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公开(公告)号：CN102573057B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201210010521.6
申请日：2012-01-14
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明提供一种优化的RFID室内定位方法。该方法利用室内平均布置的参考标签及读写器的读取范围，读取参考标签的坐标信息。对读取到的坐标利用粒子滤波算法进行滤波。然后根据读取到的标签坐标，采用等边三角形的质心算法或权重质心法来计算出读写器的坐标位置。该定位方法比较精确，能很好的反映读写器的实际位置。
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公开(公告)号：CN103116871A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310033022.3
申请日：2013-01-29
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种具有鲁棒性的双重脆弱数字水印的嵌入方法及其提取方法，该嵌入方法包括：原始图像的LSB置零、分块、置乱；计算出图像数据摘要；无损压缩；嵌入第二重水印信息，得到双重水印信息的图像；异或操作，得到嵌入的双重水印Ir；用公约密码系统和私人密码对Ir加密，得到加密后的水印信息Cr，用Cr修改最不重要位，得到嵌入双重水印的图像。所述提取方法包括：水印图像进行分块，分离出分块的最不重要位,并对最不重要位置零；计算出图像数据摘要Sr；解密运算得双重水印Ur；Huffman编码得到双重水印信息的图像Qr；提取出第一重水印信息；反置乱恢复出原始图像。本发明实现了双重水印的加密，增加了信息保密强度，对原始图像的损坏小。
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公开(公告)号：CN102012977A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010596731.9
申请日：2010-12-21
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于概率神经网络集成的信号肽预测方法，其特征在于，实现步骤如下：a.根据蛋白质性质对其进行编码，然后利用滑动窗口原理分割蛋白质序列；b.建立一组概率神经网络子分类器，分别用蛋白质序列样本进行分类训练，训练后得到一组信号肽分类模型；c.利用得到的各个模型分类测试数据集；d.统计各模型输出的分类结果，产生信号肽剪切位点候选集；e.采用多数投票法决策确定信号肽的剪切位点；f.采用5折交叉验证预测结果。本发明比使用单分类器预测的准确率要高，并且算法运行速度快，算法结构简洁，能有效满足对信号肽的预测。
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公开(公告)号：CN101533509A
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200910111354.2
申请日：2009-03-23
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种盲水印的三维网格分割方法，水印的嵌入过程包括以下步骤：1)用NPCA算法对原模型进行处理，并将所有顶点分成复数个集合；2)进行网格分割；将顶点集合映射成正视图，并从正视图中选取适当的相素得到附加信息抽样视图；3)嵌入水印信息；水印的提取过程包括以下步骤：a)用NPCA算法对受攻击的模型进行处理；b)提取受攻击模型的附加信息抽样视图；c)将原模型的附加信息抽样视图与受攻击模型的附加信息抽样视图相减，进行网格对齐然后估算分割网格；d)提取水印。该方法只需携带少量信息就能够实现对攻击后的模型实施同步分块，且不需要原始模型就能提取水印，只需很少的辅助数据就能够预测水印网格分割边界。
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公开(公告)号：CN104881880B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201510339050.7
申请日：2015-06-18
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明涉及一种基于顺序特性和子空间聚类的镜头分割方法。该方法，首先由摄像头拍摄得到视频帧，然后一方面将受到攻击后的视频帧与源视频帧进行峰值信噪比PSNR计算，根据所得到的峰值信噪比PSNR使用动态方式设定惩罚因子；另一方面对每个视频帧进行提升小波变换，然后把每个视频帧的小波低频系数矢量化成单独的列，排列于一处的形成数据样本集X，在动态存储器SDRAM中依据基于顺序特性的子空间聚类算法进行镜头分割，然后将分割后的结果存储至静态存储器，受到攻击后的视频帧则直接存储至静态存储器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105510971A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610089255.9
申请日：2016-02-18
Applicant: 福建师范大学
IPC: G01V1/30
CPC classification number: G01V1/30
Abstract: 本发明涉及一种基于随机漫步的地震数据异常检测方法。首先对时间序列数据根据窗口来提取随机漫步概率分布，然后根据当前数据点前后的2个窗口的概率变化比值来分析当前数据点前后的数据变化情况，以有效的识别当前数据点前后的异常变化特征，用来研究异常特征与地震发生之前的关系。本发明方法能有效的识别当前数据点前后的异常变化特征，可以用来研究异常特征跟地震发生之前的关系。
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公开(公告)号：CN103150364A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310068261.2
申请日：2013-03-04
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种时间序列特征提取方法，其包括以下步骤：1、对一组时间序列数据进行光滑；2、将X轴划分成一个以上长度相等的域，在每个域内分别找出该域中Y值取得最大值或最小值的点，设定该点为极值点；3、将时间序列两端的端点与步骤2每个域中得到的极值点设定为特征点；4、根据得到的特征点将时间序列分成若干部分，将相邻两个特征点连成直线，该直线的斜率绝对值的绝对值越大，则该特征区间在Y轴方向上的信号强度和变化度越大；5、提取Y轴方向上变化度大的区域。本发明的时间序列特征提取方法能有效的划分时间序列片段的特征区间，根据相邻两特征点的连线的斜率能够提取Y轴方向上变化度大的特征值，特别适用于时间序列的异常检测。
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公开(公告)号：CN101923700B
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN201010227469.0
申请日：2010-07-15
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种双效数字水印方法，其特征在于：包括以下步骤：1)将原图像进行8×8分块,并对每个分块进行DCT变换，得到变换后的图像；2)对要嵌入水印的信息使用密钥生成伪随机序列，然后进行纠错编码，使水印信息的信息标志有更大的代码分隔，增强纠错的效果；3)得到每个变换后的小矩阵，根据HVS的亮度掩蔽特性，选择块内两个中频系数D(a,b)和D(c,d)进行比较，并设置嵌入的系数,通过人为的调整系数,水印序列重复嵌入n次；4)水印信息嵌入后，进行DCT反变换，就得到添加水印后的图像；本发明能巧妙地实现一次性嵌入双效水印，使得实验结果不仅具有很强的鲁棒性并且能准确地定位篡改发生的位置，具有鲁棒性和脆弱性两种功能。
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公开(公告)号：CN101923700A
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN201010227469.0
申请日：2010-07-15
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种双效数字水印方法，其特征在于：包括以下步骤：1)将原图像进行分块,并对每个分块进行DCT变换，得到变换后的图像；2)对要嵌入水印的信息使用密钥生成伪随机序列，然后进行纠错编码，使水印信息的信息标志有更大的代码分隔，增强纠错的效果；3)得到每个变换后的小矩阵，根据HVS的亮度掩蔽特性，选择块内两个中频系数D(a,b)和D(c,d)进行比较，并设置嵌入的系数,通过人为的调整系数,水印序列重复嵌入n次；4)水印信息嵌入后，进行DCT反变换，就得到添加水印后的图像；本发明能巧妙地实现一次性嵌入双效水印，使得实验结果不仅具有很强的鲁棒性并且能准确地定位篡改发生的位置，具有鲁棒性和脆弱性两种功能。
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