入多模态交互和时间权重自适应机制，专注于驾驶员的细粒度行为，有效提高识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119295599A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411237551.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种轨道交通图像的生成方法，所述方法包括：获取轨道交通图像并输入至图像生成网络中，将图像初步处理为隐空间特征，并融合特征提取模块生成的特征提示以生成辅助特征；根据辅助特征指导扩散模型对经过初步处理的图像执行去噪过程，得到生成图像特征，将生成图像特征解码为输出图像。本发明所提出的生成方法通过使用少量的图像实现对扩散模型的微调，并生成多样化的图像；利用图像特征代替文本特征克服了文图数据标注繁琐、模型难以训练的问题；利用隐空间特征，使扩散模型在生成图像的过程中降低资源消耗，快速高效的完成轨道交通图像生成任务。
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公开(公告)号：CN114339030B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111429346.X
申请日：2021-11-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N23/68 , H04N19/42 , H04N19/503 , H04N21/2187 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/269 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应可分离卷积的网络直播视频稳像方法。该方法包括：建立视频帧样本库、网络模型搭建、网络训练、视频稳像。将所述得到的训练数据集输入视频稳像网络中，得到所述稳像模型输出的稳定视频帧；其中，所述稳像模型利用自适应可分离卷积和可变形卷积，将预测得到的卷积核应用在输入的两帧连续帧上，以生成稳定的中间帧。本发明通过直接生成中间帧的方法进行稳像，避免了对稳像后的视频帧进行裁剪，从而保持原始视频的分辨率。
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