隐写分析技术研究

隐写分析技术成为信息安全领域的一个新的研究热点,通过对隐写分析技术的研究现状进行分析与综述,针对现有的隐写分析技术进行分类总结,阐述隐写分析的概念和意义,重点分析了现有几种常用的隐写分析算法,并评价其优缺点,最后指出了隐写分析技术的发展方向。     

基于时间和空间冗余的视频隐写分析方法

为了实现对视频隐写的有效检测,提出一种使用支持向量机(SVMs)的视频隐写盲检测方法.该方法利用时间和空间冗余,用帧间共谋的方式获取帧估计数据,提取视频帧的融合马尔科夫和DCT特征,构造SVMs分类器对待测视频进行检测,从而达到视频隐写检测的目的.实验结果表明,该方法能够准确地区分载密视频和原始视频.     

利用反馈控制直方图失真的隐写方法

直方图是图像最重要的特征量,经常被攻击者作为分析的凭证,设法使隐写后的直方图失真尽量小是抵御直方图攻击的有效手段.通过对 -1嵌入隐写产生的直方图失真进行分析,提出了利用直方图失真反馈对嵌入进行调整的新思路,并结合该思路对 -1嵌入隐写方法进行了改进.实验结果表明,通过该方法,直方图的实际失真达到了理论的最小值,从而提高了隐写的安全性.本方法同样适用于频域的嵌入方法.     

基于RBF网络和D-S推理的轴承故障诊断

提出一种基于RBF神经网络和D-S证据理论相结合的数据融合结构应用于轴承故障诊断.该融合诊断结构具有训练时间短,确诊率高等优点.     

基于二值图像边缘像素和方向编码的双层隐写算法

基于二值图像边缘像素和方向编码,提出一种以灰度图像为载体的双层隐写方法.嵌入栽体数据的秘密信息分为两部分:第一部分利用二值图像边缘像素嵌入信息,利用一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可以承栽嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取;第二部分利用方向编码对载体数据加权和负载.该方法具有实现简单、嵌入信息量大、图像失真小...     

基于高阶统计量的信号分析与处理

介绍了信号分析与处理的一种新方法，即基于高阶统计量的方法，使用这种方法，可以同时获得信号的幅度信息和相位信息，并且通过理论分析与实验结果表明，高阶统计量能有效地解决客观存在的非高斯及非线性问题，是现代信号分析与处理研究的重要内容。     

基于机械零件特征的3-D模型导出工程图初探

初步的研究了基于零件的特征,利用知识进行智能推理,从三维机械零件模型自动生成二维工程图的方法,构建了基于知识的智能推理专家系统.     

基于2D工程图的特征识别技术

通过对目前所采用的2D特征识别技术的总结,分析了各种特征识别技术和方法自身的局限性.指出形状特征识别和图形标注信息识别是2D工程图特征识别技术的关键,并且零件特征的完整识别通常是很难运用单一方法独立完成的,往往需要根据图形特点将各类方法集成起来综合运用,充分发挥各自的优势,并进一步完善特征识别的单元技术,提高识别效率和可靠性.     

一种三路像素差值的视频隐写算法设计及实现

为了提高视频隐写的隐蔽性和隐藏量,介绍一种新的视频隐写方法并在VC++6.0下得以实现.在这种算法中,数据嵌在场景变化最大的I帧宏块中,人眼不易察觉,从而提高了视频隐写的隐蔽性.为了扩大秘密信息的隐藏量,现使用一种新的方法三路像素差值(TPVD)算法完成信息隐写.实验结果表明该方法具有较高的隐蔽性和隐藏量.     

基于高阶统计量的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号易受高斯噪声影响的问题,从高阶统计量的理论入手,提出了由信号的高阶谱恢复功率谱.由恢复的功率谱提取故障特征信息的高阶统计量方法,建立了通过高阶谱恢复功率谱的数学模型,并对仿真数据和实测故障数据进行了分析.结果表明,利用高阶累积量对高斯噪声不敏感的特点,可实现高斯噪声下瞬态信号频率与功率谱的正确估计.与传统方法相比,本研究方法可以有效地提取滚动轴承故障特征,同时具有更高的分辨率.     

基于二维离散小波变换的数字图像水印方案

本文实现了一种小波域低频数字图像水印.图像经过L级的小波分解后得到的低频子图集中了原始图像的绝大部分能量,其系数分布、统计特性与原始图像相似,有较好的稳定性.使用扩频的方法将m序列作为水印加入到图像的小波低频子图中,在保证透明性的前提下,提高了算法的鲁棒性;并使用相关性计算实现了水印的盲检测.     

