基于超混沌和Slant变换的鲁棒水印算法

为进一步提高水印算法的安全性和抗攻击能力,结合超混沌和Slant变换的优点,提出一种基于超混沌和Slant变换的鲁棒水印算法。首先,在隐藏水印之前采用超混沌系统对水印图像进行加密,提高了待隐藏图像的安全性;其次,将原始载体图像划分成大小为8×8的不重叠分块并对各个分块分别进行Slant变换;最后,将加密后的水印图像隐藏到Slant变换后的直流系数和中频系数中。大量的仿真结果表明,本文算法具有较好的隐蔽性,对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放、对比度调整等攻击具有较好的抗攻击能力。与相似算法相比,本文算法具有更好的鲁棒性能。     

多方向局部相位量化模式及纹理分类

梯度是图像的一种的特征，而同时考虑不同方向上的梯度信息是一种更加有效利用梯度的方式，因此提出多方向梯度的纹理局部相位量化模式算法。多方向梯度的纹理局部相位量化模式首先从不同方向提取图像的梯度特征，然后对每个方向上的梯度特征采用局部相位量化方法进行编码，各方向梯度采用相位量化编码后的特征连接成一个匹配特征向量。为了充分利用图像的梯度信息，还探讨了块模式的局部相位量化方法。两个纹理数据库和一个掌纹数据库上的实验充分表明，对图像各方向上的梯度信息进行局部相位量化编码是一种有效的纹理特征提取算法。     

基于双栈技术的全路径搜索算法

认真分析了访问图的过程中已被访问结点、未被访问结点以及环路构成成因,设计出全路径搜索算法.算法采用了邻接表作为数据结构,存储图的基本信息,利用双栈技术为辅助的广度优先搜索算法搜索图中任意两点问的全路径.给出全路径搜索算法的特性分析,在最坏的情况下,算法的时间复杂度为D(2*e*n+2*e*b4),并用江苏省高速公路路网信息数据进行验证,得出正确的结果.     

开放式行人再识别研究进展综述

开放式行人再识别是在一个未知的空间环境中,候选行人库中并不一定包含有待检索的行人,被视为图像检索的子问题,是比封闭式行人再识别更具挑战和更为实用的应用研究。本文首先总结了开放式行人再识别的发展历程,与封闭式行人再识别的异同,开放式行人再识别建模过程和数据集的比较分析;然后重点总结了开放式行人再识别技术的研究方法,它们分别是以数据为驱动的研究方法、以效率为驱动的研究方法和以实际应用为驱动的研究方法;最后对开放式行人再识别技术的研究难点和未来发展进行了较为详细的分析和探讨。     

基于Schur分解和混沌置乱的彩色图像鲁棒水印算法

针对传统的彩色图像水印算法往往仅是将一个随机信号或二值图像嵌入到彩色载体图像中这一问题,结合混沌系统和Schur分解的优点,提出一种将彩色水印图像嵌入到彩色载体图像中的鲁棒水印算法.首先,对彩色水印图像进行Arnold置乱和混沌加密,提高了待嵌入彩色水印图像的安全性能;其次,将彩色载体图像分离成3个通道,每一通道被划分为4×4的不重叠分块并对选择的分块进行Schur分解;最后,将预处理后的水印信号嵌入到Schur分解后的最大值元素中.实验结果表明,提出的算法具有较好的不可感知性,对滤波攻击、噪声攻击、JPEG压缩攻击和多种组合攻击都具有较好的鲁棒性.与基于Schur分解的相似水印算法相比,对于大多数攻击本文提出的算法具有更优越的抗攻击性能.     

基于CART决策树数据挖掘算法的应用研究

分类与回归树CART算法是数据挖掘技术中重要的算法。依据CART算法理论,采用类型变量求解决策树,并引入优化的分裂函数,然后利用基于类型变量的论域划分创建二叉树,抽取和筛选预测准则,从而为职能部门决策提供科学而可靠的依据。最后以贵州师范大学教学与管理中的数据,给出算法的应用实例。