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基于可逆神经网络的黑盒GAN生成人脸反取证方法: 1; 作者陈北京冯逸凡李玉茹《信息安全研究》北大核心 2025年第5期394-401,共8页; 生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)生成的人脸取证模型用于区分真实人脸和GAN生成人脸.但由于其易受对抗攻击影响,GAN生成人脸反取证技术应运而生.然而,现有反取证方法依赖白盒代理模型,迁移性不足.因此,提出了一种基... 展开更多; 关键词对抗攻击可逆神经网络 GAN生成人脸反取证黑盒; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可逆神经网络的电气驱动系统故障检测: 2; 作者陈雨韩伯恺程超《长春工业大学学报》 2025年第2期106-113,共8页; 提出了一种小波包结合可逆神经网络和典型相关分析的故障检测方法。首先使用小波包对数据进行处理,获取数据的时频域特征。随后使用可逆神经网络辅助典型相关分析方法提取数据之间的非线性关系,并用于故障检测,该方法能够充分提取出数... 展开更多; 关键词故障检测可逆神经网络典型相关分析小波包电气驱动系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合可逆神经网络和逆梯度注意力的抗屏摄攻击水印方法: 3; 作者李谢华娄芹 +1 位作者杨俊雪廖鑫《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3046-3053,共8页; 随着智能设备的普及,数字媒体内容的传播和分享变得更加便捷,人们可以通过手机拍摄屏幕等简单方式轻松获取未经授权的信息,导致屏幕拍摄传播成为版权侵权的热点问题。为此,该文针对屏幕盗摄版权保护任务提出一种端到端的基于可逆神经网... 展开更多; 关键词数字水印可逆神经网络逆梯度注意力屏幕拍摄; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可逆神经网络的小波域抗屏摄数字水印: 4; 作者程森茂郭玳豆 +2 位作者栗风永韩彦芳秦川《上海理工大学学报》 2025年第2期220-229,共10页; 屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中存在光照度差异和采样失真的问题,基于数字信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道,为此,提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法,以解决“跨... 展开更多; 关键词鲁棒水印屏幕拍摄可逆神经网络小波域; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化被引量：4: 5; 作者廖一帆李子豪 +2 位作者伍春花汪国有刘且根《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4448-4457,共10页; 彩色图像灰度化是一种被广泛应用于各个领域的图像压缩方式,但很少有研究关注彩色图像与灰度图像之间的相互转换技术。该文运用深度学习,创新性地提出了一种基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化方法。该方法使用变量增强技术来保证输... 展开更多; 关键词彩色图像灰度化可逆神经网络变量增强色彩复原; 在线阅读下载PDF 职称材料

染整智能工厂的研究及展望被引量：2: 6; 作者张福沐刘端武 +2 位作者陈庆祥张弛胡跃明《印染》 CAS 北大核心 2022年第9期74-80,共7页; 介绍了染整智能工厂的最新建设和研究,包括染整智能工厂的各生产环节的自动化升级改造、工业互联网建设、数据对接和控制中心的基础设施建设情况,以及染色机中央监控管理、定形机中央监控管理、染化料配送系统管理、ERP管理和数据中台... 展开更多; 关键词智能工厂数据对接染整可逆神经网络数据孪生智能排产; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可逆神经网络的黑盒GAN生成人脸反取证方法: 1; 作者陈北京冯逸凡李玉茹; 机构数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学); 出处《信息安全研究》北大核心 2025年第5期394-401,共8页; 基金国家自然科学基金项目(62072251)。; 文摘生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)生成的人脸取证模型用于区分真实人脸和GAN生成人脸.但由于其易受对抗攻击影响,GAN生成人脸反取证技术应运而生.然而,现有反取证方法依赖白盒代理模型,迁移性不足.因此,提出了一种基于可逆神经网络(invertible neural network, INN)的黑盒GAN生成人脸反取证方法.该方法通过INN将真实人脸特征嵌入GAN生成人脸中,使生成的反取证人脸能够误导取证模型.同时,在训练中引入特征损失,通过最大化反取证人脸特征与真实人脸特征间的余弦相似度,进一步提升反取证性能.实验结果表明,在不依赖任何白盒模型的场景下,该方法对8种取证模型都有良好的攻击性能,优于对比的7种方法,且可以生成高视觉质量的反取证人脸.; 关键词对抗攻击可逆神经网络 GAN生成人脸反取证黑盒; Keywords adversarial attack invertible neural network GAN-generated faces anti-forensics black-box; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可逆神经网络的电气驱动系统故障检测: 2; 作者陈雨韩伯恺程超; 机构长春工业大学计算机科学与工程学院约翰霍普金斯大学怀挺工学院; 出处《长春工业大学学报》 2025年第2期106-113,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(62372063)。; 文摘提出了一种小波包结合可逆神经网络和典型相关分析的故障检测方法。首先使用小波包对数据进行处理,获取数据的时频域特征。随后使用可逆神经网络辅助典型相关分析方法提取数据之间的非线性关系,并用于故障检测,该方法能够充分提取出数据之间的相关性,从而降低故障检测的漏检率。最后通过电气驱动系统验证了所提方法的有效性。; 关键词故障检测可逆神经网络典型相关分析小波包电气驱动系统; Keywords fault detection INN(Invertible Neural Network) canonical correlation analysis wavelet packet electrical drive systems.; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合可逆神经网络和逆梯度注意力的抗屏摄攻击水印方法: 3; 作者李谢华娄芹杨俊雪廖鑫; 机构湖南大学信息科学与工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3046-3053,共8页; 基金国家自然科学基金(U22A2030,61972142) 湖南省自然科学基金(2021JJ30140) +1 种基金长沙市科技重大专项经费(kh2205033)。