基于误差转换及图像域的圆度评定方法

针对工程应用中圆度误差评定方法存在理论深奥、计算复杂、检测效率低且不适用于大容量采样点的问题,提出了一种基于误差转换及图像域的圆度误差评定方法。该方法首先将图像域测量得到的原始圆度误差进行转换,使其满足误差评定的要求;然后以最小二乘圆为起始圆,寻求半径或半径差的“极大中的极小”,通过对最小二乘圆进行小尺度平移,并用遗传算法得到该平移规划坐标,从而获得平移后的理想圆并求得圆度误差值;最后对某型号零件进行试验,试验结果与用三坐标测量得到的结果相吻合,表明该方法可以有效、正确地进行圆度误差的评定。     

基于SolidWorks工程图中旋转局部剖视图的表达方法研究

研究了利用SolidWorks由三维模型生成二维工程图中存在的问题,对于由平行剖切面、相交剖切面复合剖切获得的局部剖视图给出了一种解决方法。     

基于SolidWorks工程图中旋转局部剖视图的表达方法研究

研究了利用SolidWorks由三维模型生成二维工程图中存在的问题,对于由平行剖切面、相交剖切面复合剖切获得的局部剖视图给出了一种解决方法。     

基于混合特征的移动机器人图像匹配算法

针对移动机器人定位过程中视觉图像处理速度慢以及特征点提取与匹配实时性、准确性差的问题,提出了基于颜色矩的改进SIFT分级图像匹配算法。首先改进SIFT算法,扩大极值点检测范围;采用Sobel算子计算特征点的梯度方向和幅值;以向量夹角为准则度量SIFT特征相似性,提高SIFT特征提取与匹配的速度和精度。图像匹配时先采用颜色矩对环境图像序列进行相似性排序,改进SIFT特征,再与排序后图像依次进行精确匹配,分级匹配提高了移动机器人的定位速度和精度。实验结果表明：与原SIFT相比,改进SIFT提高了特征向量的显著性,误匹配率降低约9.2%,特征点数量减少约20%;分级匹配提高了图像匹配速度和精度,SIFT特征计算量减小60%,总体耗时缩短40%。达到移动机器人定位实时性和鲁棒性的目的。     

建构主义指导下的工程制图教学

根据对“建构主义”学习理论的理解,探索在工程制图教学中如何用建构主义指导达到教学,以兴趣为建构知识的基石．以参与为建构知识的动力,以学生为建构的主体,力求提高教学效果,更好地培养学生进行空间思维、想象、绘图和读图能力。     

逆向工程中一种基于点云的制造特征识别方法

针对点云识别制造特征可以为逆向工程系统和CAX系统集成提供一个直接通道。利用特征组成面集及其之间的约束关系进行制造特征识别。首先利用模糊c-均值聚类方法对点云进行分区,利用分区过程中得到的隶属度找出面片的邻接关系,对分片点云进行曲面类型判别,利用最小二乘法进行平面或二次曲面的几何参数提取,对选取的面片进行平行、垂直、相切、凸凹等约束关系判别,与预先定义的特征规则相匹配,从而实现制造特征识别。实例验证了本文算法的有效性。     

基于多种检测像素预测方式的LSB图像信息隐藏检测

本文突破了传统LSB隐写分析算法只针对图片整体特征提取、监测手段不够精细的缺陷,提出了针对每一像素点的针对性判断。算法主要利用图像函数估计、噪声判断、像素值估计等方法,通过预测每一像素是否被改动,来判断整张图片的嵌入情况,从而实现小嵌入率隐写分析与嵌入点大致估计的目标。算法的检测率较以往算法有明显提高,对低嵌入率（1%以内）的LSB嵌入检测效果尤为有效。同时对高嵌入率的嵌入,算法保证了99.9%以上的准确率。     

基于毕业设计图样的工程图学教学改革

总结了机械专业毕业设计图样中存在的问题,分析了出现这些问题的原因,提出了从工程图学的教学内容、教学手段以及工程图学教师自身等方面进行教学改革的措施,形成新的教学体系,可为学生学习后续课程和未来工作打下良好的基础。     

基于图像深度学习的零件加工特征信息提取方法

针对各类基于模型定义(MBD)的零件模型加工特征的信息集成问题,提出一种多层次提取架构的加工特征全息信息提取方法.通过对零件的结构特点进行分析,以具有制造语义且无法拆分的最简化特征实现加工特征的分类;在阐述提取策略的基础上,构建了基于深度学习图像识别技术的加工特征分类器;依据MBD模型信息标注的特点快速定位、抽取加工特...