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公开(公告)号：CN114913564A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210668699.3
申请日：2022-06-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于ResNet和DenseNet的指静脉识别方法，采用ResNet和DenseNet两种网络分别处理同一静脉图片在不同模态下的静脉图像。其中，ResNet处理原始静脉图像；DenseNet处理ROI（Region Of Interest，ROI）区域定位后的静脉图像。两个网络相互独立，并分别进行特征提取。最后，本发明使用一种自适应阈值融合方法，对两个网络的输出结果进行特征融合，得到最终的识别结果。本方法能够得到更为丰富的特征信息，有利于提升识别准确率；可以对两个网络发挥的效用进行准确的评估，并在此基础上进行综合，有利于提升最终结果的准确性；可以使用相对更少的训练数据，就能达到较好的识别性能。
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公开(公告)号：CN108449344A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810238561.3
申请日：2018-03-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种在连续位置服务下防止速度关联攻击的位置隐私保护方法，包括如下步骤：步骤一、用户向TTP发送查询消息步骤二、TTP根据接收到的查询信息生成矩形匿名域，并对其进行拓展改造步骤三、LBS根据接收到的匿名域进行位置服务查询，并将查询出的结果集发送回TTP步骤四、TTP将根据用户的具体位置将接收到的结果集进行过滤，将过滤后的结果发送回用户步骤五、用户接收到查询结果，查询结束。本发明提出了对匿名域进行拓展改造的方法，使其改造后的匿名域能够有效防止速度关联攻击，本方法简单有效，在不降低查询服务质量的同时，增强了对用户的位置隐私安全的保护。
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公开(公告)号：CN114913607B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210668731.8
申请日：2022-06-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/14 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/30 , G06T5/70 , G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/006
Abstract: 一种基于多特征融合的指静脉仿冒检测方法，利用真伪静脉图像在成像质量上的差异，将图像的噪声特征和模糊特征进行融合，来进行仿冒攻击的检测。本方法实现简单，原始指静脉图像在实现真伪鉴别的同时，可同时用于后续的身份识别，减少了额外的计算机资源消耗；相比于仅使用单一图像纹理特征的指静脉仿冒检测方法，本方法融合静脉图像的噪声特征和模糊特征，可增加真伪静脉图像的区分度，有助于提高指静脉仿冒检测的准确度；相比于传统的直接串联或并行的多特征融合方法，本方法使用加权特征融合，考虑了各特征的重要程度，减小了特征间的相互影响，提高了分类器的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116035546A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310056016.3
申请日：2023-01-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于射频信号的人体心率估计方法，提升了心率预测的实时性。基于1.2s的短时间样本数据进行心率预测，可减少从雷达数据采集到心率估计的时间间隔，实时性比传统方法有较大提升；降低了人员位移对预测准确率的影响，提升了心率预测系统的鲁棒性；本方法对FMCW雷达射频数据进行Range‑FFT变换时，利用得到的人员位置信息作为参考，以此判断被监测人员是否发生较大幅度的移动，并丢弃移动幅度过大的数据，可以减少预测的误差，提升系统的健壮性；本方法引入残差网络ResNet50，有利于解决CNN带来的梯度爆炸、梯度消失以及退化问题，从而提升深度神经网络的训练效率，增强训练过程的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108449344B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810238561.3
申请日：2018-03-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种在连续位置服务下防止速度关联攻击的位置隐私保护方法，包括如下步骤：步骤一、用户向TTP发送查询消息步骤二、TTP根据接收到的查询信息生成矩形匿名域，并对其进行拓展改造步骤三、LBS根据接收到的匿名域进行位置服务查询，并将查询出的结果集发送回TTP步骤四、TTP将根据用户的具体位置将接收到的结果集进行过滤，将过滤后的结果发送回用户步骤五、用户接收到查询结果，查询结束。本发明提出了对匿名域进行拓展改造的方法，使其改造后的匿名域能够有效防止速度关联攻击，本方法简单有效，在不降低查询服务质量的同时，增强了对用户的位置隐私安全的保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108495312A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810224602.3
