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公开(公告)号：CN107274331A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710441578.4
申请日：2017-06-13
Applicant: 重庆第二师范学院
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T1/005 , G06T2201/0053 , G06T2201/0065
Abstract: 本发明涉及一种用于数据流的鲁棒水印嵌入方法以及水印检测方法和装置，其中水印嵌入方法包括以下步骤：获取构成数据流的数据项，所述数据项至少包括感知数据以及时间戳，根据时间戳以概率p选取用于承载水印的数据项；采用分组密钥对用于承载水印的数据项中时间戳进行哈希函数计算，根据得到的哈希值将该数据项划入到A组或者B组；分别对A组和B组数据项中的感知数据进行增加或者减少水印修改量的运算，以实现水印的嵌入。本发明根据时间戳来选定承载水印的数据项并对数据项进行分组，而时间戳在水印的嵌入与检测的过程中均不被修改，这也保证了数据流两端能够得到相同的数据分组，确保了水印的成功检测，同时又保障了对攻击的抵抗能力。
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公开(公告)号：CN106713508B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710105793.7
申请日：2017-02-24
Applicant: 重庆第二师范学院
Abstract: 本发明涉及一种基于云服务器的数据存取方法及系统，该方法包括：数据用户终端生成加密密钥，并对文件分块加密后将加密数据存储到云服务器；数据用户终端向云服务器发送提取数据请求以及所述加密密钥的次数t，云服务器将解密数据返还给数据用户终端；授权用户终端向数据用户终端发出授权请求，数据用户终端对加密密钥的次数t加密得到加密授权请求标签t_sign后返还给授权用户终端，授权用户终端向云服务器发送提取数据请求以及t_sign，云服务器解密后得到次数t′，在判断t′与次数t相等时将解密数据返还给授权用户终端，否则不解密。本发明提供了授权用户终端的数据提取方案，并利用加密密钥的次数对授权用户终端的身份进行验证，提高了数据存取方法的安全性。
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公开(公告)号：CN106407824B
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201610856467.5
申请日：2016-09-28
Applicant: 重庆第二师范学院
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明涉及一种图像加密方法、图像加密装置、密钥流生成方法和密钥流生成器，其中图像加密方法包括以下步骤：基于初始值构造耦合映像格子序列，通过对称矩阵变换将耦合映像格子序列处理成第一密钥流，通过密码置换盒对第一密钥流进行置换得到第二密钥流；使用第一密钥流对原始图像进行置乱；使用第二密钥流对置乱后的图像进行分块编码，得到加密的图像数据。本发明将置乱操作和分块编码的加密方法相结合，在提高了加密安全性的同时很好地降低了加密操作的计算复杂度，并且在置乱和分块编码中用到的是不同的密钥流，相对于使用单一的密钥流而言，加密的安全性更高。
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公开(公告)号：CN119007166A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410934566.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 重庆第二师范学院
Abstract: 本发明提供了一种多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，获取目标对象的人脸检测图像和头部检测图像；定位和获取人脸检测图像中的面部区域，并对所获取的面部区域进行关键点检测；基于关键点检测，识别和获取目标对象的眼部动态信息和嘴部动态信息；获取头部检测图像中的头部姿态信息；根据目标对象的眼部动态信息、嘴部动态信息和头部姿态信息，计算获取目标对象的疲劳参数信息；将目标对象的疲劳参数信息与预设的阈值进行对比，并根据对比结果进行疲劳判断和输出判断结果。本发明使用多个特征融合判断驾驶员的疲劳，其具有更高的准确性和普适性；头部姿态估计使用头部欧拉角和偏转角计算，其计算量少、检测速度快，且不受关键点检测影响。
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公开(公告)号：CN114944000B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210632822.6
申请日：2022-06-07
Applicant: 重庆第二师范学院
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于多尺度特征提取的人脸表情识别方法，包括从当前表情数据库中获取训练样本，采用训练样本对3D卷积神经网络进行训练，并保存训练得到的网络模型，从历史表情数据库中获取测试样本，采用测试样本对训练得到的网络模型进行测试，并保存测试后的网络模型，从3D卷积神经网络的最后一层全连接层提取特征向量，输入到线性SVM分类器中进行训练，所述的历史表情数据库中存储有与当前表情数据库属于同一人物的历史表情数据，调取的测试样本包括与训练样本中标记为同一人物的历史表情数据。采用本发明方案，可以自行验证训练样本和测试样本的可靠性，以提高人脸表情识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116563885A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310392926.9
