Motion estimation of elastic articulated objects from image contours

A new method of elastic articulated objects (human bodies) modeling was presented based on a new conic curve. The model includes 3D object deformable curves which can represent the deformation of human occluding contours. The deformation of human occluding contour can be represented by adjusting only four deformation parameters for each limb. Then, the 3D deformation parameters are determined by corresponding 2D contours from a sequence of stereo images. The algorithm presented in this paper includes deformable conic curve parameters determination and the plane, 3D conic curve lying on, parameter determination.     

利用异常边缘进行图像锐化篡改取证

为实现图像的完整性和真实性鉴别,提出了一种针对人工锐化的取证方法。利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点,进行边缘点分类;通过研究锐化前后预测误差图像和相位一致性来统计正常边缘点与锐化边缘点之间的差异,提取特征,训练分类器;利用SVM标定人工锐化痕迹。实验表明,该方法能够有效地检测出图像人工锐化篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界。     

模拟退火的安全数据隐藏算法

以数据嵌入前后JPEG图像DCT系数统计分布的平均相对熵(ARE)作为信息隐藏的安全性度量,并以此作为优化指标,给出一种带调整的量化嵌入算法,通过模拟退火选择对统计分布破坏最小的调整变量。实验结果表明:对于五幅标准测试图像,本文算法较其他四种算法在容量上平均提高了1.86倍;而在平均相对熵指标上平均降低了38％。该算法不但具有较高的数据容量,并可有效地补偿数据嵌入导致的统计分布的变化,实现算法在统计意义上的安全性。     

一种基于量化改动的二值图像水印改进方法

在基于单位块内黑白像素比率的二值图像水印算法的基础上。提出了一种改进的量化水印方案。算法在以合适的量化步长保证水印嵌入的稳健性，并大大提高了可嵌入水印的有效块数，同时使得水印改动的像素个数在一个量化步长以内，从而使得水印系统的容量、稳健性以及视觉失真等指标达到一个有效的折中。另外执行算法时无须记录水印嵌入的位置信息，保证了盲提取的要求。实验结果证明了这种用于二值图像水印算法的有效性和改进性。     

基于VHDL的UART IP核设计

IP核技术是SOC设计的一个主要部分,如何进行IP模块设计是目前和未来微电子设计的主要方向,这可使我们利用现成的IP模块快速完成自己的设计。通过利用VHDL设计UART的IP核说明了IP核或者大型设计的流程以及IP核设计在以后的集成电路设计中的重要性。     

CDMA技术在视频水印系统中的应用

首先简单综述了基于CDMA原理的水印技术发展情况．结合CDMA通信原理和视频的运动信息，提出了一种鲁棒的基于MPEG运动矢量的扩频水印算法．实验结果显示，这种CDMA形式的运动矢量水印算法能保证视觉质量，并且能够抵抗几种典型的攻击．     

基于改进DWA的多无人水面艇分布式避碰算法

针对多艘无人水面艇(USV)相遇自主避碰问题,考虑可能存在异常行驶的USV,基于改进动态窗口法(DWA)提出一种包含碰撞风险检测和行驶职责划分的分布式避碰算法.首先,引入障碍物预测轨迹和权重因子改进传统DWA的距离评价函数,提高USV躲避多个动态障碍物的能力,同时,结合国际海上避碰规则(COLREGS)引入新的规则评价函数约束USV的避让动作;然后,引入期望速度和航向改进现有碰撞风险检测算法,减少因碰撞风险变化导致的轨迹波动;接着,针对COLREGS仅规定两船相遇时的行驶职责划分问题,提出一种考虑异常USV的多USV职责划分方法;最后,基于Matlab实现多USV相遇自主避碰仿真.实验结果表明,即使存在异常USV,分布式避碰算法依旧保证正常USV能够作出符合COLREGS的安全避让动作.     

基于报文特征的DNS隐信道检测技术研究

现有的DNS隐信道检测算法大多数依赖多次的DNS信息交互数据,然而在大规模流量的网络环境中,DNS数据难以收集完整并分流,从而导致检测模型失效.针对上述问题,提出了一种基于单次DNS请求和响应报文特征的DNS隐信道检测模型,并分析并提取了 DNS请求与响应报文多维度的长度和字符特征,最终提取19维特征,并使用四种机器学习算法进行分类,其中J48决策树综合结果最好,对DNS隐信道检测率为99.4％,误检率为0.2％,同样情况下对比算法的检测率为98.5％,误检率为0.8％.实验结果表明,在基于单次DNS请求和响应报文数据的情况下,提出的模型对DNS隐信道具备不错的检测能力,且检测效果优于对比算法.     

一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法

感知质量和容量一直是图像隐写算法设计中难以折中的两个要素,如何取得更好的综合性能已吸引了很多研究者的兴趣.提出一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法.这一方法通过改变某一载体信号所在子空间的索引来调制秘密信息,自适应特性体现在决定着子空间尺寸的分割码本的设计上.将这种隐写方法用于以2×2图像块为单元的数字图像隐写算法设计中,并将分割码本设计得具备HVS特性以取得较好的折中效果.实验表明,算法在感知质量和容量方面具有较好的综合性能.     

一种基于鲁棒Hash的拷贝检测方案

提出一种基于鲁棒Hash的视频拷贝检测方案.通过对特征点进行分类,选取在时空域上持久存在的稳定点,对邻域点进行微分计算构造局部特征.将多维特征数据进行Hilbert编码,并选取有效位作为检测Hash码.为了准确的在目标视频中定位可疑内容,提出了Hash匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,提高匹配精度.实验结果表明本方案拥有较好检测性能,适用于视频内容的拷贝检测.