基于联合最大后验概率的语音增强算法

针对传统谱减法存在的算法缺陷,提出一种基于联合最大后验概率的改进谱减法.传统谱减法通过获取带噪语音与噪声的幅度差值,并提取带噪语音的相位信息进行语音信号重建.该方法因为谱相减产生“音乐噪声”,并因为相位估计不准确,导致低信噪比下信号增强效果不理想.为此,引入多频带谱减法和相位估计,通过划分频谱,分别在子频带进行谱减法,有效降低“音乐噪声”的影响;同时构建基于最大后验概率的相位估计器,联合信号幅度函数和相位函数,通过多次交替迭代得到相位估值.实验结果表明,相对于传统谱减法,在低信噪比下该算法有效提高增强语音的质量感知和可懂度.     

基于概率和自适应的最大后验概率盲均衡算法

为了减小最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)盲均衡算法中稳态剩余误差和加快收敛速度,提出了一种改进的基于概率和自适应σ的MAP盲均衡算法。根据概率论的原理,分析了MAP算法中σ表示的实际意义,改进算法通过改变更新方程中的高斯信号方差值σ,即由固定值改为可变值,再运用不等概思想进一步的提高了MAP算法的收敛性能。仿真结果表明,与MAP盲均衡算法相比,改进型MAP盲均衡算法具有更好的均衡效果和收敛性能。     

一种基于最大类间后验概率的Canny边缘检测算法

在分析了传统的Canny算法的基础上,用自适应滤波器代替原有的高斯滤波器,并利用交叉熵来度量目标和背景间的差异,结合贝叶斯判断理论,将这种类间差异性用原始图像中的像素点判决到目标和背景两类区域的后验概率之间的交叉熵的平均值来表示,通过最大化将像素点判决到不同区域的后验概率来获取最优的高低阈值。实验证明改进的算法具有很好的边缘检测效果。     

基于概率模糊认知图的混合入侵检测方法

结合模糊认知图理论，构造基于概率模糊认知图（PFCM）的攻击图来描述入侵行为，提出一种结合误用检测和异常检测的基于PFCM的混合入侵检测方法．该方法用模糊概念描述异常，用数值运算代替模式匹配，并利用概率测度有效表示各因素问关系的不确定性．构造基于PFCM的Smurf攻击图并进行检测实验，实验结果表明该方法能在保持高检测率的情况下降低误报率，并具有较好的鲁棒性．     

基于后验概率SVM的仿真模型验证方法*

针对复杂系统建模与仿真中模型验证的特点,提出基于后验概率支持向量机（support vector machine, SVM）的仿真模型验证方法。采用基于误差分析的特征提取方法提取各可选仿真模型和实际系统输出的特征向量,利用各可选模型的特征向量及相应的模型标号组成训练集建立后验概率SVM模型,将实际系统的特征向量作用于后验概率SVM模型,依据其概率输出判别可选模型相对于实际系统的有效性。以某型飞行器制导控制系统仿真模型验证为例,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于最大后验概率和鲁棒估计的图像恢复推广变分模型

基于最大后验概率和MRF理论的图像恢复描述框架,提出一个面向图像恢复的推广变分模型.模型中将噪声建模为广义正态分布,利用最大似然法估计形状参数自动选择合适的范数作为数据保真项;将图像梯度场的分布建模为混合密度类,利用鲁棒估计理论构造一个耦合全变差积分和Dirichlet积分的图像先验模型作为正则化项.利用推广泛函的凸性,讨论了该推广模型的最优解存在性.最后提出结合梯度加权最速下降和半点格式的数值迭代算法.实验结果表明,推广模型能自动区分污染图像中的噪声分布特性,对于高斯噪声和脉冲噪声的污染图像都能取得很好的恢复效果.通过计算峰值信噪比和边缘保护指数,分析和评价了推广模型与目前其他变分方法的性能.     

