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- [发明专利]基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法-CN202110211987.1有效
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李雪静;罗永龙;章海燕;孙振强
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安徽师范大学
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2021-02-25
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2023-08-29
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G06T1/00
- 本发明公开一种基于重构矩阵的高载荷图像隐写方法，包括如下步骤：S1、对密钥k1所对应的原始数独拼图进行扩展，构建重构矩阵M；S2、利用希尔伯特曲线将h×w大小的载体图像I扫描成一维像素的重排列后，将其划分成不重叠的像素对；S3、将二进制的原始秘密信息比特流B＝(b1，b2，…，bn)2转换成九进制的秘密信息序列D＝(d1，d2，d3，…，dh×w)9；S4、根据所确定的像素修正规则，将每两位九进制秘密信息隐藏到载体图像对应的像素对中，得到含密的伪装图像I′，继而将其发送给接收方。该方法不仅能够保持较好的伪装图像视觉效果，而且具有高载荷的嵌入容量和高效的嵌入效率，保证了实时通信的性能。
- 基于矩阵载荷图像方法
- [发明专利]基于联邦矩阵分解的推荐方法-CN202310454916.3在审
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郑孝遥;贾先敏;程雄超;何文轩;俞庆英;孙丽萍;郭良敏;罗永龙
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安徽师范大学
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2023-04-25
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2023-08-11
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G06F16/9535
- 本发明公开一种基于联邦矩阵分解的推荐方法，包括如下步骤：S1、当前全局模型参数Pτ广播至所有的所有客户端；S2、各客户端以全局模型参数Pτ作为初始的局部模型参数，本地训练局部模型参数，将训练过程的局部模型参数M上传至服务器；S3、服务器基于局部模型参数M形成对应客户端的举报名单，基于举报名单找出诚实客户端，对诚实客户端的局部模型参数M进行聚合，更新第τ+1轮全局模型参数Pτ+1，检测全局模型参数Pτ+1是否收敛，若检测结果为是，则执行步骤S4，若检测结果为否，则全局模型参数Pτ+1作为当前全局模型参数，执行步骤S1；S4、基于收敛后的全局模型参数P来预测各用户对各项目的评分，将预测评分最高的项目推荐给对应的客户。将恶意更新剔除，提升诚实客户端在聚合中所占比例，以提高推荐精度。
- 基于联邦矩阵分解推荐方法
- [发明专利]基于流行路径的异常轨迹检测方法-CN202211413776.7在审
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罗永龙;徐李娜;张肖;张雯;陆忠昊;俞庆英;郑孝遥
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安徽师范大学
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2022-11-11
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2023-03-14
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G08G1/123
- 本发明公开一种基于流行路径的异常轨迹检测方法，包括如下步骤：网格化城市地图，将起始点到终止点的行驶轨迹放入轨迹集TS中；将轨迹集TS中的行驶轨迹Ti网格化，形成行驶轨迹Ti的网格单元序列MTi；将时间分成车流的高峰时段及非高峰时段，结合网格单元序列MTi所处时间段以及起始点到终止点间的路径节点概率找出高峰时段及非高峰时段的流行路径；基于待检测行驶轨迹距相应时段的流行路径的距离生成待检测行驶轨迹的异常评分，若异常评分大于设定的异常评分阈值，则认定相应待检测行驶轨迹为异常轨迹。通过轨迹所处时间段的不同将各个轨迹的异常检测分成若干块分开进行，从而结合了时间属性使不同轨迹对应了不同的流行路径，提高了异常轨迹的检测精度。
- 基于流行路径异常轨迹检测方法
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