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[发明专利]超快速的多对比度核磁共振联合成像深度学习方法-CN202310725878.0在审
发明人：杨燕;王嘉珍;孙剑;杨鹤然;练春锋;徐宗本 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了超快速的多对比度核磁共振联合成像深度学习方法，具体过程为：步骤1，构造多对比度核磁共振图像联合重建模型；步骤2，构造多对比度核磁共振图像联合重建网络，包括基于图‑注意力的邻近点网络模块和多对比度数据一致性模块；步骤3，构造基于图‑注意力的邻近点网络模块，包括特征编码器、多对比度特征交互模块和特征解码器；步骤4，训练多对比度核磁共振图像联合重建网络；步骤5，应用训练好的多对比度核磁共振图像联合重建网络进行超快速核磁共振成像。本发明方法能够有效地学习多对比度之间的正则关系，从而提高重建质量。
快速对比度核磁共振联合成像深度学习方法

[发明专利]基于多生物特征的身份证与持有人的同一性认证方法-CN201210151300.0有效
发明人：庞辽军;田杰;曹凯;练春锋 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-05-16 - 公布日： 2012-10-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多生物特征的身份证与持有人的同一性认证方法，主要解决现有技术在交叉应用中存在安全隐患的问题。其实现步骤是：办理身份证时，采集公民的指纹、虹膜和人脸图像，获取均匀矩阵图像AI、域元素矩阵图像UI和偏移矩阵图像SI，并分别存储在人口信息数据库和身份证芯片中；认证时，认证端采集身份证持有人的指纹、虹膜和人脸图像，根据个人基本信息PI在人口信息数据库中查找均匀矩阵图像AI和域元素矩阵图像UI；利用指纹、虹膜和人脸三种生物特征、均匀矩阵图像AI、域元素矩阵图像UI和偏移矩阵图像SI进行身份证与其持有人的同一性认证。本发明提高了认证的准确率和认证系统整体的安全性，有效降低在交叉应用过程中存在的安全隐患。
基于生物特征身份证持有人同一性认证方法

[发明专利]基于可视密码的生物特征远程认证方法-CN201210000518.6有效
发明人：庞辽军;练春锋;曹凯;赵恒;刘而云;梁继民;田捷 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-01-03 - 公布日： 2012-04-11 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于可视密码的生物特征远程认证方法，用于解决传统生物特征远程认证系统中数据存储和传输的安全隐患。其实现步骤是：首先对用户进行注册；然后通过一般存取结构上的可视密码方法将注册生物特征图像分存为多张份额，定义份额图像的许可集，并确保仅许可集中的份额组合能够恢复出注册生物特征图像；接着将许可集中的任意份额组合相叠加，进行逻辑或运算，从而解密出注册生物特征图像；最后利用解密的注册生物特征图像对访问用户进行认证。本发明能够保证在任意份额图像遭破坏时，秘密生物特征图像仍可恢复，同时保证即使部分份额被窃取，也不会泄露秘密生物特征图像的信息，提高了生物特征远程认证过程中数据存储和传输的安全性。
基于可视密码生物特征远程认证方法