Fast retrieval of hidden data using enhanced hidden Markov model in video steganography

In the digital world, secure data communication has an important role in mass media and Internet technology. With the increase in modern malicious technologies, confidential data are exposed at a greater risk during data communication. For secured communication, recent technologies and the Internet have introduced steganography, a new way to hide data. Steganography is the growing practice of concealing data in multimedia files for secure data transfer. Nowadays, videos are more commonly chosen as cover media than other multimedia files because of the moving sequence of images and audio files. Despite its popularity, video steganography faces a significant challenge, which is a lack of a fast retrieval system of the hidden data. This study proposes a novel video steganography technique in which an enhanced hidden Markov model (EHMM) is employed to improve the speed of retrieving hidden data. EHMM mathematical formulations are used to enhance the speed of embedding and extracting secret data. The data embedding and retrieving operations were performed using the conditional states and the state transition dynamics between the video frames. The proposed EHMM is extensively evaluated using three benchmark functions, and experimental evaluations are conducted to test the speed of data retrieval using differently sized cover-videos. Results indicate that the proposed EHMM yields better results by reducing the data hiding time by 3–50%, improving the data retrieval rate by 22–77% with a minimum computational cost of 20–91%, and improving the security by 4–77% compared with state-of-the-art methods.     

形状的全尺度可视化表示与识别

目的 视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法 在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果 通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论 本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法在视角变化、局部遮挡、铰接变形和噪声等干扰下能保持较高的识别正确率,可应用于图像采集干扰较多以及红外或深度图像的目标识别,并适用于大数据场景下的识别任务。     

基于Gaussian-Hermite矩的旋转运动模糊不变量

目的 模糊图像的分析与识别是图像分析与识别领域的重要方向。有些图像形成过程中成像系统与物体之间存在相对旋转运动,如因导弹高速自旋转造成的制导图像的旋转运动模糊。大多数对于这类图像的识别都需要先对模糊图像进行“去模糊”的预处理,且该类方法存在计算时间复杂度较高及不适定的问题。对此,提出一种直接提取旋转运动模糊图像中的不变特征,用于旋转运动模糊图像目标检索和识别。方法 本文以旋转运动模糊的退化模型为出发点,提出了旋转运动模糊Gaussian-Hermite (GH)矩,构造了一组由5个对旋转变换和旋转运动模糊保持不变性的GH矩不变量组成的特征向量(rotational motion blur Gaussian-Hermite moment invariants,RMB_GHMI-5),可从旋转变换和旋转运动模糊的图像中直接进行目标检索和识别,无需前置复杂的“去模糊”预处理过程。结果 在USC-SIPI (University of Southern California — Signal and Image Processing Institute)数据集上进行不变性实验,对原图进行不同程度的旋转变换叠加旋转运动模糊处理,证明RMB_GHMI-5对于旋转变换和旋转运动模糊具有良好的稳定性和不变性。在两个数据集上与同类4种方法进行图像检索实验比较,在80%召回率下,本文方法维数更少,相比性能第2的特征向量,在Flavia数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高25.89%、39.95%、22.79%和35.80%;在Butterfly Image数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高4.79、7.63%、5.65%和18.31%。同时,在上述8个测试数据集中进行对比实验以验证融合算法的有效性,结果表明本文提出的GH矩和几何矩相融合算法显著改善了图像检索效果。结论 本文提出的RMB_GHMI-5特征向量在旋转变换和旋转运动模糊下具有良好的不变性与稳定性,在图像检索抗噪性能方面表现优异。相比同类方法,本文方法更具实际应用价值。     

Assessing similarity models for human‐motion retrieval applications

The development of motion capturing devices poses new challenges in the exploitation of human‐motion data for various application fields, such as computer animation, visual surveillance, sports, or physical medicine. Recently, a number of approaches dealing with motion data have been proposed, suggesting characteristic motion features to be extracted and compared on the basis of similarity. Unfortunately, almost each approach defines its own set of motion features and comparison methods; thus, it is hard to fairly decide which similarity model is the most suitable for a given kind of human‐motion retrieval application. To cope with this problem, we propose the human motion model evaluator, which is a generic framework for assessing candidate similarity models with respect to the purpose of the target application. The application purpose is specified by a user in form of a representative sample of categorized motion data. Respecting such categorization, the similarity models are assessed from the effectiveness and efficiency points of view using a set of space‐complexity, information‐retrieval, and performance measures. The usability of the framework is demonstrated by case studies of three practical examples of retrieval applications focusing on recognition of actions, detection of similar events, and identification of subjects. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于CIM/G的图形多版本管理与展示

