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公开(公告)号：CN111614640A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010386589.9
申请日：2020-05-09
申请人： 绍兴聚量数据技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种高容量的同态加密域三维模型可逆信息隐藏方法。本方法利用Paillier加密系统对三维模型进行加密，以实现三维模型隐私的保护。在云端，利用相邻顶点颜色不同的特性，首先将顶点划分为嵌入顶点集和参考顶点集。其次，利用参考顶点集，计算嵌入顶点集的预测误差。最后，构造一对一映射表，将秘密信息映射为方向向量，并利用方向向量和嵌入秘钥对预测误差的方向进行扩展从而嵌入秘密信息。在接收端，通过比较预测误差与方向向量的夹角提取秘密信息，并利用参考顶点集恢复原始模型。本发明相比较于传统方法，在信息隐藏容量上具有较大的提高，在提取秘密信息时比特错误率较低，直接解密后的模型具有更少的失真。
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公开(公告)号：CN111614640B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010386589.9
申请日：2020-05-09
申请人： 绍兴聚量数据技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种高容量的同态加密域三维模型可逆信息隐藏方法。本方法利用Paillier加密系统对三维模型进行加密，以实现三维模型隐私的保护。在云端，利用相邻顶点颜色不同的特性，首先将顶点划分为嵌入顶点集和参考顶点集。其次，利用参考顶点集，计算嵌入顶点集的预测误差。最后，构造一对一映射表，将秘密信息映射为方向向量，并利用方向向量和嵌入秘钥对预测误差的方向进行扩展从而嵌入秘密信息。在接收端，通过比较预测误差与方向向量的夹角提取秘密信息，并利用参考顶点集恢复原始模型。本发明相比较于传统方法，在信息隐藏容量上具有较大的提高，在提取秘密信息时比特错误率较低，直接解密后的模型具有更少的失真。
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公开(公告)号：CN110378871B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910492447.8
申请日：2019-06-06
申请人： 绍兴聚量数据技术有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于姿势特征的游戏人物原画拷贝检测方法。首先通过角点检测人物的肩部拐点对图像进行基础旋转矫正，并使用自下而上的行人检测方法提取人物姿态的关键点，作为姿势特征向量。然后，采用面部浓缩法对面部关键点进行代表点的计算，并通过使用局部坐标描述关键点。最后通过置信度加权计算相似度，根据阈值判断检测图像是否是原始作品的拷贝。实验结果表明，该检测算法对游戏人物原画的旋转、缩放、颜色配饰武器替换等攻击具有良好的鲁棒性。从拷贝检测的准确度来看，整体性能优于其它方法。
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公开(公告)号：CN111598766B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010387320.2
申请日：2020-05-09
申请人： 绍兴聚量数据技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于预测误差扩展的加密域三维模型可逆信息隐藏方法。在传统方法中，由于加密三维模型的不可见性，无法实现三维模型的数据安全性保护。本方法利用Paillier加密系统对三维模型进行加密，以实现三维模型隐私的保护。首先，利用嵌入信息的顶点互不相邻的特性，将顶点划分为嵌入顶点集和参考顶点集。其次，利用参考顶点集，计算嵌入顶点集的预测误差。最后，并利用嵌入秘钥对预测误差的模长进行扩展从而嵌入秘密信息。在接收端，通过比较预测误差的模长取值范围提取秘密信息，并利用参考顶点集恢复原始模型。本发明相比较于传统方法，在提取秘密信息时比特错误率较低，直接解密后的模型具有更少的失真，在信息隐藏容量上具有一定的提高。
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公开(公告)号：CN110378871A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910492447.8
申请日：2019-06-06
申请人： 绍兴聚量数据技术有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于姿势特征的游戏人物原画拷贝检测方法。首先通过角点检测人物的肩部拐点对图像进行基础旋转矫正，并使用自下而上的行人检测方法提取人物姿态的关键点，作为姿势特征向量。然后，采用面部浓缩法对面部关键点进行代表点的计算，并通过使用局部坐标描述关键点。最后通过置信度加权计算相似度，根据阈值判断检测图像是否是原始作品的拷贝。实验结果表明，该检测算法对游戏人物原画的旋转、缩放、颜色配饰武器替换等攻击具有良好的鲁棒性。从拷贝检测的准确度来看，整体性能优于其它方法。
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公开(公告)号：CN111598765B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010386600.1
申请日：2020-05-09
申请人： 绍兴聚量数据技术有限公司
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明公开了一种基于同态加密域的水印嵌入以及提取方法。针对云平台的数据泄露问题，通过加密系统来实现对上传到云端的三维模型隐私的保护。在传统方法中，由于加密三维模型的不可见性，无法实现三维模型的数据安全性保护。本方法首先将三维模型划分为若干块，并进行分块加密以保证三维模型的安全性。在提取水印的过程中，借助于原始三维模型的空间相关性，可以正确提取水印并恢复原始三维模型。另外，本方法具有一定的鲁棒性。本发明相比较于传统方法，解密后的含水印模型失真度较低，且能抵抗针对三维模型的平移，缩放，加性噪声的攻击。
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公开(公告)号：CN111598766A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010387320.2
申请日：2020-05-09
申请人： 绍兴聚量数据技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于预测误差扩展的加密域三维模型可逆信息隐藏方法。在传统方法中，由于加密三维模型的不可见性，无法实现三维模型的数据安全性保护。本方法利用Paillier加密系统对三维模型进行加密，以实现三维模型隐私的保护。首先，利用嵌入信息的顶点互不相邻的特性，将顶点划分为嵌入顶点集和参考顶点集。其次，利用参考顶点集，计算嵌入顶点集的预测误差。最后，并利用嵌入秘钥对预测误差的模长进行扩展从而嵌入秘密信息。在接收端，通过比较预测误差的模长取值范围提取秘密信息，并利用参考顶点集恢复原始模型。本发明相比较于传统方法，在提取秘密信息时比特错误率较低，直接解密后的模型具有更少的失真，在信息隐藏容量上具有一定的提高。
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公开(公告)号：CN111598765A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010386600.1
申请日：2020-05-09
申请人： 绍兴聚量数据技术有限公司
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明公开了一种基于同态加密域的水印嵌入以及提取方法。针对云平台的数据泄露问题，通过加密系统来实现对上传到云端的三维模型隐私的保护。在传统方法中，由于加密三维模型的不可见性，无法实现三维模型的数据安全性保护。本方法首先将三维模型划分为若干块，并进行分块加密以保证三维模型的安全性。在提取水印的过程中，借助于原始三维模型的空间相关性，可以正确提取水印并恢复原始三维模型。另外，本方法具有一定的鲁棒性。本发明相比较于传统方法，解密后的含水印模型失真度较低，且能抵抗针对三维模型的平移，缩放，加性噪声的攻击。
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