基于再采样的图像重采样伪作检测

重采样是图像篡改中的一种典型操作,针对现有重采样伪作检测算法对于JPEG压缩格式的图像检测效果不理想,也无法准确估计其中的缩放因子的问题,提出了基于再采样的图像重采样检测算法。该算法先将待检验的JPEG图像以缩放因子小于1进行再次重采样,以削弱JPEG压缩对算法的影响,再利用重采样信号二阶导数具有的周期性来进行重采样操作检测。实验结果表明,该算法具有很强的抗JPEG压缩能力,同时能够准确估计真实的缩放因子。另外,该算法对于经过不同缩放因子而得到的图像进行合成时的重采样操作,也有明显的检测效果。     

基于最大后验概率的语音合成说话人自适应

在基于隐马尔可夫模型的语音合成说话人自适应中,通常的最大似然线性回归(Maximum likelihoad linear regression, MLLR)方法在自适应后的音质和相似度等方面与原始语音仍有一定的差距.为了改善说话人自适应的效果,本文从识别的理论出发,将结构化最大后验概率准则(Structure maximum aposteriori probability, SMAP)应用到语音合成的说话人自适应中,并将MLLR,MAP,SMAP等方法结合使用.通过一系列对参数、数据选取等实验,本文探讨了在语音合成中如何更好地提高说话人自适应后的音质和相似度.实验表明,在结合使用最大后验概率相关准则后,说话人自适应可以取得比MLLR更好的效果.     

ProMIS:概率图采样图像增广驱动的弱监督物体检测方法

目的 弱监督物体检测是一种仅利用图像类别标签训练物体检测器的技术。近年来弱监督物体检测器的精度不断提高,但在如何提升检出物体的完整性、如何从多个同类物体中区分出单一个体的问题上仍面临极大挑战。围绕上述问题,提出了基于物体布局后验概率图进行多物体图像增广的弱监督物体检测方法ProMIS（probability-based multi-object image synthesis）。方法 将检出物体存储到物体候选池,并将候选池中的物体插入到输入图像中,构造带有伪边界框标注的增广图像,进而利用增广后的图像训练弱监督物体检测器。该方法包含图像增广与弱监督物体检测两个相互作用的模块。图像增广模块将候选池中的物体插入一幅输入图像,该过程通过后验概率的估计与采样对插入物体的类别、位置和尺度进行约束,以保证增广图像的合理性;弱监督物体检测模块利用增广后的多物体图像、对应的类别标签、物体伪边界框标签训练物体检测器,并将原始输入图像上检到的高置信度物体储存到物体候选池中。训练过程中,为了避免过拟合,本文在基线算法的基础上增加一个并行的检测分支,即基于增广边界框的检测分支,该分支利用增广得到的伪边界框标注进行训练,原有基线算法的检测分支仍使用图像标签进行训练。测试时,本文方法仅使用基于增广边界框的检测分支产生检测结果。本文提出的增广策略和检测器的分支结构在不同弱监督物体检测器上均适用。结果 在Pascal VOC（pattern analysis, statistical modeling and computational learning visual object classes）2007和Pascal VOC 2012数据集上,将该方法嵌入到多种现有的弱监督物体检测器中,平均精度均值（mean average precision,mAP）平均获得了2.9%和4.2%的提升。结论 本文证明了采用弱监督物体检测伪边界框标签生成的增广图像包含丰富信息,能够辅助弱监督检测器学习物体部件、整体以及多物体簇之间的区别。     

基于再采样的图像重采样伪作检测

重采样是图像篡改中的一种典型操作,针对现有重采样伪作检测算法对于JPEG压缩格式的图像检测效果不理想,也无法准确估计其中的缩放因子的问题,提出了基于再采样的图像重采样检测算法。该算法先将待检验的JPEG图像以缩放因子小于1进行再次重采样,以削弱JPEG压缩对算法的影响,再利用重采样信号二阶导数具有的周期性来进行重采样操作检测。实验结果表明,该算法具有很强的抗JPEG压缩能力,同时能够准确估计真实的缩放因子。另外,该算法对于经过不同缩放因子而得到的图像进行合成时的重采样操作,也有明显的检测效果。     

基于JPEG双量化效应的图像盲取证

JPEG图像的双量化效应为JPEG图像的篡改检测提供了重要线索.根据JPEG图像被局部篡改后,又被保存为JPEG格式时,未被篡改的区域(背景区域)的离散余弦变换(DCT)系数会经历双重JPEG压缩,篡改区域的DCT系数则只经历了1次JPEG压缩.而JPEG图像在经过离散余弦变换后其DCT域的交流(AC)系数的分布符合一个用合适的参数来描述的拉普拉斯分布,在此基础上提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前后DCT系数统计特性的变化,并依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出图像篡改中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩块的特征值.然后设定阈值,通过阈值进行分类判断就可以实现对篡改区域的自动检测和提取.实验结果表明,该方法能快速并准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次压缩因子小于第1次压缩因子时,检测结果相对于利用JPEG块效应不一致的图像篡改盲检测算法和利用JPEG图像量化表的图像篡改盲检测算法有了明显的提高.     

