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公开(公告)号：CN108711130B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810374330.5
申请日：2018-04-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知噪声重构的图像水印方法，利用压缩感知重构原理，对噪声攻击前后的水印载体图像进行观测得到噪声观测结果，利用正交匹配追踪算法迭代重构出噪声信息，在水印提取前先利用重构出的噪声信息对攻击后的水印载体图像作去噪处理，然后再进行水印提取。本发明还提出一种基于压缩感知噪声重构的图像水印系统，包括水印嵌入模块，信息传输模块，压缩感知噪声重构模块，水印提取模块。本发明利用噪声的稀疏特性，通过正交匹配追踪OMP算法对含噪声的载体图像进行噪声重构和去噪处理，从而实现基于压缩感知噪声重构的水印提取，具有隐蔽性好、安全性高的优点，在抵抗噪声、滤波、压缩等常规信号攻击时表现出较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108764287B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810374361.0
申请日：2018-04-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和分组卷积的目标检测方法，涉及到基于深度学习的目标检测领域；其方法设计了一种新的网络结构：双路结构，双路结构主要包括主路结构和支路结构。该目标检测方法包括以下步骤：1)、对输入图像进行预处理；2)、基于区域推荐网络在输入图像上生成大量候选区域；3)、利用基于双路结构的卷积神经网络提取各候选区域的特征；4)、将所提取的特征输入分类器，进行分类。本发明还提出一种目标检测系统，包括图像采集单元，图像分析单元，分类单元。本发明解决了数据量、计算量大所导致的检测效率低的问题，达到了降低人力成本、提高安保等工作效率的效果。
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公开(公告)号：CN108764287A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810374361.0
申请日：2018-04-24
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/46 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和分组卷积的目标检测方法，涉及到基于深度学习的目标检测领域；其方法设计了一种新的网络结构：双路结构，双路结构主要包括主路结构和支路结构。该目标检测方法包括以下步骤：1)、对输入图像进行预处理；2)、基于区域推荐网络在输入图像上生成大量候选区域；3)、利用基于双路结构的卷积神经网络提取各候选区域的特征；4)、将所提取的特征输入分类器，进行分类。本发明还提出一种目标检测系统，包括图像采集单元，图像分析单元，分类单元。本发明解决了数据量、计算量大所导致的检测效率低的问题，达到了降低人力成本、提高安保等工作效率的效果。
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公开(公告)号：CN108711130A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810374330.5
申请日：2018-04-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T1/0021 , G06T2201/0052 , G06T2201/0065
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知噪声重构的图像水印方法，利用压缩感知重构原理，对噪声攻击前后的水印载体图像进行观测得到噪声观测结果，利用正交匹配追踪算法迭代重构出噪声信息，在水印提取前先利用重构出的噪声信息对攻击后的水印载体图像作去噪处理，然后再进行水印提取。本发明还提出一种基于压缩感知噪声重构的图像水印系统，包括水印嵌入模块，信息传输模块，压缩感知噪声重构模块，水印提取模块。本发明利用噪声的稀疏特性，通过正交匹配追踪OMP算法对含噪声的载体图像进行噪声重构和去噪处理，从而实现基于压缩感知噪声重构的水印提取，具有隐蔽性好、安全性高的优点，在抵抗噪声、滤波、压缩等常规信号攻击时表现出较强的鲁棒性。
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