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公开(公告)号：CN117521393A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311556188.3
申请日：2023-11-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种面向曼哈顿版图电子束光刻能量沉积密度分布计算的高校方法。本发明是一种基于版图裂解的分层电子束光刻邻近效应校正版图能量沉积计算方法。本方法通过将原始版图裂解为不相交矩形，在保证精度的前提下，分层计算电子束光刻邻近效应能量沉积，极大的降低了电子束光刻邻近效应校正过程中对计算资源的需求，最终提高电子束光刻邻近效应校正效率。本发明共分为五个步骤：步骤S1曼哈顿曝光版图读入；步骤S2裂解曼哈顿版图为矩形；步骤S3分层计算电子束光刻能量沉积密度分布，电子束光刻能量沉积密度分布分为电子束光刻前散射能量沉积密度分布与电子束光刻背散射能量沉积密度分布的和；步骤S4显影与测量均值误差；步骤S5更新矩形曝光剂量。
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公开(公告)号：CN110097124B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910367646.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于混淆处理效应分离的图像操作链中操作类型识别方法。所述方法包括构建基于盲源分离的数字图像操作链的操作分离模型；估计数字图像特征的相关程度，初步识别图像篡改操作类型；依据Dempster‑Shafer证据理论，估计篡改操作置信区间，精确识别图像篡改操作类型。与现有技术相比，本发明提供的一种基于混淆处理效应分离的图像操作链中操作类型识别方法，面向更实际的JPEG图像多重篡改场景。本发明的方法可行且有效，在识别图像经历的篡改操作类型方面能取得良好的效果。
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公开(公告)号：CN115984571A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211670048.4
申请日：2022-12-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于特征增强融合的社交媒体图像篡改检测方法，用于对经过社交媒体平台传播过的篡改图像进行取证检测。其发明内容主要包括：(1)提出一种多尺度感知上下文信息的金字塔特征增强模块；(2)提出一种基于特征增强融合的社交媒体图像篡改检测框架。与现有技术相比，本发明提供一种基于特征增强融合的社交媒体图像篡改检测方法，针对社交媒体平台传播的篡改图像进行定位检测。本发明的方法可行且有效，训练后的模型具有较高的检测性能和实时检测效率。
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公开(公告)号：CN111683093A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010517404.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于IPv6网络的动态隐蔽通信方法。其发明内容主要包括：(1)提出一种基于IPv6数据包的信息嵌入方案；(2)提出一种基于IPv6地址的接口标识替换方案；(3)提出一种IPv6网络环境下的信息动态传输策略。与现有技术相比，本发明提供的一种基于IPv6网络的动态隐蔽通信方法，关键信息隐蔽性强且发送方地址受到保护。本发明的方法可行且有效，在信息隐蔽通信方面有良好的使用效果。
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公开(公告)号：CN111080586B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911226451.6
申请日：2019-12-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的篡改图像来源取证方法。其发明内容主要包括：(1)提出一种基于数字图像噪声的篡改操作分类策略；(2)提出一种基于篡改操作类型的多维特征提取框架；(3)提出一种基于卷积神经网络的篡改图像来源鉴别模型。与现有技术相比，本发明提供的一种基于卷积神经网络的篡改图像来源取证方法，对于大部分篡改操作具有很好的鲁棒性。本发明的方法可行且有效，面向更常见的篡改后图像来源取证场景，在日常生活中表现出实际的应用意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110097124A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910367646.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于混淆处理效应分离的图像操作链中操作类型识别方法。所述方法包括构建基于盲源分离的数字图像操作链的操作分离模型；估计数字图像特征的相关程度，初步识别图像篡改操作类型；依据Dempster-Shafer证据理论，估计篡改操作置信区间，精确识别图像篡改操作类型。与现有技术相比，本发明提供的一种基于混淆处理效应分离的图像操作链中操作类型识别方法，面向更实际的JPEG图像多重篡改场景。本发明的方法可行且有效，在识别图像经历的篡改操作类型方面能取得良好的效果。
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公开(公告)号：CN111080586A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911226451.6
申请日：2019-12-04
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的篡改图像来源取证方法。其发明内容主要包括：(1)提出一种基于数字图像噪声的篡改操作分类策略；(2)提出一种基于篡改操作类型的多维特征提取框架；(3)提出一种基于卷积神经网络的篡改图像来源鉴别模型。与现有技术相比，本发明提供的一种基于卷积神经网络的篡改图像来源取证方法，对于大部分篡改操作具有很好的鲁棒性。本发明的方法可行且有效，面向更常见的篡改后图像来源取证场景，在日常生活中表现出实际的应用意义。
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公开(公告)号：CN116051806A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211670021.5
申请日：2022-12-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及图像篡改检测技术领域，具体涉及一种基于字符纹理感知的数字文档图像篡改定位方法，该方法采用编解码结构，编码器包括字符纹理特征提取器(CTS)和图像纹理特征提取器(ITS)，采用CTS去提取数字文档图像中字符层次的纹理篡改特征；采用ITS去提取数字文档图像中图像层次的纹理篡改特征；从两流提取出的特征张量以按位相加的方式结合，使得本发明能在数字文档图像中感知篡改目标；编码器编码后，解码器Localization Network采用反卷积的方式对融合后的特征进行上采样，满足精确定位篡改目标区域的需求；应用该数字文档图像篡改检测方法，能同时检测拼接、复制移动、去除三种类型的篡改，同时具备一定的鲁棒性，在应对不同的后处理操作时仍能保持较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN112463804B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110139298.4
申请日：2021-02-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/29 , G06F21/57 , G06F21/62 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于KDTree的图像数据库数据处理方法，包括如下步骤：步骤一、基于KDTree对地图标注信息进行遍历和整合，得到标注集S={s1,s2,…,sn}；步骤二、对标注集S进行基于词语相似度的敏感信息检测，将地图标注内容进行敏感度分级；步骤三、根据地图标注内容的敏感度等级进行对应的脱敏处理。本发明利用了地图标注的位置信息，实现了对地理空间数据中标注内容的遍历、整合和敏感信息脱敏的自动处理，克服了现有人工处理下工作繁琐，效率低下且容易出错以及出现漏洞的现象。
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公开(公告)号：CN112463804A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202110139298.4
申请日：2021-02-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/29 , G06F21/57 , G06F21/62 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于KDTree的图像数据库数据处理方法，包括如下步骤：步骤一、基于KDTree对地图标注信息进行遍历和整合，得到标注集S={s1,s2,…,sn}；步骤二、对标注集S进行基于词语相似度的敏感信息检测，将地图标注内容进行敏感度分级；步骤三、根据地图标注内容的敏感度等级进行对应的脱敏处理。本发明利用了地图标注的位置信息，实现了对地理空间数据中标注内容的遍历、整合和敏感信息脱敏的自动处理，克服了现有人工处理下工作繁琐，效率低下且容易出错以及出现漏洞的现象。
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