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公开(公告)号：CN112116672B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010812431.3
申请日：2020-08-13
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的彩色图像保存缩略图加密算法。该算法包括：步骤1、对彩色图像P进行种群初始化处理，得到若干个初始种群；步骤2、生成5组伪随机序列D、E、F、H和I；步骤3、采用D选择交叉对象，采用E选择交叉点，对交叉对进行交叉操作，得到新的染色体序列A′；步骤4、采用F从A′中选择变异染色体，采用H选择变异基因位置，对变异染色体逐个变异，直至种群内所有染色体均完成变异得到新的种群；步骤5、对新的种群迭代执行步骤2至步骤4，直至完成T轮，结束当前种群的进化；继续下一个种群，执行步骤2至步骤5，直至完成所有种群的进化；步骤6、对完成进化的种群的染色体进行解码，结合通道信息生成彩色密文。
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公开(公告)号：CN116740388A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310489883.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/75 , G06V10/766 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明提供一种选择性加密图像的视觉安全评价方法。该方法包括：分别对明文图像P和对应的加密图像E进行检测得到明文图像P的特征点集合K1和加密图像E的特征点集合K2；分别计算明文图像P和加密图像E的梯度幅值图；利用最小欧氏距离对K1和K2进行特征匹配，将匹配的特征点集合记作K3；计算明文图像P加密图像E的梯度幅值图之间的结构相似图并根据该结构相似图计算得到图像P和图像E之间的图像结构特征相似度ST；根据K1和K3计算图像P和图像E之间的图像内容感知特征相似度Smatch；构建支持向量回归模型并训练以得到图像视觉安全评价模型；将图像P和图像E的特征相似度向量[ST,Smatch]输入至训练好的图像视觉安全评价模型，得到图像视觉安全评价结果。
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公开(公告)号：CN110570344B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910796991.1
申请日：2019-08-27
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供一种基于随机数嵌入和DNA动态编码的图像加密方法：首先，对明文图像嵌入随机数，进行预处理操作。然后，对预处理后的图像进行DNA动态编码，随后，利用混沌序列生成置乱的位置序列对明文图像DNA编码后的序列完成置乱操作，在置乱过程中引入明文相关的DNA固定特征信息来扰动置乱序列的生成。之后，对明文图像的置乱后的DNA序列和混沌系统生成的掩码序列进行异或操作完成扩散。最后，对扩散DNA序列进行DNA动态解码，得到密文图像。本发明解决了一些图像加密算法对特殊图像(全黑、全白图像)像素置乱无效的问题，同时DNA编码规则的设计和明文图像像素和有关，提高了加密算法对明文信息的敏感性。
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公开(公告)号：CN113177937B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110568000.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进YOLOv4‑tiny的布匹缺陷检测模型及方法。该检测模型在YOLOv4‑tiny主干网络中的残差块加入密集连接卷积块CSPDenseBlock，并在主干网络最后加入spp模块，形成新的特征提取网络；新的所述特征提取网络输出两种不同尺度的特征图；两种不同尺度的特征图分别通过各自对应的卷积块处理后进入各自的YOLO层对目标进行预测。本发明通过在其原来的残差块中加入密集连接卷积块对主干网络进行调整，扩充了检测模型的神经元感受野有助于浅层信息的提取；使用密集卷积块构造较深的主干网络框架，有助于识别多个难以区分的目标，增加模型检测的准确性；整个模型可用于对复杂场景下布匹缺陷检测任务的优化，并且检测精度较传统的模型更好。
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公开(公告)号：CN113382125B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110572727.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及基于压缩感知和RNA编码的图像加密方法，包括压缩采样、利用改进的分形排序矩阵置乱、利用RNA编码进行扩散三个步骤，本发明提供的图像加密方法，解决现有的一些图像加密方法中存在的安全性不高、重建质量差的问题，提高了图像的安全性和重构质量，使得图像具有较好的抵抗攻击的能力和较好压缩性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112925205B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110100340.1
