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公开(公告)号：CN110097541B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201910324113.X
申请日：2019-04-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种无参考的图像去雨质量评价系统，包括多尺度特征前向提取路径、多尺度特征后向提取路径、门控融合模块以及分数预测模块；待评价图像输入至多尺度特征前向提取路径后，再经多尺度特征后向提取路径输出多尺度特征至门控融合模块，门控融合模块对各尺度特征进行加权融合后输出至分数预测模块得到分数。双向门控融合网络先通过前向路径得到高维特征，再通过后向路径得到更多图像局部内容、上下文信息，最终通过门控融合得到图像的多尺度特征。本发明用来预测人类对不同去雨结果的感知质量，有助于在真实的雨景中评估和开发。
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公开(公告)号：CN110334752A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910559601.9
申请日：2019-06-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种增基于梯形卷积的不规则形状物体检测方法，包括：1)先提取输入图像的特征谱；2)利用候选区域网络RPN得到初步的矩形候选区域；3)将矩形候选区域与输入图像的特征谱结合，得到输入图像中矩形候选区域特征后进入形边框调整步骤；4)梯形边框调整步骤：将矩形候选区域特征f1输入神经网络得到6个输出，分别代表区域中心点偏移量、宽高偏移量以及纵向两条边界与水平线的夹角；5)将矩形候选区域特征f1变换为梯形卷积特征谱f2：6)将梯形卷积特征谱f2作为检测步骤的输入特征来完成对输入图像的检测。本发明能够减少无关特征干扰，提高检测精度；梯形卷积引入参数较少，易于取得良好效果。
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公开(公告)号：CN105323355A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510609322.0
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04M1/70 , G06F21/126 , G06F21/32 , G06F21/602 , H04M1/72519
Abstract: 本发明提供一种基于掌纹识别的Android隐私保护系统。该保护系统采用掌纹识别作为身份认证方式，将其与个人隐私及共享资源的保护结合起来，在Android平台上实现了对手机上文件、应用、通讯、密码以及对远端服务器上共享资源的多方位，多维度保护。整个系统分为客户端和服务端，其中客户端实现掌纹识别认证、本地隐私保护以及对远端资源的安全访问，同时提出基于纹理基元统计特征的掌纹识别算法。服务端实现对共享资源的加密存储及基于角色的访问控制。客户端与服务端通过由国密SM4算法与RSA算法相结合的安全信道进行通信。此外，客户端和服务端中的文件资源均经过SM4算法加密，且均可对文件资源设定时限，超过时限资源将自动被删除，这为隐私提供了多一层保障。
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公开(公告)号：CN105205944A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510615446.X
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动终端的掌纹认证ATM机自助存取系统的双因素认证机制的实现方法，包括移动终端部分和ATM机部分。移动终端带有摄像功能的智能手机，可自动获取每个用户所特有的掌纹图像信息，并将掌纹图像信息加以加密处理后发送到ATM机，并进行下一步的存取操作；ATM机用于接收并验证由移动终端传送来的掌纹加密信息，通过基于掌纹和手机IMEI码的双因素认证协议进行用户身份认证，若验证正确则进行ATM机后续操作。本发明的优势在于本作品创新性地取代了传统基于银行卡和密码的用户认证方式，采用了全新的认证机制与设备组成方式，最大程度地简化用户身份认证步骤，提高了用户使用的便捷性，去除了认证设备，进一步减小设备大小，并降低了设备的生产成本。
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公开(公告)号：CN110334752B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910559601.9
申请日：2019-06-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于梯形卷积的不规则形状物体检测方法，包括：1)先提取输入图像的特征谱；2)利用候选区域网络RPN得到初步的矩形候选区域；3)将矩形候选区域与输入图像的特征谱结合，得到输入图像中矩形候选区域特征后进入形边框调整步骤；4)梯形边框调整步骤：将矩形候选区域特征f1输入神经网络得到6个输出，分别代表区域中心点偏移量、宽高偏移量以及纵向两条边界与水平线的夹角；5)将矩形候选区域特征f1变换为梯形卷积特征谱f2：6)将梯形卷积特征谱f2作为检测步骤的输入特征来完成对输入图像的检测。本发明能够减少无关特征干扰，提高检测精度；梯形卷积引入参数较少，易于取得良好效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110659585B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910820032.9
