基于模糊C均值聚类与单类支持向量机的音频隐写分析方法

针对传统的二分类音频隐写分析方法对未知隐写方法的适应性较差的问题,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类与单类支持向量机(OC-SVM)的音频隐写分析方法。在训练过程中,首先对训练音频进行特征提取,包括短时傅里叶变换(STFT)频谱的统计特征和基于音频质量测度的特征,然后对所提取的特征进行FCM聚类得到C个聚类,最后送入多个超球面的OC-SVM分类器进行训练;检测过程中,对测试音频进行特征提取,根据多个超球面OC-SVM分类器的边界对待测音频进行检测。实验结果表明,该隐写分析方法对于几种典型的音频隐写方法能够较为正确地检测,满容量嵌入时,测试音频的总体检测率达到85.1%,与K-means聚类方法相比,所提方法的检测正确率提高了至少2%。该隐写分析方法比二分类的隐写分析方法更具有通用性,更适用于隐写方法事先未知情况下的隐写音频的检测。     

基于时空一致性约束视频目标车辆的 检测与跟踪算法研究

复杂场景中的目标感知是深度学习在计算机视觉中最重要的研究领域之一,而复杂交通场景中的车辆检测与跟踪是当今众多学者研究的热点问题。在视频目标检测过程中由于运动物体的时间维度特征信息利用不充分,导致在长序列之间的时间特征极其容易被忽略,本文提出一种时空一致性的视频车辆的检测跟踪算法。该算法由双分支网络结构组成：分支一是由基于空间相关性的Transformer网络模块组成,该分支网络主要用于判断前后帧的相关性、感知相邻帧之间的一致性,预测目标车辆时空一致性的关联度;另一网络分支是由基于交叉特征金字塔融合的网络模块组成,该模块主要是提取检测对象的局部信息结合浅层的空间边缘信息和深层的语义特征信息,提取对象空间位置的特征信息。该网络结构将Transformer机制和交叉特征金字塔模块相结合,利用Transformer对长序列之间时间关联性敏感和特征金字塔网络模块对边缘信息敏感的特性,对视频帧对象进行检测和跟踪,确保相邻帧的长程相关性以及边缘和深层的特征信息深度融合。实验结果表明,本文设计的双分支网络结构在视频目标跟踪和检测中取得更好精度和更快的收敛速度;同时在显著性视频目标检测中,实验表明算法的...     

DF9型内燃机车的改造

介绍DF9型大功率客运机车改造后的总体布置、主要部件改造后的结构特点、主要技术参数、牵引特性、试验和运用等情况。该车改造后速度更高、动力学性能更优良,可以承担DF11型机车所承担的干线客运牵引任务。     

一种新的基于混合粒子的粒化支持向量机算法

粒计算是信息处理邻域中新的概念和计算方法,但是,传统粒子支持向量机算法存在着映射前后的数据分布不一致的问题,同时,由于使用粒子中心替代粒子从而导致精度下降。为此,提出基于映射后的混合粒子支持向量机算法,首先,利用mercer核函数将数据映射到高维空间,粒化计算后,找出含有更多分类信息的混合粒子,提取后作为输入集合对超平面进行训练,利用几何分析调整最优超平面,并采用基于QPSO算法对关键参数进行最优求解,从而提高算法的精度。实验表明该算法比传统粒子支持向量机算法正确率高10%,说明改进的粒化支持向量机算法提升效果明显。     

基于GSM无线防盗报警系统的研制

随着GSM网络技术的发展,利用已有的GSM网络实现智能化通讯越来越得到人们的重视。本文所介绍的无线防盗报警系统就是在GSM的平台下实现的。文章对该系统的结构和工作原理做了基本介绍,并简单阐述了客户端软件实现的方法,着重探讨了利用VB6．0实现微机与手机模块串行通信的过程。