基于TSVD的图像复制区域伪造检测算法

提出了一种有效的盲检测算法来识别图像复制区域伪造。该算法采用截尾奇异值分解(truncatedsingular value decomposition,TSVD)变换来处理图像块数据,并对图像块进行相似性匹配检测。实验结果表明,本算法具有较强的检测能力,能够有效抵抗多种修饰操作,如JPEG有损压缩、高斯模糊、高斯白噪声污染等。     

基于Lambert-Phong模型的图像盲取证方法

由于现有的图像盲取证方法中所使用的光照模型不能有效地表征物体表面的实际光照效果,提出Lambert-Phong光照模型。该模型同时考虑光照的漫反射和镜面反射,利用该光照模型对无限光源模式下的图像进行蓄意修改检测。实验结果表明,Lambert-Phong光照模型能较准确地计算出图像中不同目标的光照方向,有效地判别出图像是否经过蓄意修改。     

重采样图像的盲检测技术

数字图像取证技术是一门不依赖任何图像先验知识而对图像来源和内容真实性进行认证的新兴技术。重采样检测是数字图像取证的一个重要分支,已成为当前的研究热点。详细分析对比了两类图像重采样盲检测算法：基于期望值最大化的重采样检测和基于差分周期特性的重采样检测,并对当前应用和后续研究进行相关论述。     

基于谱相关性的数字图像真伪鉴别

如何区分逼真的计算机生成图像和真实的自然图像,是数字图像取证领域的一个重要研究方向。提出了一种基于谱间相关性的图像真伪鉴别算法。在单CCD数码成像过程中,每个像素只采集单一颜色值,缺失的颜色值通过颜色滤波阵列插值获得,而基于颜色滤波阵列插值的去马赛克方法会引起彩色图像三个颜色分量之间较高的谱间相关性。算法利用小波变换和标准互相关系数提取颜色组件谱间相关性,作为区分和识别特征。通过在标准图像库上的实验测试,表明所提取特征有效捕获了二类图像的差别,并具有较高的检测率。     

基于隐私保护的数字图像取证外包技术框架研究

将数字取证服务外包给云有利于满足公众和各类机构的鉴别服务需求,也是数字取证技术发展的必然。然而这也带来了隐私泄露的风险。在已有的相关领域的研究基础上,给出了具有隐私保护能力的数字图像取证云平台的系统框架,并对Copy-move检测、图像来源鉴别和基于自然图像统计特性的篡改检测3种数字图像取证技术给出了隐私保护实现框架,进而探讨了隐私保护的数字图像取证可能的发展方向。     

像素方向分布不一致性的图像模糊取证方法

相机的普及和图像处理软件的广泛应用使得数字图像正面临着被随意篡改和伪造的威胁。针对模糊润饰后的数字伪造图像,提出一种利用像素方向分布不一致性特征进行定位检测数字图像取证的方法。通过从图像中提取每个像素的方向特征来描述润饰操作对像素方向分布的破坏,在此基础上利用模糊区域与未模糊区域像素方向相关性的特征对模糊润饰的伪造图像区域进行定位。实验表明,该算法能够有效地对模糊润饰的图像进行检测和定位并且具有很好的鲁棒性。     

傅里叶-梅林变换的图像复制篡改检测

篡改检测已经成为数字图像取证的重要方法。虽然大多数情况下数字图像篡改都难以感知,例如区域复制篡改,它将图像中的对象区域复制到不交叠的其它区域,但仍然会留下少许篡改痕迹。提出了一种新的针对图像区域复制篡改的检测模式。其中,利用傅里叶－梅林变换提取图像块的几何不变量特征,相似性匹配则采用余弦相关系数。通过MATLAB仿真实验,验证了该算法不但可以适应平移、旋转及缩放等几何变换,而且能够有效抵抗噪音污染、模糊滤波以及有损JPEG压缩等攻击。     

用统计特征量实现的图像拼接盲检测

图像拼接是一种常见的图像篡改手段。为了对拼接的数字图像实施盲检测,提出一种新的拼接图像的检测方法。借用二分类的模式识别概念,使用图像质量评价量和矩特征量来建立模型,以捕获原始图像和拼接图像之间的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对拼接图像的盲检测进行了研究。实验结果表明,该方法具有精确度高、应用面广的优点。