-
公开(公告)号：CN110430333B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910621103.2
申请日：2019-07-10
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明公开了一种分数阶Tchebichef变换域的双图像主动认证方法，将两幅图像作为复变换的实部和虚部，在两幅图像的变换域嵌入认证信息。本方法将水印信息同时嵌入两幅图像，在提取认证信息的时候，需要认证者同时获取两幅认证图像才可提取图像中嵌入的认证信息，对滤波攻击，噪声和JPEG压缩方面有较强的鲁棒性，进一步提高嵌入信息的安全性和认证方法的鲁棒性，可应用于两幅图像的版权保护、图像保密通信领域。
-
公开(公告)号：CN116884069A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310875240.5
申请日：2023-07-17
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/40
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，解决现有的人脸活体检测算法无法充分提取长距离图像帧之间判别特征的问题，提供一种基于长距离时序特征Vision Transformer的人脸活体检测算法。包括以下步骤：获取待检测视频；帧采样提取多幅帧图像后进行预处理；通过CNN模块提取预处理后的各个帧图像的空间特征向量；将其依次映射为一维的帧特征向量，初始化类别向量，将所有一维帧特征向量和类别向量进行位置编码；将其输入经训练后的人脸活体检测模型的Vision Transformer中进行检测，得到分类结果作为检测结果。本发明采用残差网络提取视频中单帧图像的空间特征，并采用ViT提取任意距离帧图像之间的时序特征，可以有效提升长距离人脸活体检测的正确率。
-
公开(公告)号：CN113344762B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110566827.9
申请日：2021-05-24
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于AFD自适应分解的像素位置与比特双重置乱的图像加密方法，首先通过AFD方法将源图像进行自适应分解生成两组密钥流，然后对明文图像进行像素位置置乱和像素比特置乱操作。本方法采用的源图像可以是网络上的任意图像或者新生成的图像，其大小与明文图像保持一致，获得加密图像能够高效的抵抗选择明文攻击，选择密文攻击，统计攻击，同时对噪声攻击以及剪切攻击有较强的鲁棒性，该方法能够间接实现一次一密的加密效果，进一步提高加密图像的安全性和鲁棒性，可应用于图像安全、图像保密通信领域。
-
公开(公告)号：CN118351538A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410641114.8
申请日：2024-05-22
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06V10/42 , G06V10/77 , G06T7/13 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种结合通道注意力机制和多层轴向Transformer特征融合结构的遥感影像道路分割方法，属于道路分割领域；解决了目前道路分割网络存在的准确性和连续性差的问题：包括以下步骤：将高分辨率遥感图像数据集随机划分为训练集和测试集；搭建遥感图像道路分割网络：遥感图像道路分割网络包括特征编码模块、轻量高效的通道注意力模块、轴向Transformer模块、跨层特征融合模块、特征解码模块；将预处理后的训练集数据输入到设计好的遥感图像道路分割网络中，训练网络；将经过预处理的遥感道路图像输入到训练好的遥感图像道路分割网络中，以获取遥感图像数据的精确分割结果；本发明应用于遥感图像道路分割。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113344762A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110566827.9
申请日：2021-05-24
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于AFD自适应分解的像素位置与比特双重置乱的图像加密方法，首先通过AFD方法将源图像进行自适应分解生成两组密钥流，然后对明文图像进行像素位置置乱和像素比特置乱操作。本方法采用的源图像可以是网络上的任意图像或者新生成的图像，其大小与明文图像保持一致，获得加密图像能够高效的抵抗选择明文攻击，选择密文攻击，统计攻击，同时对噪声攻击以及剪切攻击有较强的鲁棒性，该方法能够间接实现一次一密的加密效果，进一步提高加密图像的安全性和鲁棒性，可应用于图像安全、图像保密通信领域。
-
公开(公告)号：CN110430333A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910621103.2
申请日：2019-07-10
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明公开了一种分数阶Tchebichef变换域的双图像主动认证方法，将两幅图像作为复变换的实部和虚部，在两幅图像的变换域嵌入认证信息。本方法将水印信息同时嵌入两幅图像，在提取认证信息的时候，需要认证者同时获取两幅认证图像才可提取图像中嵌入的认证信息，对滤波攻击，噪声和JPEG压缩方面有较强的鲁棒性，进一步提高嵌入信息的安全性和认证方法的鲁棒性，可应用于两幅图像的版权保护、图像保密通信领域。
-
公开(公告)号：CN118429356A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410403088.5
申请日：2024-04-03
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06V10/40
Abstract: 本发明提供了一种利用条带形特征的遥感影像密集道路分割方法，属于道路分割领域；解决了目前采用深度学习方法在单位面积上道路密度较大的情况下出现的提取不完整、不连续的问题；将遥感图像数据集按照一定的比例随机划分为训练集和测试集；构建遥感图像道路分割网络：该网络中包括编码器模块、高效提取道路条形特征的条带注意力学习模块、多尺度特征融合模块、能够突出道路条形特征的条形特征增强模块、多尺度蛇形解码器；训练时模型并保存网络的权重文件；将测试数据集输入到训练完毕的网络模型中，以获得道路图像的高精度分割结果；本发明应用于遥感图像道路分割领域，能够高效和精确的将道路分割出来，尤其是面对道路分布密集的场景。
-
公开(公告)号：CN112261239B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010988855.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PUD自适应分解的明文相关图像加密方法，将明文图像进行自适应PUD分解，对分解后的二维分量进行置乱‑扩散操作。本方法采用的加密密钥与明文相关，获得加密图像能够高效的抵抗选择明文攻击，选择密文攻击，同时对滤波噪声攻击，剪切攻击以及差分攻击方面有较强的鲁棒性，进一步提高加密图像的安全性和鲁棒性，可应用于图像安全、图像保密通信领域。
-
公开(公告)号：CN112261239A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010988855.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PUD自适应分解的明文相关图像加密方法，将明文图像进行自适应PUD分解，对分解后的二维分量进行置乱‑扩散操作。本方法采用的加密密钥与明文相关，获得加密图像能够高效的抵抗选择明文攻击，选择密文攻击，同时对滤波噪声攻击，剪切攻击以及差分攻击方面有较强的鲁棒性，进一步提高加密图像的安全性和鲁棒性，可应用于图像安全、图像保密通信领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.022 seconds)