申请日：2019-08-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于交互属性监督的行人检测方法，属于行人检测技术领域。本发明在设置行人交互数据集，并把数据集图片中的行人间交互性沟通属性信息标签和行人交互性姿态属性标签标注出来，增加了行人间遮挡问题处理的先验条件。本发明把交互数据集中标注的行人交互属性信息用在区域提案网络层分类候选框的支路和最终的分类层支路，并引入交互属性的沟通损失和姿态损失，增加了交互属性对检测走向的约束，可以让网络在训练的时候就对该区域是否存在多行人遮挡情况进行判断，减少了行人间遮挡对检测精度的影响。
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公开(公告)号：CN110659585A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910820032.9
申请日：2019-08-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交互属性监督的行人检测方法，属于行人检测技术领域。本发明在设置行人交互数据集，并把数据集图片中的行人间交互性沟通属性信息标签和行人交互性姿态属性标签标注出来，增加了行人间遮挡问题处理的先验条件。本发明把交互数据集中标注的行人交互属性信息用在区域提案网络层分类候选框的支路和最终的分类层支路，并引入交互属性的沟通损失和姿态损失，增加了交互属性对检测走向的约束，可以让网络在训练的时候就对该区域是否存在多行人遮挡情况进行判断，减少了行人间遮挡对检测精度的影响。
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公开(公告)号：CN105303109A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510608807.8
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06F21/563 , G06F17/30887 , G06F21/566
Abstract: 本发明提供了一种恶意代码情报检测分析方法及系统。该方法包括客户端和服务器两部分，首先客户端自动检测用户要访问的网址，将网址发给服务器端；然后服务器端检测网站是否存在恶意代码，将检测结果发送给用户并及时发出提醒。本发明在服务器端检测时，使用基于抽象语法树匹配算法和低交互蜜罐仿真模拟技术，并在此基础上进行了改进和融合，兼顾了性能和准确率。本发明在客户端检测时不仅支持多种浏览器版本，而且检测完毕后提供多种输出格式。本发明优势在于相较传统手段在检测准确率上较大提升，性能可以充分满足用户需要，且与其他程序兼容性良好。另外，本发明为网站的恶意代码检测，提供了一种统一的解决方案，不仅可以检测电脑客户端还可以检测安卓手机客户端。
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公开(公告)号：CN105205375A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510609297.6
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06F21/32 , G06F21/6245 , G06K9/00067
Abstract: 本发明公开了一种基于掌纹识别技术的移动端隐私保护软件，及一种新型的掌纹图像预处理方法。本软件的特色在与采用了先进的掌纹识别技术作为软件的进入密码。用户可以通过手机摄像头扫描掌纹的方式进入软件，即摒弃了传统的文本密码或图形解锁的方式。通过掌纹进入本软件后，本软件为用户提供了四种功能：账号密码本功能，私密日记功能，私密应用保护功能，和私密文件保护功能。该新型掌纹图像预处理方法的特色在于：首先采用Haar+Adaboost分类器判断手掌所在的主要区域，再根据该区域的特征对整幅图像进行肤色检测，最终得到掌纹的ROI(Region of Interests)。该方法在很大程度上克服了传统肤色分割方法的不足，在不同的光照条件下表现出了很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115968039A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211692670.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/542 , H04W72/20 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种有源智能超表面辅助的无线通信系统及方法，包括以下步骤；S1，基站获取用户的信道状态信息，为后续有源透射‑反射同传智能超表面中各单元的参数设置做准备；S2，基站根据信道状态信息设置有源透射‑反射同传智能超表面中各单元的参数，并将控制信息发送给有源透射‑反射同传智能超表面，以便于在信号传播过程中按照需求对信号进行修整；S3，基站发射用户信号；S4，有源透射‑反射同传智能超表面根据接收到的控制信息，对信号进行反射和透射，以实现更高的速率性能；S5，用户对接收到的信号进行解调，获得自己的信号。本发明通过同时调整入射信号的相位和振幅，以有效克服无线信道的“乘性衰落”效应，大大提升系统的速率性能。
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