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公开(公告)号：CN117424963A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311487475.3
申请日：2023-11-09
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： H04N1/32 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于CNN和Transformer的图像隐写分析方法，构建了基于CNN分支和Transformer分支特征融合的隐写分析模型，用于图像隐写分析。方法包括：划分隐写图像数据集为训练集、验证集和测试集；将训练集输入模型中进行训练，其中CNN分支和Transformer分支分别提取隐写图像的局部特征和全局特征，融合块用于融合局部特征和全局特征，保存模型的训练权重；将训练后的模型用于检测测试集的隐写图像，得到检测结果。本发明采用图像隐写分析模型进行图像隐写分析，它可以在不破坏各自建模的前提下，从多尺度的层次上融合局部特征和全局特征，从而提高图像隐写分析的检测精度。
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公开(公告)号：CN117436545A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311456484.6
申请日：2023-11-03
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明提供的一种VICCL算法缓解维度崩溃及漂移问题的方法，包括以下步骤：①计算嵌入向量之间的均方距离D(Z，Z′)；②将方差正则化项V定义为关于沿着批次维度的嵌入的标准偏差的铰链函数V(Z)；③定义协方差C(Z)，将每个嵌入的变量去相关；④向各方发送全局模型，从各方接收本地模型，并进行模型对比学习，使用加权平均更新全局模型。本发明基于保留嵌入信息内容以及使用对比学习限制局部模型训练从而缓解维度崩溃和客户端漂移的原则来训练联邦学习模型，使用对比学习根据全局模型来对局部模型的训练进行限制从而缓解客户端漂移。
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公开(公告)号：CN117057417A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310815599.3
申请日：2023-07-04
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06N3/098 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
摘要： 本发明提供了一种批量归一化对比学习缓解异构联邦学习问题的方法，基于对比学习与批量标准归一化的联邦学习，利用模型学习到的表示之间的相似性来校正各个客户端的局部训练，在模型层次上进行对比学习；此外，在对比学习的基础上加上批量标准归一化，在生成局部模型之后，全局模型聚合之前，对模型进行归一化处理，以减轻平均模型之前的特征偏移。
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公开(公告)号：CN116975890A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310976244.2
申请日：2023-08-04
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F21/60 , G06F21/62 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于GhostNet的轻量级图像隐写分析方法和网络模型，通过构建GhostNet模型，并对其进行参数调整和优化后进行图像隐写分析。采用Ghost Block用更少的参数生成更多的特征图，即在保证网络精度的同时减少网络参数和计算量，从而提升计算速度,降低延时。同时采用SE Block对特征通道的权重进行自适应分配，通过获取到特征图的每个通道的重要程度，对每个特征赋予不同的权重值，从而让神经网络重点关注某些特征通道，提升对当前任务有用的特征图的通道，并抑制对当前任务用处不大的特征通道。将Ghost Block和SE Block进行堆叠以有效提取隐写图像的特征，并轻量化图像隐写网络模型，提升网络性能并降低参数量，提升识别精度，降低消耗资源。
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公开(公告)号：CN221466005U
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202322839380.5
申请日：2023-10-23
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本实用新型共公开了一种区块链上数据区分及安全存储的装置，包括服务器、人像摄像头、指纹识别设备、安全传输设备、数据分类模块、数据类型识别模块、数据加密模块、数据分发模块、数据解密模块、安全上网设备、外部设备接入口、集成显示器和电源。本实用新型相对于单一的传统的非对称加密更加的灵活，结合两种加密方式区分数据私密度，对敏感数据保密性更强，控制用户的权限，进行分级访问，而非敏感数据也应用身份基加密方式实现了加密。数据区分加密之后对于风险的抵抗能力更强，对于数据拥有者也能够指定用户的访问权限。本实用新型解决了对于不同私密级别的数据没办法区分加密方式，无法指定用户访问的问题。
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