“赵卓影”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果4个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于秘密分享和直方图平移的多图像水印方法-CN201910271146.2有效
发明人：张晓强;赵卓影 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开的基于秘密分享和直方图平移的多图像水印方法，涉及图像处理技术领域。针对目前图像水印方法存在的嵌入容量较小和安全性弱的问题，利用秘密分享方法将一幅水印图像分解成多幅影子图像，再通过直方图平移法将影子图像分别嵌入到多幅载体图像中，从而提出了一种基于秘密分享和直方图平移的多图像水印方法。在该方法中，若仅有一幅影子图像将无法提取出水印图像，需要有其他影子图像，从而提高了图像水印方法的安全性。同时，通过增加载体图像的幅数，可扩大图像水印方法的嵌入容量。
基于秘密分享直方图平移图像水印方法

[发明专利]一种求解回归问题的神经网络量化方法-CN202210436486.8在审
发明人：刘杰;赵卓影;莫平辉;谭紫凌 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络技术领域，公开了一种求解回归问题的神经网络量化方法。本发明首先获取训练数据集；然后设计一个易于硬件实现的非线性激活函数；再基于该激活函数预训练一个32位浮点型的全连接层神经网络模型；调用预训练模型，将浮点型权重值量化成2的整数次幂的形式，将浮点型偏置值、各层浮点型输入输出以及激活函数的输入输出进行定点量化；最后利用反向传播和梯度下降算法对量化网络模型进行训练。本发明采用移位求和操作代替神经网络中的乘法运算，并采用了一种电路实现简单的激活函数，在保证网络模型拟合精度的同时，大幅减少了模型推理时的运算量，便于网络模型的硬件实现，同时也加快了回归神经网络的计算速度。
一种求解回归问题神经网络量化方法

[发明专利]一种基于神经网络的分子动力学计算芯片设计方法及系统-CN202210436539.6在审
发明人：刘杰;谭紫凌;赵卓影;廖天骄;莫平辉;赵丹;王潇男 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能和集成电路设计领域，公开了一种基于神经网络的分子动力学计算芯片设计方法及系统。本发明首先生成训练深度神经网络所需的体系特征数据集；接着训练一个深度神经网络模型来精确拟合原子间受力；将训练好的模型部署到非冯诺依曼架构的芯片中，既能保证预测原子受力的精度又加速了分子动力学计算；然后搭建一个分子动力学计算系统；进行分子动力学计算并保存每一步的原子轨迹，利用原子轨迹信息计算体系的其他宏观性质，具有计算精度高、计算速度快等特点。
一种基于神经网络分子动力学计算芯片设计方法系统

[发明专利]基于ECC和混沌的非对称图像加密方法-CN201810938005.7有效
发明人：张晓强;王雪松;赵卓影 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2018-08-17 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：一种基于椭圆曲线密码体制（Elliptic Curve Cryptosystem，ECC）和混沌的非对称图像加密方法，属于信息安全领域。目前，多媒体通信技术的快速发展，如何保护图像内容的安全引起了工业界和学术界的共同关注。同时，对称加密算法存在着密钥管理和安全传递困难的问题。本发明提出一种基于ECC和混沌的非对称图像加密方法。该方法是基于Diffie‑Hellman的密钥交换协议而实现。首先，为减少加密次数，发送方将多个像素转化为一个大整数；其次，她用ECC和混沌加密这些大整数；最后，由加密大整数构成加密图像。该方法为非对称加密体制，有效解决了密钥管理和安全传递困难的问题。实验表明：该方法安全、高效和加密效果良好。
加密非对称图像大整数混沌安全传递密钥管理椭圆曲线密码体制多媒体通信技术对称加密算法密钥交换协议信息安全领域非对称加密混沌加密加密图像加密效果图像内容有效解决发送方像素安全转化