高固含量液体石蜡纳米乳液的制备及稳定性

以液体石蜡为原料,采用复合乳化剂吐温-60、司潘-60制备了高固含量液体石蜡纳米乳液,并利用单因素法研究了配方组成、乳化时间、乳化温度和搅拌转速对乳液性能的影响,结果发现:液体石蜡、吐温-60、司潘-60和乳化水的最佳质量比为25:3.0:2.0:30,适宜的制备条件为乳化时间6 min、乳化温度103℃、搅拌转速1200 r/min.在该条件下制得的高固含量液体石蜡乳液的平均粒径为0.261μm、固含量为51.13％、黏度为160 mPa·s,且乳液在5、45℃的条件下放置30 d未分层.     

一种基于2D时空信息提取的行为识别算法

基于计算机视觉的人体行为识别技术是当前的研究热点，其在行为检测、视频监控等领域都有着广泛的应用价值。传统的行为识别方法，计算比较繁琐，时效性不高。深度学习的发展极大提高了行为识别算法准确性，但是此类方法和图像处理领域相比，效果上存在一定的差距。设计了一种基于DenseNet的新颖的行为识别算法，该算法以DenseNet做为网络的架构，通过2D卷积操作进行时空信息的学习，在视频中选取用于表征行为的帧，并将这些帧按时空次序组织到RGB空间上，传入网络中进行训练。在UCF101数据集上进行了大量实验，实验准确率可以达到94.46%。     

基于多目标优化的明文域信息隐藏算法

在传统的信息隐藏算法中，嵌入率和图像视觉质量是互相制约的，因而无法平衡两者之间的关系。为此，提出了一种将可逆信息隐藏算法和不可逆信息隐藏算法相结合的高保真算法。利用不可逆信息隐藏算法的高嵌入率和可逆信息隐藏算法在图像视觉质量方面的高峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR），在失真较小的情况下实现隐藏更多的秘密信息。此外，该算法还能根据具体的应用场景找到相对最优的嵌入率、恢复图像的PSNR和含密图像的PSNR的平衡点，从而适应不同的应用需求。实验结果表明，与现有的其他算法相比，该算法具有更高的嵌入容量和更好的图像视觉质量。