申请日：2021-01-25
Applicant: 河南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种双足机器人步态模式生成的布网优化方法，所述方法包括首先给定机器人步长s，建立关于参数ak的有限项傅里叶级数模型表示机器人身体轨迹rb(n)，设间隙为μk通过参数ak构建集合Ak，并对应生成布网空间集合Us，进而对于任意的基于逆运动学模型形成映射，并得到满足ZMP轨迹稳定性的布网空间集合Rs，取所述布网空间集合Rs中满足AZR变量η要求的元素并计算步态能耗获取种子集合最终以种子为中点，按搜索间距δλ构建搜索空间Lλ，在搜索空间Lλ中找到能耗最低的点，基于所述能耗最低的点，得到能耗最低的关节角度序列本发明在兼顾机器人运动稳定性的同时显著降低了步态能耗。
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公开(公告)号：CN111614455B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010360776.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于二维压缩感知和忆阻混沌系统的彩色图像压缩加密方法。该方法首先将明文图像分解成R、G、B三个分量，接着分别对其二维离散小波变换得到三个稀疏系数矩阵，然后采用Arnold映射和索引向量对稀疏系数矩阵进行双随机位置置乱，之后对置乱后的矩阵进行二维压缩感知和量化，对量化后的矩阵进行R、G、B分量内部和分量之间的同时多随机像素值扩散，最后得到密文图像。利用明文图像的信息熵和外部密钥生成4D忆阻混沌系统的初始值，接着将初始值带入2D‑LSCM混沌系统中，生成的混沌序列构造两个测量矩阵。本发明不仅使密文图像的灰度值分布均匀，使攻击者很难对密文图像进行统计攻击分析得到明文信息，而且增强了本发明方法的安全级别。
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公开(公告)号：CN113177937A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110568000.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进YOLOv4‑tiny的布匹缺陷检测模型及方法。该检测模型在YOLOv4‑tiny主干网络中的残差块加入密集连接卷积块CSPDenseBlock，并在主干网络最后加入spp模块，形成新的特征提取网络；新的所述特征提取网络输出两种不同尺度的特征图；两种不同尺度的特征图分别通过各自对应的卷积块处理后进入各自的YOLO层对目标进行预测。本发明通过在其原来的残差块中加入密集连接卷积块对主干网络进行调整，扩充了检测模型的神经元感受野有助于浅层信息的提取；使用密集卷积块构造较深的主干网络框架，有助于识别多个难以区分的目标，增加模型检测的准确性；整个模型可用于对复杂场景下布匹缺陷检测任务的优化，并且检测精度较传统的模型更好。
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公开(公告)号：CN112882485A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110100338.4
申请日：2021-01-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及一种双足机器人逆运动学的几何计算方法，所述方法包括建立双足机器人的运动模型，其运动模型包括躯体位置rbody(n)运动描述、脚部位置rfoot(n)运动描述以及腿部位置运动描述，进而基于所述躯体位置rbody(n)运动描述、脚部位置rfoot(n)运动描述分别求取双足机器人运动过程中髋关节rhip(n)位置和踝关节位置rankle(n)，通过双足机器人运动过程中腿部关节间的几何关系，求取双足机器人腿部关节执行器位置及相对角度，最终依据机器人运动过程中关节执行器控制角度的参考方向，确定逆运动学求解的关节执行器角度Q(n)。本发明在三维机器人逆运动学计算中采用低维矩阵组织运算，减少了逆运动学解算的运算量，适用于机器人运动优化过程中需要大规模并行计算的场合。
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公开(公告)号：CN111294481A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010037335.6
申请日：2020-01-14
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于自更新变换、双随机三维矩阵置乱和DNA计算的图像加密方法。该方法包括：给定4D忆阻混沌系统初始值生成混沌序列，计算明文图像哈希值；根据哈希值从混沌序列中选择元素组成新的混沌序列；对明文图像P(M×N)进行自更新变换，得到自更新变换后图像P3；利用DNA编码规则序列对图像P3进行DNA动态编码，得到DNA序列P5，并将其转化为三维DNA矩阵P6；生成三维正交拉丁立方体Lz1和生成三维猫映射序列Mp，构建双随机三维矩阵置乱规则，对三维DNA矩阵P6进行置乱，得到置乱后的三维矩阵P7；对三维矩阵P7中的待扩散平面进行平面扩散，得到扩散后的三维DNA矩阵P8；对三维DNA矩阵P8进行DNA动态解码，然后转化成大小为M×N的二维矩阵，作为密文图像C。
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