; 文摘随着智能设备的普及,数字媒体内容的传播和分享变得更加便捷,人们可以通过手机拍摄屏幕等简单方式轻松获取未经授权的信息,导致屏幕拍摄传播成为版权侵权的热点问题。为此,该文针对屏幕盗摄版权保护任务提出一种端到端的基于可逆神经网络和逆梯度注意力的抗屏摄攻击图像水印框架,实现屏幕盗摄场景下版权维护的目标。该文将水印的嵌入和提取视为相互关联的逆问题,利用可逆神经网络实现编解码网络的一体化,有助于减少信息传递损失。进一步地,通过引入逆梯度注意模块,捕捉载体图像中鲁棒性强且视觉质量高的像素值,并将水印信息嵌入到载体图像中不易被察觉和破坏的区域,保证水印的不可见性和模型的鲁棒性。最后,通过可学习感知图像块相似度(LPIPS)损失函数优化模型参数,指导模型最小化水印图像感知差异。实验结果表明,所提方法在鲁棒性和水印图像视觉质量上优于目前同类的基于深度学习的抗屏摄攻击水印方法。; 关键词数字水印可逆神经网络逆梯度注意力屏幕拍摄; Keywords Digital watermarking Invertible neural network Inverse gradient attention Screen shooting; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可逆神经网络的小波域抗屏摄数字水印: 4; 作者程森茂郭玳豆栗风永韩彦芳秦川; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《上海理工大学学报》 2025年第2期220-229,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(62172280,U20B2051) 上海市自然科学基金资助项目(21ZR1444600,20ZR1421600)。; 文摘屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中存在光照度差异和采样失真的问题,基于数字信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道,为此,提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法,以解决“跨媒介鲁棒性”问题。通过基于U-Net网络结构的预处理网络对水印信息和原始图像进行预编码生成残差图像,将该残差图像与原始图像进行离散小波变换,并利用可逆神经网络实现在小波域的水印嵌入和提取。在模型训练过程中加入噪声池,以提升抵抗屏摄噪声攻击的鲁棒性。实验结果表明,通过所提方法生成的含水印图像具有更好的视觉质量,且在不同距离、角度和光照度的屏摄情况下,均有着较高的水印信息提取准确率。; 关键词鲁棒水印屏幕拍摄可逆神经网络小波域; Keywords robust watermarking screen-shooting invertible neural network wavelet domain; 分类号 TP929 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化被引量：4: 5; 作者廖一帆李子豪伍春花汪国有刘且根; 机构南昌大学信息工程学院华中科技大学人工智能与自动化学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4448-4457,共10页; 基金国家优秀青年科学基金(62122033) 江西省重点研发计划(20212BBE53001)。; 文摘彩色图像灰度化是一种被广泛应用于各个领域的图像压缩方式,但很少有研究关注彩色图像与灰度图像之间的相互转换技术。该文运用深度学习,创新性地提出了一种基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化方法。该方法使用变量增强技术来保证输出与输入变量通道数相同以满足网络的可逆特性。具体来说,该方法通过可逆神经网络的正向过程实现彩色图像灰度化,逆向过程实现灰度图像的色彩复原。将所提方法在VOC2012,NCD和Wallpaper数据集上进行定性和定量比较。实验结果表明,所提方法在评价指标上均获得了更好的结果。无论是在全局还是局部,生成图像都可以最大程度地保留亮度、颜色对比度和结构相关性等特征。; 关键词彩色图像灰度化可逆神经网络变量增强色彩复原; Keywords Color-to-gray conversion Invertible neural network Variable augmentation Color restoration; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统] TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名染整智能工厂的研究及展望被引量：2: 6; 作者张福沐刘端武陈庆祥张弛胡跃明; 机构华南理工大学自动化科学与工程学院广东省纺织印染智能工厂工程技术研究中心佛山市南海天富科技有限公司; 出处《印染》 CAS 北大核心 2022年第9期74-80,共7页; 文摘介绍了染整智能工厂的最新建设和研究,包括染整智能工厂的各生产环节的自动化升级改造、工业互联网建设、数据对接和控制中心的基础设施建设情况,以及染色机中央监控管理、定形机中央监控管理、染化料配送系统管理、ERP管理和数据中台的智能化研究进展。指出采用多层可逆神经网络模型预测染料配方、采用数据孪生和深度学习相结合的方式构建虚实结合的染色生产、采用混合智能算法对染色定单进行智能排产是未来的发展方向。; 关键词智能工厂数据对接染整可逆神经网络数据孪生智能排产; Keywords intelligent plant data docking dyeing and finishing invertible neural networks digital twin intelligent scheduling; 分类号 TP278 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP391.8 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于可逆神经网络的黑盒GAN生成人脸反取证方法	陈北京冯逸凡李玉茹	《信息安全研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于可逆神经网络的电气驱动系统故障检测	陈雨韩伯恺程超	《长春工业大学学报》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	结合可逆神经网络和逆梯度注意力的抗屏摄攻击水印方法	李谢华娄芹杨俊雪廖鑫	《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于可逆神经网络的小波域抗屏摄数字水印	程森茂郭玳豆栗风永韩彦芳秦川	《上海理工大学学报》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化	廖一帆李子豪伍春花汪国有刘且根	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	染整智能工厂的研究及展望	张福沐刘端武陈庆祥张弛胡跃明	《印染》 CAS 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料