申请日：2023-04-13
Applicant: 重庆第二师范学院
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于深度学习中的目标检测技术领域，公开了一种基于YOLOv5改进的行人检测算法，将复杂的网络模块化，具体包括特征提取网络、特征融合网络和网络的检测头；利用特征提取网络提取图像的不同深度特征；利用特征融合网络先从顶层特征向底层特征融合，再从底层特征向顶层特征融合；利用网络的检测头检测小、中、大目标，并输出3个特征向量进行通道上的堆叠，再通过非极大值抑制操作得到检测结果。本发明解决了现有的YOLOv5模块不能表现出很好的泛化性能的问题。
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公开(公告)号：CN116543760A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310533390.8
申请日：2023-05-12
Applicant: 重庆第二师范学院
IPC: G10L15/12 , G10L15/02 , G10L15/04 , G10L21/0208 , G10L25/51 , G10L25/03 , G10L25/06 , G10L25/18 , G10L25/21 , G10L25/24 , G10L25/45 , G09B5/04
Abstract: 本申请提供一种基于人工智能的口语教学评估方法，获取学生朗读目标文本的音频数据，处理得到n帧音频段，并对每帧音频段进行特征提取，得到特征向量集F，进一步确定出音频数据对应的待识别音素序列P；从而将待识别音素序列P与目标文本的参照音素序列C进行对齐，确定出音素序列对齐结果，以生成学生的口语评估结果。这样的方式通过人工智能技术将学生朗读目标文本的音频数据形成待识别音素序列P，通过将其与参照音素序列C对齐的方式进行分析，能够确定每个音素(可以精细到字词或音节)之间的差异，提高了口语评估的准确性和评估精度，也能准确定位学生的口语问题，有利于提升学生的口语能力。
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公开(公告)号：CN111931201B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010678841.3
申请日：2020-07-15
Applicant: 重庆第二师范学院
Abstract: 本发明公开了一种基于对称密钥的安全云存储系统，涉及涉及云存储安全技术领域，具体方案为：包括云端、可信密钥生成中心、数据所有者和数据使用者；可信密钥生成中心生成密钥，并通过安全通道将密钥分配到数据所有者和数据使用者，数据所有者外包数据块及其标签存储在云端，数据所有者生成数据完整性审核需求，云端使用选定的数据块和标签生成完整性证明，数据使用者验证证明并返回验证结果。本发明提供一种基于对称密钥的安全云存储系统，对于一个3MB的数据文件，能够将外包步骤的时间控制在1秒以下，且在云存储其他阶段的效率也能得到更有效的改进，使得整体效率大幅度提高，这对于安全云存储的应用将有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN115367823A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211119766.2
申请日：2022-09-15
Applicant: 重庆第二师范学院
IPC: C02F1/00
Abstract: 本发明涉及污水净化处理技术领域，公开了大数据学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统，包括，用于采集污水图像的摄像模块，用于提取特征值的图像识别模块；用于提取水质信息的PLC控制器，并将水质信息和特征值传送至OPC设备，OPC设备将水质信息和特征值发送至后端进行储存；设置于后端的机器人学习模型，将水质信息和特征值作为输入，并预测控制泵的频率信息，并将频率信息通过OPC设备下发至PLC控制器，PLC控制器基于频率信息以控制控制泵工作。本发明用于污水处理过程中水质净化，能实现药剂量的精准控制欲精准推送，同时管理人员也可以通过该系统，动态的调整药剂的加药量。能达到节省药剂量30％以上的功能。
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公开(公告)号：CN112711766B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110005734.9
申请日：2021-01-05
Applicant: 重庆第二师范学院 , 重庆市生态环境监测中心
IPC: G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种基于置乱块压缩感知的图像传输系统、加密及解密方法，通过利用小波变换将原始图像变换到频域(得到稀疏系数矩阵)，利用Logistic‑Tent混沌映射生成密钥k1构造置乱矩阵以对稀疏系统矩阵进行置乱得到置乱矩阵，然后对置乱矩阵进行分块，再对每个块进行测量。通过量化器对得到的测量值进行量化处理以得到整数值；利用Logistic‑Tent混沌映射形成密钥k2对整数值进行混淆操作，获得混淆序列；再利用Logistic‑Tent混沌映射生成密钥k3进行扩散操作，获得最后密文；将密文发送给图像接收设备，将密钥k1、密钥k2和密钥k3与图像接收设备共享。
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