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公开(公告)号：CN101828911B
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201010159031.3
申请日：2010-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于奇异谱熵的神经元动作电位特征提取方法。现有的方法信息提取不完成、计算效率低。本发明方法首先采样动作电位信号，并在设定的时间窗宽动作电位信号形成时间序列X；其次设定嵌入维数K和延迟时间τ的取值，对该时间序列X进行多维相空间重构得到相空间矩阵Y；然后对相空间矩阵Y进行奇异值分解，得到相空间矩阵Y的奇异值，分别计算各非零奇异值与所有奇异值总和之比得到概率，并利用信息熵计算方法计算时间序列X的奇异谱熵值；最后移动时间窗，依上述方法计算所有奇异谱熵值，即得到神经元动作电位特征。本发明方法在计算过程中的信息量完整且计算速度快。
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公开(公告)号：CN113591650B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110830854.2
申请日：2021-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于人脸识别领域，公开了一种基于特征脸的隐私身份认证方法，核心实现步骤包括：1.第三方计算特征模板；2.图像预处理；3.图像生成Paillier公私钥；4.加密图像；5.第三方计算加密图像特征；6.生成Witness与Statement；7.生成CRS；8.用户生成证明；9.验证者验证证明；10.返回验证结果。本发明基于特征脸算法与同态加密算法，可信第三方在密文域上计算用户图像的特征值，却无法获取到用户的真实特征值，从根源上杜绝了生物特征信息被滥用、盗用的风险；实现了用户的隐私身份认证。
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公开(公告)号：CN113591650A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110830854.2
申请日：2021-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于人脸识别领域，公开了一种基于特征脸的隐私身份认证方法，核心实现步骤包括：1.第三方计算特征模板；2.图像预处理；3.图像生成Paillier公私钥；4.加密图像；5.第三方计算加密图像特征；6.生成Witness与Statement；7.生成CRS；8.用户生成证明；9.验证者验证证明；10.返回验证结果。本发明基于特征脸算法与同态加密算法，可信第三方在密文域上计算用户图像的特征值，却无法获取到用户的真实特征值，从根源上杜绝了生物特征信息被滥用、盗用的风险；实现了用户的隐私身份认证。
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公开(公告)号：CN101828911A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN201010159031.3
申请日：2010-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于奇异谱熵的神经元动作电位特征提取方法。现有的方法信息提取不完成、计算效率低。本发明方法首先采样动作电位信号，并在设定的时间窗宽动作电位信号形成时间序列X；其次设定嵌入维数K和延迟时间τ的取值，对该时间序列X进行多维相空间重构得到相空间矩阵Y；然后对相空间矩阵Y进行奇异值分解，得到相空间矩阵Y的奇异值，分别计算各非零奇异值与所有奇异值总和之比得到概率，并利用信息熵计算方法计算时间序列X的奇异谱熵值；最后移动时间窗，依上述方法计算所有奇异谱熵值，即得到神经元动作电位特征。本发明方法在计算过程中的信息量完整且计算速度快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101814146A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010151741.1
申请日：2010-04-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多个小波变换的动作电位特征提取方法。目前单一小波基无法对动作电位进行全面的描述。本发明方法首先以Db、Sym、Bior小波作为小波变换基函数，提取各小波基下的小波特征，然后在KS检验的规则下，分别对各组小波特征分量检验，并对高维特征空间的降维，计算出各特征分量的权值系数，选取出的三组特征分量合成为原始联合矩阵后，与权值矩阵相乘，得到多个小波变换下的加权联合特征。本发明方法克服了单个小波特征描述的单一性和局限性，并综合了多个小波特征，能更有效表达动作电位特异性的特征分量，加权融合后的联合特征，能实现对信号特征更全面、有效的表达。
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公开(公告)号：CN101849823B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010159033.2
申请日：2010-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于排列组合熵的神经元动作电位特征提取方法。现有的方法信息提取不完成、计算效率低。本发明方法首先通过动作电位采集系统采样动作电位信号；其次在一个时间窗宽记录电位信号形成时间序列X，根据嵌入维数将该时间序列X划分为多个子序列；然后记录每个子序列中元素的标记顺序，统计时间序列X中相同的标记顺序的概率；最后利用信息熵计算方法计算时间序列X的排列组合熵值，并将其归一化；得到神经元动作电位特征。本发明方法在计算过程中的信息量完整且计算速度快。
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公开(公告)号：CN101849823A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010159033.2
申请日：2010-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于排列组合熵的神经元动作电位特征提取方法。现有的方法信息提取不完成、计算效率低。本发明方法首先通过动作电位采集系统采样动作电位信号；其次在一个时间窗宽记录电位信号形成时间序列X，根据嵌入维数将该时间序列X划分为多个子序列；然后记录每个子序列中元素的标记顺序，统计时间序列X中相同的标记顺序的概率；最后利用信息熵计算方法计算时间序列X的排列组合熵值，并将其归一化；得到神经元动作电位特征。本发明方法在计算过程中的信息量完整且计算速度快。
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公开(公告)号：CN101814146B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201010151741.1
申请日：2010-04-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多个小波变换的动作电位特征提取方法。目前单一小波基无法对动作电位进行全面的描述。本发明方法首先以Db、Sym、Bior小波作为小波变换基函数，提取各小波基下的小波特征，然后在KS检验的规则下，分别对各组小波特征分量检验，并对高维特征空间的降维，计算出各特征分量的权值系数，选取出的三组特征分量合成为原始联合矩阵后，与权值矩阵相乘，得到多个小波变换下的加权联合特征。本发明方法克服了单个小波特征描述的单一性和局限性，并综合了多个小波特征，能更有效表达动作电位特异性的特征分量，加权融合后的联合特征，能实现对信号特征更全面、有效的表达。
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公开(公告)号：CN201583506U
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN200920201734.0
申请日：2009-12-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01N21/898
Abstract: 本实用新型涉及一种基于图像纹理与分形维数的机械零件表面缺陷检测装置。现有的技术检测效率低，准确率低。本实用新型中红外传感器与CCD传感器设置在传送带的同侧，其中红外传感器与传送带的距离小于CCD传感器与传送带的距离，红外传感器与CCD传感器的连线与传送带运动方向垂直；红外传感器的信号输出端与PLC控制器输入端连接，PLC控制器输出端与I/O数据接口一端连接，I/O数据接口另一端与计算机串口连接；CCD传感器信号输出端与图像采集卡的信号输入端与连接，图像采集卡的信号输出端与计算机并口连接。本实用新型能按机械零件表面缺陷纹理的外部特征，利用计算分形维数特征实现自动分级，且过程为无损检测。
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