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公开(公告)号：CN113840146B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202111156556.6
申请日：2021-09-30
Applicant: 中南大学 , 湖南君瀚信息技术有限公司
IPC: H04N19/467 , H04N19/96
Abstract: 本发明涉及一种视频信息隐藏方法及系统，在对视频的每一I帧进行编码的过程中，先以编码树单元为基础，按照四叉树和多类型树的结构进行编码块的划分，然后基于预设的编码参数和隐藏信息的映射规则，根据当前待隐藏秘密信息的值确定最佳编码参数，最后在对预定大小的编码块首次编码时，利用最佳编码参数将当前待隐藏秘密信息嵌入预定大小的编码块，进而并非直接修改要传输的量化变换系数实现信息隐藏，而是通过对编码过程中的最佳编码参数的选择来把秘密信息隐藏到编码块内，该编码块的编码过程就是采用已经调制过的信息进行编码，不会出现最终的系数和原始的系数不一致的情况，因此不会对相邻区域造成影响，能够保证视频质量。
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公开(公告)号：CN118397038B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410813628.7
申请日：2024-06-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/215 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/207 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的运动目标分割方法、系统、设备及介质，本方法通过采用特征提取网络模型提取预处理后的第一输入图片和第二输入图片中的特征，并将特征提取网络模型中的若干网络层输出的特征作为特征向量集，得到第一特征向量集和第二特征向量集；构建第一特征金字塔和第二特征金字塔，并基于第一特征金字塔和第二特征金字塔估计光流，得到光流结果；将第二特征向量集中最后提取的特征向量进行多尺度的深层次特征提取，得到深层次特征向量集；将深层次特征向量集与光流结果进行不同尺度的特征融合，得到多个融合特征；根据多个融合特征，采用分割头进行运动目标分割，得到运动目标分割结果。本申请能够提高运动目标分割的准确度。
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公开(公告)号：CN117241104A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311469866.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 中南大学
IPC: H04N21/8358 , H04L9/00 , H04N21/2347 , H04N21/4408 , H04N21/81
Abstract: 本发明公开了一种DIBR‑3D视频版权保护的零水印方法及系统，本方法通过对2D视频水平平移不变分量和深度图噪声不变分量进行预处理；采用训练好的特征提取网络模型对预处理后的2D视频水平平移不变分量和预处理后的深度图噪声不变分量进行特征提取；若2D视频和深度图的版权所有者一样，则将第一特征和第二特征进行特征融合；采用混沌映射系统对融合特征进行加密和二值化得到混沌序列，并将混沌序列和融合特征进行异或操作，得到加密特征；基于加密特征和原始二值水印，生成从共享，并根据从共享恢复水印；根据原始二值水印和恢复的水印进行版权鉴别。本发明能够确保DIBR‑3D视频版权鉴别的灵活性、协同性、可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114913583A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210534584.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习孪生网络的图像类型检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，方法包括：获取待检测人脸图像；将待检测人脸图像输入至图像检测模型，以得到人脸图像的图像类型。其中，图像检测模型是依据第一损失函数、第二损失函数和训练集，对标定深度孪生网络进行训练得到的；训练集包括多个样本，每个样本包括初始人脸图像对和标签信息标定深度孪生网络包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、对比损失模块和图像分类模块，且所述第一特征提取模块与所述第二特征提取模块之间权重共享。本发明结合孪生网络框架对图像对抗样本进行智能识别，有效提高面向图像深度识别模型在对抗样本攻击下的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114389787A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111516090.6
申请日：2021-12-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌系统的无载体信息隐藏方法、系统及计算机存储介质。本发明通过引入混沌系统，改变输入混沌系统的当前密钥的取值可以得到不同的混沌序列，提取图像的图像特征二进制序列，使用混沌序列对图像特征二进制序列进行置乱后得到的特征秘密二进制序列与二进制的秘密信息匹配，输出匹配成功的密钥，将输出的初值和图像均发送至接收方，完成信息隐藏。通过改变密钥的取值，只需要一张图像可以匹配不同的秘密信息，无需重新在候选图形库中检索新的图像，本申请的方案使得秘密信息匹配的成功与否不再只是依赖候选图像库，实现了信息隐藏的灵活性以及完备性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113840146A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111156556.6
