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公开(公告)号：CN119004529A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411069742.X
申请日：2024-08-06
Applicant: 上海大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于秘密共享的密文对抗样本检测与防御方法和介质，包括以下步骤：获取用户数据，输入基于秘密共享的密文对抗样本检测与防御模型进行分割和重构；其中，基于秘密共享的密文对抗样本检测与防御模型包括生成对抗网络和基于秘密共享的隐私保护神经网络，将训练好的生成对抗网络中的判别器拆分为浅层判别网络和深层判别网络，通过浅层判别网络对用户数据进行加密后发送至深层判别网络判断是否包含对抗样本，得到结果集合，据此判断是否为恶意用户，若是，则对用户数据执行秘密滤波协议进行修正后再输入基于秘密共享的隐私保护神经网络进行重构计算并输出。与现有技术相比，本发明可以在保证数据安全的同时识别对抗样本。
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公开(公告)号：CN114331875B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111497526.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗边缘学习的印刷工艺中图像出血位预测方法。本方法基于一个二阶段的生成对抗模型，将出血位预测问题分为结构预测和图像修复。第一阶段是轮廓生成网络，该网络采用Canny边缘检测算法结合生成对抗网络预测出血位区域的图像边缘结构。第二阶段是图像修复网络，该网络使用一阶段中预测的边缘假想图作为先验，并根据原图的已知信息，使用图像修复网络对出血位区域进行预测，可以为出血位区域填充具有精致细节的内容，完成对出血位区域的填充。
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公开(公告)号：CN114338093B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111499430.9
申请日：2021-12-09
Applicant: 上海大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种通过胶囊网络进行多信道秘密信息传输的方法，通过训练同一个胶囊网络嵌入多份不同的秘密信息。针对多个接收者的秘密信息在胶囊网络训练过程中被嵌入在胶囊网络中。之后，接收者可利用自己的密钥在含密胶囊网络中提取对应的信息。而对其他部分的秘密信息，该接收者无法确定秘密信息的存在性，更无法提取。由于秘密信息没有暴露，因此信息隐藏的安全性可得到保证。由于秘密信息在胶囊网络的训练过程中嵌入而不是训练之后用过修改网络权重嵌入，因此信息嵌入对网络原始任务的影响很小。此外，信息提取网络的参数由密钥直接生成，无需通过训练得到，因此也无需向接收者传送信息提取网络。只需持有正确密钥即可提取秘密信息。
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公开(公告)号：CN116433635A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310413714.4
申请日：2023-04-18
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06V10/774 , G06V10/10 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于循环特征推理的渐进式图像出血预测方法，包括以下步骤：1)对初始图像进行预处理；2)制作训练集和测试集以及掩膜数据集；3)用训练集和相应的掩膜数据集对循环特征推理网络进行训练，识别需要推断的区域并填充，逐步缩小待填充区域；4)判断待填充区域是否填充完毕，若否则执行3)，若是则进行自适应的特征合并；5)通过测试集和相应的掩膜数据集进行测试，得到初始图像除四个角之外四个方向上的出血预测后的图像；6)将出血预测后的图像作为先验，训练模型，生成四个角的出血预测小图，再进行图像拼接，实现图像边界处最终的出血预测填充。与现有技术相比，本发明具有预测准确、保留图像语义信息等优点。
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公开(公告)号：CN111462084B
公开(公告)日：2023-05-23
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111462023B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010247493.4
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种图像纹理线条矢量化系统和方法：首先提取需要矢量化的纹理图像的单像素线条骨架；然后，把得到的线条骨架图输入预设神经网络模型，再通过神经网络后，线条骨架图将会被分解为多条光滑无相交路径；之后在根据这些路径，在原图中找到对应区域线条，若对应区域为等宽线条，则用Bezier曲线拟合，并直接根据线宽及色彩信息，扩充骨架，写入EPS格式文件；若对应区域为非等宽线条，则需将该区域的封闭轮廓路径进行提取，并用Bezier曲线拟合，再在封闭路径中填充相对应的颜色，写入EPS格式文件；最后，将所有区域的矢量化结果合并展示给用户，用户可以在这个矢量化结果上进行轮廓上的微调，并输出EPS格式矢量图。
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公开(公告)号：CN111462136B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010246238.8
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界分割算法的图像矢量化系统和方法。系统包括区域分割模块，边界检测模块，边界拟合模块以及SVG整合模块。操作方法为将图像分成不同的区域，通过扩充空白像素块，边界像素块及相交像素块的方式生成亚像素图像，将亚像素图像的边界提取出来并且使用Catmull‑Rom样条拟合三次贝塞尔曲线来表示边界C(u)，最后整合生成SVG格式文件。与现有技术相比较，该发明能够更好地划分边界，并且能够能为精准地确定和提取不同区域的边界，易于构造矢量图和后期的评估。
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公开(公告)号：CN107104800B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201710167706.0
申请日：2017-03-20
Applicant: 上海大学
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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公开(公告)号：CN107579950B
公开(公告)日：2020-11-24
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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