基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

木质家具拓扑优化设计研究

减重以及探索新型结构,是家具结构设计中的重要问题,也是将增材制造应用于家具生产制造中的前提。在一定的外载荷和合理的约束下,减少家具的重量以及获得最优的材料分布,最广泛使用的方法就是拓扑优化设计方法。本文利用Solid Thinking inspire拓扑优化软件,对靠背椅三维模型施加有效的载荷和合理的约束,得到6种不同的靠背椅概念结构雏形,用于后期产品方案的深化以及对接增材制造。研究表明,拓扑优化是创新家具结构和家具设计方法的有效途径,可以为家具生产厂家开发新产品提供思路。另外,对家具产品三维模型外载荷和约束的正确施加,是得到最优拓扑设计的关键,也是研究的难点之一。     

基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中，如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练，然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型；其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块，在宋词生成阶段，需要向生成模型输入该格律模块，并通过符号集设计、编码等综合作用，生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中，对格律模块进行重构，通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择，有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程，且提取过程不需要利用宋词生成模型，仅需根据模板和词典库来进行索引即可，提高了信息提取的效率.实验结果表明，本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词，且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高，整体性能优于已报道的主流算法.     

一种安全的无载体纹理合成信息隐藏方案

为了有效抵御Zhou等~([8])针对Wu等~([7])提出的无载体纹理合成信息隐藏方案的攻击,设计出一种基于有限整数网格上拟仿射变换(QATLIG)的纹理合成无载体信息隐藏方案。该方案通过在纹理合成过程中嵌入干扰纹理块,来抵御文献[8]提出的攻击。其中,干扰纹理块的具体位置,由样本纹理源补丁块的坐标通过QATLIG变换而得。同时该方案将QATLIG变换系数纳入密钥中。分析及实验表明,该方案保持了文献[7]方案的生成纹理图像质量,信息隐藏容量损失极小(约1.46%～7.11%),隐藏的信息被暴力破解的概率极低(远小于10~(-5)),可有效抵御文献[8]的攻击方案。     

基于聚类遗传算法的移动基站选址规划

移动通信基站的规划问题是一个拓扑结构多目标优化的问题,寻优过程是一个十分复杂的过程,易陷入局部最优以及不稳定,尤其是基站和子站的具体选取问题是一个多目标非线性问题,同时涉及到成本以及传输损耗最优的问题,文章提出一种基于聚类遗传算法的基站选取方法。通过使用实际数据获得的仿真结果显示,该方法能兼顾成本和损耗的最优,且该算法运行时间短,能提供一种高效、低廉的最优基站与子站拓扑规划方法。