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公开(公告)号:CN111324897B
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN201811527894.4
申请日:2018-12-13
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号: G06F21/60
摘要: 本发明提供一种图像加密与校正方法、装置及图像解密方法、装置,属于图像加密技术领域。基于加密密钥,生成第一随机序列、第二随机序列;所述第二随机序列为二值序列,用于指示第一随机序列中取倒数的序列元素;根据所述第一随机序列、第二随机序列,生成第三随机序列;根据所述第三随机序列,执行随机进制转换,对输入的第一图像数据进行加密,从而利用随机进制对常数进制数进行重新表示,避免了图像在加密后数据量的极度膨胀,降低了云端服务器的存储需求和加密域处理时的计算负荷;本发明基于用于指示第一随机序列中取倒数的序列元素的第二随机序列以及第一随机序列来进行生成第三随机序列,使得加密结果更为随机,增强了加密效果。
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公开(公告)号:CN114598872A
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202011431015.5
申请日:2020-12-07
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号: H04N19/122 , H04N19/42 , H04N19/625
摘要: 本发明公开了一种JPEG压缩域增强的参数估计方法,包括:对输入的JPEG压缩域增强图像的像素矩阵分块,挑选出适于参数估计的可用块;对每一个可用块进行离散余弦变换,得到对应的系数矩阵;对系数矩阵中的每一个空间频率,计算对应的分频似然函数;根据分频似然函数,计算总似然函数;根据总似然函数计算增强参数估计值;根据增强参数估计值和分频似然函数计算压缩参数估计值。本发明还公开了一种JPEG压缩域增强的参数估计装置、存储介质及计算设备。本发明针对压缩域增强的特点,通过计算相应的分频似然函数和总似然函数,根据总似然函数的得到增强参数估计值,根据分频似然函数得到压缩参数估计值,能够同时精准估计两类参数。
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公开(公告)号:CN108616373B
公开(公告)日:2021-06-18
申请号:CN201611140901.6
申请日:2016-12-12
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
摘要: 本发明涉及一种频谱熵预测方法,包括:利用自相关函数分析得到频谱熵数据特征;根据上述得到的频谱熵数据特征,从所述频谱熵数据中选择主训练特征集合X';对主训练特征集合X'进行特征重要性排序,得到特征集合S;对所述特征集合S进行特征降维,得到最优特征集合Sbest;根据最优特征集合Sbest和预测值Y构造线性回归函数,得到预测器;对待预测特征向量进行筛选,并将筛选后的待预测特征向量输入所述预测器得到预测结果。本发明还涉及一种频谱熵预测系统。本发明能够预测频谱利用平稳的频段,且具有较高预测准确率。
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公开(公告)号:CN111178166A
公开(公告)日:2020-05-19
申请号:CN201911273277.0
申请日:2019-12-12
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
摘要: 本发明提供一种基于图像内容自适应的相机源识别方法。该方法包括:建立相机参考模式噪声库,其中,每个相机对应多个子类参考模式噪声,不同的子类参考模式噪声反映不同的图像质量和内容;对于待测图像,根据图像质量和内容判断其所属的子类,并计算待测图像的噪声残差;计算待测图像的噪声残差与所述相机参考模式噪声库中的每个相机的对应子类参考模式噪声之间的相关性,进而确定待测图像的相机源。本发明的方法能够有效减小相机源的识别误差。
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公开(公告)号:CN108616373A
公开(公告)日:2018-10-02
申请号:CN201611140901.6
申请日:2016-12-12
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
摘要: 本发明涉及一种频谱熵预测方法,包括:利用自相关函数分析得到频谱熵数据特征;根据上述得到的频谱熵数据特征,从所述频谱熵数据中选择主训练特征集合X';对主训练特征集合X'进行特征重要性排序,得到特征集合S;对所述特征集合S进行特征降维,得到最优特征集合Sbest;根据最优特征集合Sbest和预测值Y构造线性回归函数,得到预测器;对待预测特征向量进行筛选,并将筛选后的待预测特征向量输入所述预测器得到预测结果。本发明还涉及一种频谱熵预测系统。本发明能够预测频谱利用平稳的频段,且具有较高预测准确率。
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公开(公告)号:CN108123684A
公开(公告)日:2018-06-05
申请号:CN201711376670.3
申请日:2017-12-19
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号: H03D7/00 , H04B1/00 , G05B19/042
摘要: 本申请公开了一种数字下变频处理方法及设备,包括:前端射频模块,用于通过信号接收设备接收模拟信号;利用模数转换器对模拟信号进行处理,得到数字信号;通过前端射频模块与FPGA模块之间的数据总线将数字信号传输至FPGA模块;FPGA模块,用于接收前端射频模块发送的数字信号;根据本地时钟对数字信号的时钟进行调整;对调整后的数字信号进行下变频处理,得到零中频的数字基带信号;将数字基带信号传输至数字信号处理模块;数字信号处理模块,用于对接收到的数字基带处理信号进行处理。通过采用前端射频、FPGA和数字信号处理结构,基于FPGA实现数字下变频,能够保证较高的运算速率,提升信号处理效率。
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公开(公告)号:CN107976572A
公开(公告)日:2018-05-01
申请号:CN201711365203.0
申请日:2017-12-18
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号: G01R23/165
摘要: 本发明涉及无线通信信号的分析技术领域,特别涉及一种信道化高精度实时频谱分析方法及其系统;在本发明中,是通过接收射频信号而进行采集,再将其中的高频信号转换成中频信号,再对其进行信道化分解,进行分组低通滤波处理,从而显示其频谱信息;本发明分析带宽更宽,频率分辨率更高,程序代码更简洁,数据处理结构更高效,易于建立通用的频谱分析平台,不仅适用于民用无线电频谱检测、管理,更符合雷达、电子对抗等军事领域的设计需求,对发展民生、稳定国防等方面都有重要的意义。
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公开(公告)号:CN111860414B
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202010745800.1
申请日:2020-07-29
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/764
摘要: 本发明公开了一种基于多特征融合检测Deepfake视频方法。该方法包括:对于待判决视频设定时间段内的多个视频帧,计算相邻两帧之间的相关度值,并根据所计算的相关度值形成帧间特征向量;对于该多个视频帧,计算表征帧内特征的帧内特征向量;将所述帧间特征向量和所述帧内特征向量进行串接,获得融合特征向量,并将该融合特征向量输入至预训练的分类器,获得待判决视频是否属于虚假视频的检测结果。本发明能够快速、准确地检测输入的视频文件是否经过了DeepFake等算法的改造,有助于对抗因滥用合成视频技术而造成的潜在危害。
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