感官代偿在药品盲用无障碍包装设计中的应用研究

目的 针对盲人难以精准、便捷、安全服药的问题，基于感官代偿原理，研究如何利用触觉、听觉等感官代偿的潜在优势设计“适盲性”药品无障碍包装，辅助盲人实现科学、合理、精准用药。方法 基于盲人的生理和心理特点，分析药品包装在适应盲人使用时的“痛点”，在把握盲人感官代偿机理的基础上，结合具体案例，研究药品包装适盲性无障碍设计的途径和方法。结论 在基于盲人特殊的感官代偿机制设计盲用无障碍药品包装时，要理性、深度地思考如何最大限度地激发触觉和听觉的代偿潜能来解决盲人的服药障碍问题。通过简洁规范的盲文标注设计、科学合理的适盲性结构设计、智能交互的语音指令设计等方式，改善药品包装的核心信息呈现方式，提升药品信息传递的便捷性和准确性，使盲人能够独立自主地识药、取药和服药。     

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。     

基于机器学习识别与标记分水岭分割的盲道图像定位

视觉导盲仪是一种旨在解决盲人出行困难的导盲设备，为了实现视觉导盲仪诱导盲人找到盲道并沿盲道行走，提出了一种基于机器学习识别与标记分水岭分割的盲道图像定位算法，通过离线训练与在线的识别、分割来定位盲道区域。首先对盲道图像进行视角变换的预处理，根据盲道的地面方程将变化的倾斜视角转换为固定的俯视视角，消除射影变换带来的失真；然后利用局部二进制模式描述子提取鸟瞰图的纹理特征，以自适应增强学习算法离线训练盲道识别分类器；进而利用分类器对鸟瞰图像进行在线识别，粗略确定盲道区域；最后将识别结果进行形态学处理后作为标记，利用标记分水岭算法得到精确分割的盲道区域并定位盲道中心线。在研制的视觉导盲仪上进行验证，结果表明盲道定位准确率达到了95.44%，速度平均每秒8帧，具有高准确率的同时达到实时性要求，为盲道的准确三维定位提供了必要条件。     

Difference angle quantization index modulation scheme for image watermarking

In this paper, we propose a new angle quantization index modulation (AQIM) method, called the difference AQIM (DAQIM) method. The proposed method aims to improve the watermarking performance against gain attacks. Unlike the original AQIM method (Ourique et al., Angle QIM: a novel watermark embedding scheme robust against amplitude scaling distortions, in: Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 2, 2005, pp. 797–800), the DAQIM method quantizes the difference of the two angles instead of the angles themselves. The main advantage of the DAQIM method is to disperse the interference to the watermark signal from one angle to more angles. Thus, the watermark has a higher ability to resist attacks. We perform a theoretical analysis of the document-to-watermark ratio (DWR) based on our proposed method. We show that our proposed method can obtain a lower embedding distortion compared to the AQIM and the gradient direction watermarking (GDWM) (Nezhadarya et al., IEEE Trans. Inf. Forensics Secur., 6(4), 2011, 1200–1213), methods under the same robustness and payload conditions. The experimental results demonstrate that our proposed method outperforms common existing methods in terms of the robustness against various attacks such as the JPEG quantization noise, additive white Gaussian noise (AWGN), cropping effect and mean filtering.     

一种高误码(n,k,m)非系统卷积码盲识别算法

针对信息截获等领域中的卷积码盲识别问题，提出一种高误码 (n,k,m)非系统卷积码盲识别算法。首先建立可变的数据矩阵模型，对侦收到的数据进行相关预处理，以减小误码对识别的影响，提高算法的容错性能；再对预处理后的数据矩阵进行统计分析，识别出卷积码的各项参数，并提取各个数据矩阵的校验序列；进而利用校验序列构建线性方程组求解生成多项式矩阵组，通过设定筛选生成多项式矩阵的条件，筛选出非系统卷积码的生成多项式矩阵，最终完成对非系统卷积码的识别。仿真实验表明，该算法可以对高误码(n,k,m)非系统卷积码实现有效的盲识别。     

基于量子秘密共享的盲签名方案

提出了一种基于量子秘密共享的盲签名方案。其中量子秘密共享中用到了Bell纠缠和诱骗光子；盲签名使用的是异或操作和Hash函数。Bell纠缠是纠缠态中最简单的纠缠，而异或操作也是简单易操作；诱骗光子和Hash函数保证了安全性，将这些结合的本方案简单安全易实现，同时还保证了信息的盲性、签名消息的不可否认和不可伪造性。     

基于盲数BM模型的配电网谐波数据存储安全控制方法

现有配电网谐波数据存储安全控制方法存在着谐波数据存储安全性能低、安全控制时间长的问题，为此提出基于盲数BM模型的配电网谐波数据存储安全控制方法。利用盲数BM模型提取并处理配电网谐波数据，以此为基础，采用混合加密算法加密配电网谐波数据，以加密谐波数据为依据，创建谐波数据存储结构模型，设定谐波数据存储控制规则，完成谐波数据的存储，以存储的谐波数据为基础，利用云端验证存储谐波数据的完整性，实现了基于盲数BM模型的配电网谐波数据的存储安全控制。通过实验结果显示，与现有的配电网谐波数据存储安全控制方法相比较，提出的配电网谐波数据存储安全控制方法极大的提升了谐波数据存储安全性能，缩短了数据存储控制时间，充分说明提出的配电网谐波数据存储安全控制方法具备更好的性能。     

基于分块DCT变换的数字盲水印算法的应用

为了解决图片类信息加密易破解的问题,更好地对相关产品的版权加以保护,采用一种基于分块离散余弦变换(DCT)的数字盲水印算法。图像经分块后先进行DCT变换,从空域变换到频域,然后进行水印的嵌入和提取,最后与基于小波变换域的数字水印算法的实验进行对比。研究表明,该算法在峰值信噪比为52.588 3 dB时,可以为图像提供良好的水印透明性,且对噪声、剪切等攻击有明显的抵抗效果,同时具有良好的鲁棒性。     

浅谈软弱地基中暗沟和暗河等的处理方法

通过几个工程实例，简单介绍了在温州地区软弱地基中遇到的一些暗沟、暗河问题及处理方法，以正确处理软弱地基基础，保证结构安全。