小波分块的鲁棒性数字水印算法

利用小波分块思想,结合Arnold变换算法,提出了一种基于小波分块的水印算法,并且利用人类视觉系统的掩蔽特性,使水印的不可感知性和鲁棒性得到很好的统一。实验结果表明,该算法在对图像进行噪声、中值滤波、剪切等攻击有较强的鲁棒性。     

版权保护系统的安全水印协议设计

根据安全威胁分析和利用水印技术和密码技术,研究对象是版权保护系统的安全协议设计。在协议设计上引入认证机制、时间戳机制和可信第三方的公钥跟踪机制以及多播机制,设计了一个安全可靠的版权保护协议,避免了现有协议的缺陷,实验证明本协议满足版权所有者和购买者的应用需求,可以抵抗现有的协议层安全隐患,并对其性能做出分析,说明了其实际可行性。     

基于签名加密算法的短信息加密方案

结合椭圆曲线上的Tate配对和混合加密体制,提出了一种新的签名加密算法,它集密钥交换、数字签名和数据加、解密功能于一体;针对短信息系统自身的特点,基于该算法提出了一种适用于短信息系统的加密方案,能完全抵抗生日攻击,既安全又实用。     

一种带形状参数的奇异混合拟Bézier曲线

利用权的思想并结合奇异混合技术,对传统的拟Bézier曲线进行扩展,构造了一种带形状参数的奇异混合拟Bézier曲线。首先将奇异混合函数和三角多项式空间的拟三次Bézier基函数相结合得到奇异混合拟Bézier曲线的定义,进而根据奇异混合拟Bézier曲线的定义反推出奇异混合拟Bézier基函数;接着讨论了奇异混合拟Bézier基函数及其对应曲线的性质,并探究了奇异混合函数及参数对二者的影响;最后给出了奇异混合拟Bézier曲线曲面的设计实例。实验结果表明,与传统Bézier曲线相比,本文构造的曲线在具有传统Bézier曲线实用性质的同时还具有灵活的形状可调性,新曲线不仅能够精确表示二次曲线,并且在满足特定条件时曲线还能够达到G1及G2连续,将曲线运用张量积方法拓展到曲面还可以精确表示椭球面及球面。大量的分析以及实例表明,本文构造的曲线在几何造型设计中十分有效。     

基于堆的最小连通支配集高效近似算法

提出一种解决连通网络图上连通支配集(CDS)问题的贪心近似算法。利用堆结构逐步选出支配节点,将支配节点加入由之前已确定节点组成的树中,完成网络图中支配树的构造。通过计算堆操作次数,分析算法在平均情况下的时间复杂度。在随机网络模型上的模拟实验结果表明,与已有算法相比,该算法可以得到点数更少的连通支配集。     

对称核主成分分析及其在人脸识别中的应用

核主成分分析(KPCA)没有充分利用人脸的对称性特征,在人脸识别中缺少训练样本,致使其识别率较低。为此,提出一种对称KPCA算法。利用人脸的镜像对称性,通过对训练样本进行镜像变换,得到奇对称样本和偶对称样本,分别提取各奇/偶对称样本的特征分量,使用最近邻距离分类器完成分类。实验结果表明,该算法能扩大样本容量,当多项式阶数为2时,该算法的识别率高于KPCA算法,识别时间短于KPCA算法。     

一种基于Contourlet变换的图像内容认证算法

提出了一种基于Contourlet变换的图像内容认证算法。介绍了Contourlet变换并分析了其特点,详细描述了水印的嵌入与提取过程,采用形态学算子提高了检测率。仿真实验表明,本算法在保证水印的不可见性的前提下,对常见的非恶意操作鲁棒而对恶意操作脆弱。     

基于B(e)zier混合的数字图像隐藏

将B(e)ztie曲线方程引入数字图像隐藏,提出了n次B(e)zier混合合像图像,合合精度的定,,分析了合合精度与合合次数之间的关系.给出了控制混合图像质量的参数和方法.实验表明该方法具有一定程度的鲁棒性,该方法还可应用到数字水印的研究和应用中.     

一种基于小波包分解的自适应数字水印算法

提出一种基于人类视觉特性和小波包分解的数字水印算法.该算法充分利用小波包分解的特点,将水印信息有选择地嵌入到原始图像中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定.理论分析和实验结果表明:该算法很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾,对一般的图像处理和攻击,如JPEG压缩、滤波、加噪声、裁剪等有很好的鲁棒性.     

进化大规模脉冲神经网络的发育方法

通过自然进化得到的脑包含几十亿的神经元和几万亿的神经连接,并表现出复杂的智能行为.受生物脑进化与发育的启发,研究者给出了进化神经网络的发育编码方法,特点是通过基因重用可在较小的基因空间中进行大规模神经网络的快速搜索.以人工基因组模型为框架描述基因调控网络,用基因表达的动态特性表示细胞命运特化的发育过程,提出了一种进化大规模脉冲神经网络的发育方法.该方法的特点在于可以快速有效地发育生成脉冲神经元、神经连接和突触可塑性.相应的食物采集进化实验突现了以神经驱动的自主智能体的智能行为,并验证了该方法对大规模脉冲神经网络的进化能力.