针对智能电网调度控制系统在基于时间维度的图形管理与展示方面的不足,提出一种基于CIM/G的图形多版本管理与展示技术,使用CIM/G文件作为持久化存储介质,根据模型版本划分相应的图形版本标识,实现变化图形版本存储和图形多版本安全隔离,进而实现图形多版本的构建管理技术方案,同时给用户提供图形任意版本快速浏览、图形多版本差异集中展示的方法。该项技术已在华北电力调控分中心试点应用,可满足多项业务应用对多时态版本图形的需求,提升了调控系统对图形版本构建、存储、展示等方面的管控能力。     

改进的强度相干成像室内实验方法

设计了一种新的强度相干成像室内实验方法,以简化现有强度相干实验过程,获取接近实际观测的测量数据。首先,分析了强度相干成像原理及影响成像质量的因素;介绍了现有强度相干成像实验方法并分析其存在的不足。然后,利用赝热光源和CCD设计了一种新的强度相干成像方法;介绍了利用此种方法模拟强度相干成像的原理及特点。最后,进行了室内强度相干成像实验,验证了提出方法的可行性。实验结果表明:利用提出的实验方法能够较好地测量目标的空间功率谱,测量噪声主要分布在高频部分;当测量信噪比大于20时,利用相位恢复方法可恢复获得较好的目标光强分布图像。实验显示,提出的成像方法能够较好地模拟强度相干成像,实验中能够较为方便地调节光强随机涨落并观测基线参数,实现对小角直径目标的有效成像。     

基于形状特征的图像检索系统的设计

基于图像形状特征的图像检索方法已成为一个研究热点。为了便于在众多的图像信息库中快速、准确的检索出所需图像,研究了基于形状特征图像检索的主要步骤,且对步骤中所涉及的算法做了比较、选取、改进。利用MATLAB语言开发了一个基于形状特征的图像检索系统。并对该系统进行了测试,通过测试表明该系统可以有效的检索出相似的图像,且对于实验结果做了查全率和查准率的计算与分析,结果证明该系统切实可行具有一定的推广价值和使用价值。     

基于移动Agent的电能质量监测数据管理方案

针对传统电能质量监测数据管理模式对网络条件要求高、检索效率低、可靠性差等问题,提出并实现了一种基于移动Agent的电能质量监测数据管理方案。将实现数据管理功能的程序封装为移动Agent,并从监测主站迁移到存储原始监测数据的子站,就地执行数据处理任务,仅将结果返回监测主站。利用Aglets平台实现所提方案并进行测试,结果表明此方案可以有效减少检索耗时,提高系统的网络适应性和可靠性,同时,方案无需对现有系统进行大量改造。     

基于本体和云模型的电能质量信息状态监测平台

提出了一种适用于智能电网的电能质量信息状态监测平台。将本体技术引入到该平台建设中,建立了电能质量信息状态监测领域的领域本体,借助该领域本体可以实现电能质量信息的快速检索。建立的电能质量信息状态监测检索引擎可以在领域本体的指导下从电能质量数据库中提取出符合条件的数据集合,再将定制处理后的检索结果返回给用户。平台引入了云模型技术,基于云模型完成对电能质量信息的诊断,以实现电能质量信息的状态诊断和实时监测。实例展示介绍了平台的操作界面和具体实现界面,可见该平台具有一定的工程实用价值。     

基于组合双向拍卖的物联网搜索任务分配机制

如何合理地分配搜索任务,进而激励用户加入到搜索中是物联网搜索亟需解决的关键问题。针对物联网中数据实效性强的特点,结合物联网搜索中用户的高异构性和动态性,提出一种基于组合双向拍卖的搜索任务分配模型,从市场供求关系的角度描述了搜索发起者、搜索参与者和搜索引擎之间的关系。首先引入了竞价价值的概念,提出了一种基于贪心策略的启发式算法确定竞拍成功的用户集合,然后提出一种基于临界价格的定价算法,确保用户的竞价反映了其真实估价。理论分析及实验结果证明所提任务分配机制在保证激励相容性、合理性的基础上,有效提高了物联网搜索引擎的效率。