基于子带二次谱熵的语音端点检测

为了提高在强噪声环境下语音端点检测的准确度,提出基于子带二次谱熵的端点检测算法.该算法把子带二次谱熵作为端点检测新的特征参数,首先计算每帧语音信号的二次谱,再多子带分析,计算二次谱熵;引入顺序统计滤波对二次谱熵平滑处理;将有限状态机判别方法与子带二次谱熵相合,形成新的语音/噪声判别算法,有效地解决单门限法易出现的两类误判.实验表明:与传统的两种方法相比,提出的端点检测算法具有准确性高、抗噪性强等优点.     

基于噪声模型的DCT域盲水印算法

针对DCT交流系数分布函数的广义高斯分布模型设计了一个盲水印算法,该算法独立于具体图像,具有通用性.实验结果显示,该算法表现出良好的检测性能和对包括JPEG压缩、裁剪、高斯噪声、虚假嵌入在内的多种攻击的鲁棒性;进而,将此算法推广到多重水印嵌入场合,提出了三种重复嵌入策略,增加了嵌入的信息量和嵌入方式的灵活性.     

信息处理类课程实践教学体系研究

本文针对目前信息处理类课程实践教学中存在的问题,提出了"三线一体"的思路来改善教学环节,即以"课时线"来合理安排实践项目课时;以"维度线"来循序渐进提升信号处理维度;以"难度线"由浅入深提高实践动手能力.教学实践表明,新的教学模式能激发学生的学习兴趣,增强学生的科技创新能力,有效地提高学生的就业竞争力.     

基于参数导引随机共振的数字水印算法

设计并实现了一个基于参数导引随机共振的DCT域数字图像水印算法。在嵌入方,将伪随机的水印序列上采样后与DCT交流系数相加得到嵌入水印的系数,在检测方,待检测图像的DCT交流系数当作随机共振信号处理器的惟一输入,通过调节随机共振信号处理器的参数实现水印的检测。仿真结果表明,算法在保证水印不可感知的前提下能抵抗包括加噪声污染、直方图均衡等信号处理攻击。     

COVID-19医学影像数据集的研究与分析

新型冠状病毒(COVID-19)被首次发现以来目前感染病例超过一亿,死亡人数高达二百多万,对全球的经济活动和社会活动造成了严重的破坏,给国际危机管理和医疗保健体系带来了严峻的考验。基于人工智能的医学影像技术在COVID-19检测方面具有一系列的优势,然而面向建模使用的数据集可用性限制了COVID-19诊断模型的发展。本文介绍了COVID-19检测常用的医学影像公开数据集,讨论了在COVID-19诊断建模时遇到的阻碍,并且分析了融合数据集时对图像采用的一系类预处理方法。文章指出了面向人工智能建模的COVID-19数据缺乏公开性,强调在使用融合数据集进行建模前应采取合理的预处理方法,并且在追求算法的优化和创新的同时应当注重数据的可靠性,提出了启动开源并且可扩展的COVID-19医学影像收集并且发展相应的图像集质量保障机制的倡议。     

灰度图像水印综述

数字水印技术作为数字媒体版权保护的重要手段之一,近年来已成为国内外研究的热点.与传统的嵌入一个无意义的一维或二维伪随机序列以及可视的二值图像相比,嵌入灰度图像水印不仅嵌入信息量大,而且更加有意义.对灰度级数字图像水印技术的最新发展情况进行了介绍,主要内容包括:空域及变换域的灰度数字图像水印技术,其中变换域水印主要讨论了DCF域和DWT域两类灰度数字水印;自适应灰度级数字水印技术;灰度数字图像水印的性能评价.最后展望了该技术的进一步研究前景及可能的研究热点.     

非周期随机共振信号处理中的码元恢复新方法

分析了利用非周期随机共振进行基带信号检测的物理机制,提出了一种基于统计的信号恢复新方法.该方法利用系统达到稳定状态后的所有样本的平均值,而不是码元持续时间的最后一个样本或者所有样本的平均值作为测度来恢复输入端的二进制信号.仿真实验结果表明该方法有效地提高了系统性能.同时本文对将该方法应用于实际信号处理时碰到的同步问题进行了讨论,给出了相应的解决方案.     

基于多尺度多方向Gabor变换的Tsallis熵阈值分割方法

为了能在统一框架内处理无模态、单模态、双模态或者多模态直方图情形下的自动阈值选取问题,该文提出一种基于多尺度多方向Gabor变换的Tsallis熵阈值分割方法(MGTE)。该方法先通过Gabor变换得到多尺度乘积图像,然后利用内外轮廓图像从多尺度乘积图像中重构1维直方图,并在重构1维直方图上采用Tsallis熵计算模型来选取4个方向Tsallis熵取最大值时对应的阈值,最后对4个方向的阈值进行加权求和作为最终分割阈值。将提出的方法和5个分割方法在4幅合成图像和40幅真实世界图像上进行了实验。结果表明提出的方法虽然计算效率不占优势,但它的分割适应性和分割精度有明显的提高。     

视错觉及其应用

视觉足人类获取外部信息的最重要方式。但由于人类自身的生理、心理因素以及外界光、形、色等因素的干扰,会产生视觉误差,即视错觉。本章系统的分析了视错觉产生原因,按不同的现象和成因把视错觉分成病理视错觉、动态视错觉、几何视错觉、颜色视错觉、轮廓错觉等5类。在此基础上介绍了视错觉的应用,特别介绍了其在图像融合中的应用,并用matlab实现了图像的融合。     

基于残差的门控循环单元EI北大核心CSCD

传统循环神经网络易发生梯度消失和网络退化问题.利用非饱和激活函数可以有效克服梯度消失的性质,同时借鉴卷积神经网络中的残差结构能够有效缓解网络退化的特性,在门控循环神经网络(Gated recurrent unit,GRU)的基础上提出了基于残差的门控循环单元(Residual-GRU,Re-GRU)来缓解梯度消失和网络退化问题.Re-GRU的改进主要包括两个方面:1)将原有GRU的候选隐状态的激活函数改为非饱和激活函数;2)在GRU的候选隐状态表示中引入残差信息.对候选隐状态激活函数的改动不仅可以有效避免由饱和激活函数带来的梯度消失问题,同时也能够更好地引入残差信息,使网络对梯度变化更敏感,从而达到缓解网络退化的目的.进行了图像识别、构建语言模型和语音识别3类不同的测试实验,实验结果均表明,Re-GRU拥有比对比方法更高的检测性能,同时在运行速度方面优于Highway-GRU和长短期记忆单元.其中,在语言模型预测任务中的Penn Treebank数据集上取得了23.88的困惑度,相比有记录的最低困惑度,该方法的困惑度降低了一半.