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公开(公告)号：CN113935882B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111134369.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积特征融合的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取图像数据库，其中，图像数据库包括水印图像；将所述水印图像输入多任务水印分割网络，得到初步去除水印的第一图像、预测的水印图案、预测的水印掩码和预测的水印嵌入强度；根据所述水印图像、所述水印图案、所述水印掩码和所述水印嵌入强度，得到初步去除水印的第二图像；将所述第一图像和所述第二图像进行拼接，得到拼接图像；将所述拼接图像输入基于注意力模块特征选择的优化网络，得到去除水印的图像。本发明提出的水印去除方法，通用性强，能适用于各种嵌入强度、各种颜色的水印的去除。
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公开(公告)号：CN116614519A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310583642.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/40 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于优化共识算法的视频及相关信息轻量级可信上链方法，该方法包括下述步骤：将视频以及相关属性信息序列化为JSON文档，将JSON文档通过Hash算法计算视频以及相关信息的Hash，得到内容摘要，将JSON文档上传到IPFS生成内容寻址；将内容摘要和内容寻址作为区块链事务，由区块链中各节点验证，进行共识，通过智能合约上链；确定节点角色类型，构建置信度评价机制，根据节点的共识行为执行奖惩机制定期更新置信度，构建节点选举算法，区块链中各个节点将经过共识的事务存储到自己的账本中，完成轻量级信息可信上链过程。本发明优化了存储空间，减少了共识协议中的广播次数，提升了共识效率。
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公开(公告)号：CN116167068B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310408817.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的网络边缘资源可信分配方法及系统，该方法包括执行可信资源标识步骤、执行可信资源分配步骤、资源分配信息合法性验证及应用步骤；在执行可信资源标识步骤基于网络边缘计算资源可信标识实现网络边缘资源身份归属明晰、资源使用可追溯，基于可信资源分配步骤使得网络边缘的资源匹配在可信环境下运行，基于资源分配信息合法性验证及应用步骤使得数据传输更加安全，本发明在整体上解决网络边缘计算任务处理过程中的高时延以及数据传输安全问题，使得资源请求者、资源提供者能够可信地发布资源信息，使整个过程中资源请求者、资源提供者操作可追溯、过程透明。
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公开(公告)号：CN111064859B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202010021400.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 暨南大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明涉及一种图像信息嵌入方法，包括：S1，获取原始载体图像和待嵌入的秘密消息，将所述原始载体图像重排列并分割成载体向量x；将所述秘密消息分割成为秘密消息块m；计算所述原始载体图像中每个像素的嵌入扰动值，并将所述嵌入扰动值排列分割，得到与载体向量x对应的嵌入扰动向量w；S2，将载体向量x和秘密信息块m送入隐写编码器，并通过校验码生成经纠正的含密载体向量y；S3，将所有的含密载体向量合并并重排列，生成含密图像，完成秘密消息的嵌入。本发明通过纠正隐写向量，而不是纠正解码消息中的错误，从而得到较强的纠错能力。在鲁棒性和嵌入效率之间取得良好的平衡。
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公开(公告)号：CN116167068A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310408817.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的网络边缘资源可信分配方法及系统，该方法包括执行可信资源标识步骤、执行可信资源分配步骤、资源分配信息合法性验证及应用步骤；在执行可信资源标识步骤基于网络边缘计算资源可信标识实现网络边缘资源身份归属明晰、资源使用可追溯，基于可信资源分配步骤使得网络边缘的资源匹配在可信环境下运行，基于资源分配信息合法性验证及应用步骤使得数据传输更加安全，本发明在整体上解决网络边缘计算任务处理过程中的高时延以及数据传输安全问题，使得资源请求者、资源提供者能够可信地发布资源信息，使整个过程中资源请求者、资源提供者操作可追溯、过程透明。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113436050A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110569103.X
申请日：2021-05-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种双输入卷积融合的可见水印检测擦除方法，包括以下步骤：构建可见水印检测擦除网络，包括多任务全卷积水印分割网络、基于部分卷积的水印去除网络以及基于普通卷积的双输入分支水印去除网络；输入待处理水印图像，水印图像经过多任务全卷积水印分割网络、基于部分卷积的水印去除网络以及基于普通卷积的双输入分支水印去除网络的处理，得到最终的无水印图像。本发明方法适用于多种嵌入强度的可见水印的去除，相比较于传统方案或使用单一卷积的CNN网络方案，能够适用于不同颜色，不同嵌入强度的水印的去除工作。
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公开(公告)号：CN113436050B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110569103.X
申请日：2021-05-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种双输入卷积融合的可见水印检测擦除方法，包括以下步骤：构建可见水印检测擦除网络，包括多任务全卷积水印分割网络、基于部分卷积的水印去除网络以及基于普通卷积的双输入分支水印去除网络；输入待处理水印图像，水印图像经过多任务全卷积水印分割网络、基于部分卷积的水印去除网络以及基于普通卷积的双输入分支水印去除网络的处理，得到最终的无水印图像。本发明方法适用于多种嵌入强度的可见水印的去除，相比较于传统方案或使用单一卷积的CNN网络方案，能够适用于不同颜色，不同嵌入强度的水印的去除工作。
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公开(公告)号：CN114119329A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111275701.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双卷积模块的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将带水印图案的待处理图像输入多任务水印分割网络，输出初步去除水印的第一图像和水印掩码；将第一图像和水印掩码输入基于双卷积模块的主干网络，输出优化后的去除水印的图像；其中，双卷积模块包括卷积模块和部分卷积模块，利用部分卷积模块更新输入掩码，通过像素级求和将卷积模块和部分卷积模块输出的特征进行结合。本发明融合了部分卷积与普通卷积的优势及特长，在主干网络中通过由双卷积模块拼接组合成的双卷积残差块代替常用的大卷积核的双卷积模块，使得网络能够在更深的、拥有更多的可学习参数的同时能更稳健地进行学习。
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公开(公告)号：CN119942440A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510008781.7
申请日：2025-01-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低频扰动攻击检索的目标跟踪保护方法，涉及视觉目标跟踪技术领域，包括：获取输入的视频序列，确定视频序列的次帧检测区域中心图像，通过次帧检测区域中心图像进行低频扰动检测，获得低频采样结果；将低频采样结果输入目标跟踪模型进行处理，获得修正后的目标跟踪结果。本发明方法在整个防御策略贯穿从检测到响应的完整链条，确保在遭遇对抗性攻击时能够快速做出判断并采取相应措施，有效保护视觉目标跟踪系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN114119329B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111275701.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双卷积模块的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：将带水印图案的待处理图像输入多任务水印分割网络，输出初步去除水印的第一图像和水印掩码；将第一图像和水印掩码输入基于双卷积模块的主干网络，输出优化后的去除水印的图像；其中，双卷积模块包括卷积模块和部分卷积模块，利用部分卷积模块更新输入掩码，通过像素级求和将卷积模块和部分卷积模块输出的特征进行结合。本发明融合了部分卷积与普通卷积的优势及特长，在主干网络中通过由双卷积模块拼接组合成的双卷积残差块代替常用的大卷积核的双卷积模块，使得网络能够在更深的、拥有更多的可学习参数的同时能更稳健地进行学习。
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