Attacking contrast enhancement forensics in digital images

Currently, plenty of digital image forensic techniques have been proposed and used as diagnostic tools. It is urgent and significant to assess the reliability of such techniques applied in practical scenarios. In this paper, we investigate the security of existing digital image contrast enhancement （CE） forensic algorithms. From the standpoint of attackers, we propose two types of attacks, CE trace hiding attack and CE trace forging attack, which could invalidate the forensic detector and fabricate two types of forensic errors, respectively. The CE trace hiding attack is implemented by integrating loca] random dithering into the design of pixel value mapping. The CE trace forging attack is proposed by modifying the gray level histogram of a target pixel region to counterfeit peak/gap artifacts. Such trace forging attack is typically applied to create sophisticated composite images which could deceive the prior CE-based composition detectors. Extensive experimental results demonstrate the efficacy of our proposed CE anti-forensic schemes.     

基于R-SVM算法的部位外观模型

为了提高人体姿态估计的准确度,利用梯度方向直方图特征建立一种基于递归支持向量机算法的部位外观模型。利用R-SVM算法剔除训练图像标注的部位区域中对识别部位作用较小的部分区域,利用剩余的图像区域构造的SVM分类器即为部位外观模型,外观模型的最佳细胞单元尺寸利用训练图像中标注的部位区域与部位外观模型的相似度的极大化来估计。仿真实验结果表明该模型能更准确地描述真实人体部位的外观特征,用于人体姿态估计时可以得到准确度更高的人体姿态估计结果。     

影标识别在互联网境外节目监管中的应用

本文提出了利用图像识别技术对合规影标进行识别,以便确定合规影片,找出违规影片,实现辅助人工研判的自动化境外视听节目初级研判系统.     

基于直方图的微视频镜头边界检测方法的研究

镜头边界检测是实现基于内容的视频检索技术的基础,针对移动学习平台微课视频应用的需求和效率要求,提出一种基于直方图的镜头分割算法。通过提取关键帧完成对微视频的预处理;统计每一帧的直方图,计算相邻两帧之间的直方图差,计算这些差值的均值与标准差,得到阈值;当差别超过阈值时判定为镜头边界。通过对学习平台上的微课视频数据集的实验结果显示,该算法检测镜头边界的平均查全率和平均查准率分别达到82%和87%,符合该平台微课视频检索和分析的需要。     

基于HOG-LBP算法的铁路路基识别

随着铁路运输的快速发展,对不断扩张的铁路进行维护越来越需要一种不依赖人工、安全、可靠的新技术。铁路路基的识别对后续轨道的识别、枕木的识别、扣件的识别有着不可或缺的影响。针对铁路路基的纹理和形状特征,结合了LBP纹理特征和HOG形状特征采用了HOG-LBP算法,用于检测铁路路基。通过实验证明,在自采集的视频图像中,采用SVM训练,路基的识别率达到96.3%,这对后续的扣件识别,枕木识别,轨道识别提供了良好的基础。     

Excel在钢筋保护层厚度检测数据分析中的应用

利用Excel自带函数和绘图功能,进行了钢筋混凝土层厚度检测数据的数据统计与分析,大大提高了数据处理的速度和准确度,使得数据分析的过程变得简单快捷,从而简化了重复繁琐的工作,极大地提高了工作效率。     

基于关键点特征描述子的三维文物碎片重组

对多个文物碎片进行重组时,确定文物碎片之间的邻接关系时间复杂度非常高;文物断裂部位因受损而存在一定的几何特征缺失,仅依靠断裂区域的几何特征进行拼接或重组难免会出现错误.鉴于此,提出一种基于关键点特征描述子的三维文物碎片重组方法.首先利用已有的文物"模板",采用内在形状签名算法提取文物"模板"和文物碎片原始面上的关键点;然后计算关键点的快速点特征直方图特征描述子;再通过比较其相似性来确定文物碎片在"模板"上的对应位置,即确定各个碎片断裂面之间的邻接关系;最后采用顺序拼合的方式及迭代最近点算法对多个碎片进行重组.实验结果表明,该方法能够有效地提高文物碎片虚拟拼接的效率.     

基于多线索特征融合的图像分类方法

针对图像本身存在噪声和冗余信息而导致分类准确率不高的问题进行了研究，提出一种基于多线索特征融合图像分类算法。通过改进全局显著性和稀有性度量方法得到显著图像；分别在原图像、压缩图像和显著图像上提取方向梯度直方图（Histogram of?Oriented Gradient，HOG）特征；将提取到的特征向量融合；采用基于欧氏距离的二叉树支持向量机（Distance Binary Tree SVM，DBT-SVM）进行图像分类。利用Caltech101和花卉图像数据集进行实验测试，结果表明提出的算法能够有效地提高图像分类的准确率。     

资源可置换的实时直方图均衡结构设计

直方图均衡是一种有效的空间域图像增强技术,但是它的直接FPGA实现资源需求很大。为解决FPGA硬件资源紧缺的问题,文中提出了一种资源可置换的实时直方图均衡结构。该方法可通过多次比较单纯使用寄存器资源方法、单纯使用RAM资源方法来进行资源置换以缓解资源占用情况,结果表明,该方法能根据具体情况动态调整资源分配,从而有效解决硬件工程设计中资源不足问题。