公开(公告)号：CN109284449A

公开(公告)日：2019-01-29

申请号：CN201811234242.1

申请日：2018-10-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曾一锋 ,  陈碧连 ,  霍永峰 ,  曹浪财

IPC: G06F16/9537 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明涉及一种兴趣点的推荐方法和装置，该方法包括：获取差分隐私噪声因子；根据所述差分隐私噪声因子，基于设定的社交关系隐私保护算法确定用户之间的好友模糊相似度推荐概率；根据目标区域的兴趣点的历史访问人数以及目标用户的实际地理位置，基于设定的地理位置隐私保护算法，确定虚拟圆半径，其中，所述虚拟圆对应的区域为所述用户的隐私区域；根据所述虚拟圆确定所述用户之间的地理位置距离推荐概率，根据所述好友模糊相似度推荐概率以及所述地理位置距离推荐概率，向用户推荐兴趣点。解决了在兴趣点的推荐过程中用户隐私信息暴露过多的问题，在为用户推荐合理的兴趣点的前提下，以更友好的方式解决了用户的隐私泄露问题。

公开(公告)号：CN117392763A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311332377.2

申请日：2023-10-16

Applicant: 厦门大学

Inventor： 饶享 ,  曹浪财 ,  马碧阳

IPC: G06V40/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了基于知识蒸馏和迁移学习的集成式活体检测方法及系统，方法包括：获取真假脸图像数据集，将真假脸图像数据集分成训练集和验证集；构造N个教师模型，基于真假脸图像数据集训练所述教师模型，得到训练好的教师模型；构造N个学生模型，基于训练好的教师模型和知识蒸馏技术训练所述学生模型，得到训练好的学生模型；对训练好的学生模型进行模型推理，利用集成学习技术得到真假脸预测结果。本发明以教师模型为知识源迭代训练学生模型，采用迁移学习传递学生模型的参数，再对多个学生模型的预测结果进行软投票表决得到最终预测结果，提高了活体检测系统的性能和鲁棒性，防止欺骗性生物特征绕过认证，为活体检测技术提供高效解决方案。

公开(公告)号：CN109214596B

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN201811239389.X

申请日：2018-10-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 罗德林 ,  邵将 ,  曹浪财

IPC: G06Q10/04 ,  G06N7/04

Abstract: 求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径规划方法，涉及移动机器人路径规划领域，实施步骤：首先规定算法拓扑规则，包括水流贪婪原则、顺流—平流—断流原则和水流方向约束，然后根据地势生成规则生成地势图；最后按照算法拓扑规则和地势生成规则寻找在方向约束和障碍限制下的最短路径。本发明根据自然界水流动的启示，结合实际机器人搜索过程，可求取在方向约束和障碍限制下的最短路径，规定的拓扑规则降低了算法的复杂度，可使算法避免局部最优，可完成无方向约束最短路径寻优、无方向约束有障碍限制条件下最短路径寻优、有方向约束最短路径寻优、有方向约束且具有障碍限制的最短路径寻优和简单的三维障碍限制下的最短路径寻优。

公开(公告)号：CN109284449B

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN201811234242.1

申请日：2018-10-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曾一锋 ,  陈碧连 ,  霍永峰 ,  曹浪财

IPC: G06F16/9537 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明涉及一种兴趣点的推荐方法和装置，该方法包括：获取差分隐私噪声因子；根据所述差分隐私噪声因子，基于设定的社交关系隐私保护算法确定用户之间的好友模糊相似度推荐概率；根据目标区域的兴趣点的历史访问人数以及目标用户的实际地理位置，基于设定的地理位置隐私保护算法，确定虚拟圆半径，其中，所述虚拟圆对应的区域为所述用户的隐私区域；根据所述虚拟圆确定所述用户之间的地理位置距离推荐概率，根据所述好友模糊相似度推荐概率以及所述地理位置距离推荐概率，向用户推荐兴趣点。解决了在兴趣点的推荐过程中用户隐私信息暴露过多的问题，在为用户推荐合理的兴趣点的前提下，以更友好的方式解决了用户的隐私泄露问题。

公开(公告)号：CN109214596A

公开(公告)日：2019-01-15

申请号：CN201811239389.X

申请日：2018-10-23

Applicant: 厦门大学

Inventor： 罗德林 ,  邵将 ,  曹浪财

IPC: G06Q10/04 ,  G06N7/04

Abstract: 求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径AFW算法，涉及移动机器人路径规划领域，实施步骤：首先规定算法拓扑规则，包括水流贪婪原则、顺流—平流—断流原则和水流方向约束，然后根据地势生成规则生成地势图；最后按照算法拓扑规则和地势生成规则寻找在方向约束和障碍限制下的最短路径。本发明根据自然界水流动的启示，结合实际机器人搜索过程，可求取在方向约束和障碍限制下的最短路径，规定的拓扑规则降低了算法的复杂度，可使算法避免局部最优，可完成无方向约束最短路径寻优、无方向约束有障碍限制条件下最短路径寻优、有方向约束最短路径寻优、有方向约束且具有障碍限制的最短路径寻优和简单的三维障碍限制下的最短路径寻优。