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W12/02 , G06F21/6254 , G06F2221/2111 , H04W4/02
Abstract: 本发明是一种基于独立结构的猜测交互式位置隐私保护方法，包括如下步骤：步骤一：用户确定搜索域；步骤二：用户向SP发送查询信息；步骤三：SP服务器在接收到用户发送的查询信息后，会在搜索域RA中使用猜测算法生成一个可能包含用户位置的存在域GED；步骤四：用户通过智能移动设备显示接收到的GED并判断GED是否是为包含自身位置的ED；步骤五：SP根据查询内容和最终接收到的RAfinal，进行服务查询。本发明使用了现有位置隐私保护技术三种架构中最为简单、效率最高的独立结构，且避免了现有基于此结构的假位置方法的缺点，无需上传位置坐标信息，只需通过与LBS服务器进行交互确定查询域，有效的保护了用户位置隐私安全。
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公开(公告)号：CN114913610B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210671731.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/70 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于指纹和指静脉的多模态识别方法，将采集到的指纹、指静脉图片，分别作为网络的独立输入，用于特征提取和分析；分别从通道与空间的维度，通过注意力机制，分析指纹与对应的指静脉之间的相关性，融合指纹与指静脉特征；使用Softmax函数，确定最终的生物特征识别结果。本方法预处理操作简单，只需要提取指纹、指静脉的ROI即可，可以最大限度地保存图像中的细节特征，减少额外的计算机资源消耗；相比于现有使用单一生物模态的生物特征识别方法，本发明提出融合指纹、指静脉图像，可显著增加生物特征的判别性特征，通过挖掘不同生物特征之间的互补性信息，提高生物特征识别系统的准确率。
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公开(公告)号：CN116052279A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310056929.5
申请日：2023-01-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/42 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于毫米波雷达的步态识别方法，通过毫米波雷达点云数据进行步态识别，应用时不会受雨、雪、雾、夜晚等因素的影响，而且不会侵犯用户的隐私；设计5D‑PointNet，将人体步态点云的速度和信噪比这两个属性也考虑了进去，可以使网络提取的步态点云特征更加丰富，识别的效果会更好；引入因果扩展卷积模块从已提取的特征信息中提取时序信息，可进一步提升识别准确率。
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公开(公告)号：CN115067916A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210671734.7
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0507 , A61B5/05 , A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 一种基于毫米波雷达的生命体征监测方法，使用基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法，对采集的信号进行去噪处理，可以获得纯净的生命体征信号，并且该方法可以通过调节控制因子的大小来适应不同的信号，达到更好的去噪效果；在生命体征频率估计时，使用Hamming窗函数与MUSIC算法相结合的方法，通过使用Hamming窗函数对滑窗数据进行处理，再利用MUSIC算法构建空间谱，进行谱峰搜索，获得心跳和呼吸的频率。该方法具有更好的平稳性、抗噪性和分辨率，不仅可以剔除测量环境中杂波对结果的影响，还可以减少呼吸谐波对心率估计的影响，进一步提高了呼吸和心跳信号频率估计结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116246355A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310056814.6
申请日：2023-01-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/14 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 基于胶囊网络的指静脉仿冒攻击检测方法，引入了胶囊网络，胶囊网络不仅适用于小样本的指静脉数据集，而且在CNN基础上用向量表示的胶囊代替神经元，可以更好地处理相对位置、角度等空间信息，增强网络对于手指偏移和旋转场景下的适应性；提出了一种贝叶斯路由算法，增加了胶囊的微分熵作为计算激活值的考量，最终分类时选择激活概率较高且集中程度较大的特征胶囊，有助于提高真伪静脉分类的准确率；通过模拟胶囊参数的不确定性，可减少训练误差，提升识别准确率。
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