申请日：2021-09-30
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/42
Abstract: 本发明涉及一种视频信息隐藏方法及系统，在对视频的每一I帧进行编码的过程中，先以编码树单元为基础，按照四叉树和多类型树的结构进行编码块的划分，然后基于预设的编码参数和隐藏信息的映射规则，根据当前待隐藏秘密信息的值确定最佳编码参数，最后在对预定大小的编码块首次编码时，利用最佳编码参数将当前待隐藏秘密信息嵌入预定大小的编码块，进而并非直接修改要传输的量化变换系数实现信息隐藏，而是通过对编码过程中的最佳编码参数的选择来把秘密信息隐藏到编码块内，该编码块的编码过程就是采用已经调制过的信息进行编码，不会出现最终的系数和原始的系数不一致的情况，因此不会对相邻区域造成影响，能够保证视频质量。
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公开(公告)号：CN109285106B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201811185686.0
申请日：2018-10-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SLT‑SVD的医学影像的可逆还原方法，本方案将整幅原始医学影像从空间域变换到频率域，以嵌入水印信息，水印信息的嵌入不区分ROI和RONI，避免RONI被替换后水印信息的完全丢失，从而实现对从网络分享得到的可疑医学影像进行真实性和完整性鉴别。真实性鉴别对具有版权保护的医学影像进行来源认证，确保可疑医学影像来源的正确性；完整性鉴别通过对可疑医学影像进行篡改检测、定位和修复，来确保医学影像在网络传输过程中没有任何失真。而且该方案实现医学影像的可逆还原无需引入大量的辅助信息并且不需要记住ROI和RONI划分的位置信息，减小了信息传输的带宽、降低安全隐患。
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公开(公告)号：CN108280806B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810058623.2
申请日：2018-01-22
Abstract: 本发明提供一种物体内部形变的DVC测量方法，包括如下步骤:S1、定位初始点的整像素位移，并使用基于梯度的亚像素位移定位方法求出所述初始点的亚像素位移场；S2、使用牛顿迭代法计算出所述初始点的三维形变场；S3、根据计算出三维形变场的所述初始点，通过牛顿迭代法计算其它像素点的三维形变场。与相关技术相比较，本发明提供的物体内部形变的DVC测量方法用于物体内部形变的快速高精度测量，该方法计算与实现简单，且抗噪声能力强，对于物体内部细小形变有很好的测量效果，同时实现了DVC算法在串行设计下的高效计算，首先对于重心的计算其复杂度远远低于一个点的整像素位移场的计算，并且通过扩展搜索避免了多次全局搜索，使得计算复杂度大大降低。
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公开(公告)号：CN110889798B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201911262915.9
申请日：2019-12-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于DIBR的三维视频中二维视频帧和深度图版权保护的鲁棒性零水印方法，在该方法中，首先从二维视频帧和深度图的TIRI中提取特征，生成主共享。然后，生成表示版权信息与主共享关系的从共享，并存储起来进行版权识别。此外，本方案是第一次根据版权保护需求的不同对二维视频帧和深度图像分开提取特征，也是第一次对二维视频帧和深度图各自使用两种求特征的方法进行特征融合，这两种方法的融合保证了同时对几何攻击、信号攻击以及DIBR攻击的鲁棒性。该零水印方案不会引起合成三维视频的失真，显示出对各类视频攻击足够的鲁棒性，并且能够对三维视频的二维视频帧和深度图像同时并且独立地进行版权保护。
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公开(公告)号：CN106126978B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610510555.X
申请日：2016-06-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于指纹与零水印混合架构的眼底图像无损数字版权管理方法，该方法首先对规格化后的眼底图像进行2D‑DCT变换，通过对变换后的系数设置不同的权重提取具有高可辨识性和高鲁棒性的眼底图像特征作为指纹，用于基于内容的检索。然后基于VSS视觉密码算法的零水印版权保护方法建立起指纹与水印的映射关系，用于版权鉴定。该方法比现存的方法具有以下优势：该方法的整个过程是无损的，满足精确诊断的要求；对眼底图像的版权保护具有持久性，避免了数字水印版权鉴别一次性问题；适用于眼底图像的数字版权管理方法，对眼底相关疾病的辅助诊断具有一定的临床意义。
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