小波变换域图像水印嵌入对策和算法

稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果  

图像隐形水印综述

作为数字媒体版权保护的重要手段,数字水印技术近年来引起了人们极大的兴趣与 关注.本文论述并讨论了如下问题:1)图象隐形水印的基本要求;2)图象隐形水印的原理和研 究方法;3)图象隐形水印技术的研究现状,包括水印基本理论和算法、数据隐藏理论与方法、 水印作为所有权证明的有效性、水印技术的应用动向;4)水印技术的应用前景;5)图象隐形水 印目前存在的问题和未来研究的重点.  

基于小波变换的自同步音频水印算法

该文提出了一种基于DWT的自同步音频水印算法．该算法具有如下特点：(1)在隐藏水印信息的同时，嵌入一个同步信号，使水印具有自同步能力；(2)同步信号与水印隐藏于DWT域低频子带，在改善同步信号鲁棒性的同时，利用DWT的时频局部特性，有效地提高在变换域内搜索同步信号的效率，较好地解决了同步信号鲁棒性与其搜索计算量之间的矛盾．实验表明，所提出的方法在抵抗各种通用的音频处理和攻击(如高斯噪声、MP3压缩、重采样、重量化、裁剪等)方面具有良好的性能．  

基于数据流的任意形状聚类算法

详细分析了数据流聚类算法CluStream的不足之处,如对非球形的聚类效果不好、对周期性数据的聚类变化反映不完整等,并针对这些不足之处提出了一种采用空间分割、组合以及按密度聚类的算法ACluStream.实验结果表明,ACluStream在准确度和速度上都比CluStream有较大的提高.  

用B样条的尺度关系来实现图像任意精度的放大缩小

图像的细放问题一般是采用B样条的连续显式方式来实现的，这种算法易于理解，但是随着B样条阶数的提高，编码和运算相对费时，文中提出利用B样条的尺度方程进行图像缩放的算法，该算法可对不同阶数的B样条有统一而简单的编码，通过设定不同的误差限，可以得到不同精度的缩放结果，并且计算时间可以随着不同的精度要求而得到控制。  

一种抗JPEG压缩的半脆弱图像水印算法

半脆弱水印因为在多媒体内容认证方面的重要作用而受到人们密切的关注.为了能够区分偶然攻击与恶意篡改,半脆弱水印需要对一般的内容保护图像操作有一定的鲁棒性.由于JPEG压缩应用的普遍性,在保持较高的对篡改检测能力的情况下,提高抗JPEG压缩性能一直是半脆弱水印的重要问题.根据图像相邻小波高频系数之间的大小关系在JPEG压缩之后大多数没有发生变化这一事实,提出了一种新的抗JPEG压缩的半脆弱水印算法.实验结果表明,该算法计算简单,嵌入容量大,有很好的抗JPEG压缩性能,同时对篡改的定位也很精确.  

基于知识结构图的智能教学规划

根据ＡＮＤ／ＯＲ图的概念，文中提出了知识结构图与教学规划图的概念，利用知识结构图，我们可以很清晰很方便地把某一课程的知识结构表示出来。  

频谱脸：一种基于小波变换和Fourier变换的人像识别新方法

提出了一人基于小波变换和Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的人像识别新方法，它首先对人像作适当层数的二维小波分解，然后对其低频的子图象作Ｆｏｕｒｉｅｒ变换，从而获得原人像的一个低维空间的表达，该表达是振幅谱位移不变的。在Ｙａｌｅ和Ｏｌｉｖｅｔｔｉ人像数据库上的实验表明，频谱脸的方法比ＰＣＡ的方法和空间模式匹配法有更佳的识别效果，特别是它能有效地消除因为人像的表情变化和少许遮掩带来的识别误差。  

基于影响集的协作过滤推荐算法

传统的基于用户的协作过滤推荐系统由于使用了基于内存的最近邻查询算法,因此表现出可扩展性差、缺乏稳定性的缺点.针对可扩展性的问题,提出的基于项目的协作过滤算法,仍然不能解决数据稀疏带来的推荐质量下降的问题(稳定性差).从影响集的概念中得到启发,提出一种新的基于项目的协作过滤推荐算法CFBIS(collaborative filtering based on influence sets),利用当前对象的影响集来提高该资源的评价密度,并为这种新的推荐机制定义了计算预测评分的方法.实验结果表明,该算法相对于传统的只基于最近邻产生推荐的项目协作过滤算法而言,可有效缓解由数据集稀疏带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量.  

数据仓库和数据采掘应用研究

随着人们处理的数据量的成指数增长，数据库技术有了新的应用和研究课题－数据仓库和数据采掘，本文介绍了数据仓库和数据采掘的思想和特点，并指出了它们的研究内容及应用前景。