公开(公告)号：CN118115344A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410242873.7

申请日：2024-03-04

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张小瑞 ,  黄志文 ,  孙伟

IPC: G06T1/00 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的鲁棒零水印方法、装置及系统，方法包括将预先获得的医学图像输入至预先训练好的特征提取模型，得到融合层输出的复杂特征图；所述特征提取模型在训练过程中采用的是多任务损失函数；利用图像融合策略处理所述复杂特征图，得到深度融合图；将所述深度融合图转换成二值序列；利用逻辑映射随机生成一串序列，对预先获得的原水印进行加密，得到加密后的水印；将加密后的水印和所述二值序列进行逻辑运算处理得到零水印密钥。本发明能够提取具有一致性的特征，有效提高零水印的鲁棒性，并有效解决训练过程中因样本稀缺导致模型训练不拟合的问题。

公开(公告)号：CN118072395A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410253805.0

申请日：2024-03-06

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张小瑞 ,  曾祥龙 ,  孙伟 ,  陈春辉 ,  黄志文

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种结合多模态帧间运动和共享注意力权重的动态手势识别方法，旨在解决现有技术中视频存在冗余信息，对运动手部特征难以进行准确捕捉等问题，其包括获取动态手势视频；对动态手势视频进行预处理，得到动态手势视频帧序列；根据动态手势视频帧序列，基于预训练的动态手势识别模型，对动态手势进行识别，得到动态手势含义类别等步骤，所述动态手势识别模型包括依次连接的嵌入模块、特征提取模块、帧间运动注意力模块、自适应融合下采样模块以及全连接层。本发明能够将时空维度的搜索区域减少为与手部相关的区域，在减少计算量的同时可以提升动态手势识别精度。

公开(公告)号：CN117726491A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311578312.6

申请日：2023-11-24

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张小瑞 ,  黄志文 ,  孙伟

IPC: G06T1/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G16H30/00

Abstract: 本发明公开一种基于全局和局部特征自适应融合的零水印应用方法及装置，应用于虚拟医疗服务中，方法包括：获取待处理的医疗载体图像；将所述医疗载体图像输入训练好的特征提取模型，输出特征提取结果；对所述特征提取结果进行处理，得到一串二值序列；将所述二值序列和加密后的水印进行异或处理，得到最终的零水印；所述特征提取模型的训练包括：搭建具有预设特征提取框架的特征提取模型，采用Hifuse模型的三层支路结构，上下支路分别提取全局和局部特征，并在中间支路层进行自适应融合，提取更准确且鲁棒的特征；采用小样本类增量的方法处理数据并训练模型，得到训练好的特征提取模型，解决医学图像样本稀缺导致模型学习效果不佳的问题。

公开(公告)号：CN118018657A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410150495.X

申请日：2024-02-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张小瑞 ,  蒋睿 ,  孙伟 ,  陈春辉 ,  黄志文

IPC: H04N1/32 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了隐写分析技术领域的一种图像隐写分析方法、装置、介质及设备，旨在解决现有技术检测性能存在局限的问题。包括：使用隐写术将秘密信息嵌入获取到的载体图像C中，生成隐写图像S；对载体图像C和隐写图像S进行离散小波变换，得到小波载体图像DC和小波隐写图像DS；将载体图像C、隐写图像S、小波载体图像DC和小波隐写图像DS，分别输入到孪生隐写分析子网络，并进行划分，得到四组域特征；使用注意力机制生成四组域特征的域差异特征D；将载体图像C和隐写图像S输入到统计特征子网络，得到统计分布差异J；使用注意力机制生成域差异特征D和统计分布差异J的融合特征R；将融合特征R输入到分类器中，得到隐写分析结果#imgabs0#

公开(公告)号：CN116777720A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310337180.1

申请日：2023-03-31

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张小瑞 ,  黄志文 ,  孙伟

IPC: G06T1/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F21/16 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明公开了一种医学图像鲁棒零水印方法及系统，将载体图像输入已训练的ST‑ResNet模型，提取最后池化层前的复杂特征图，利用图像融合策略对复杂特征图处理得到深度融合图；通过帐篷映射生成两串密钥，分别对深度融合图和预先获取的原始水印进行映射，得到映射后的融合图像和映射后的水印图像；利用均值哈希算法对映射后的融合图像进行处理，得到一个二值矩阵，并且和映射后的水印图像进行异或处理，得到零水印密钥；将零水印密钥按行存储于区块链中。优点：能够主动映射学习各种仿射变换，并在水平细粒度上实现多尺度特征提取，提取更加具有鲁棒性的特征，并利用提出的损失函数和混沌映射结合的方式降低生成水印之间的相似度。