基于二元Golay隐写码的快速隐写算法

文章首先研究了基于二元Golay码的隐写编码的性能,然后研究了基于二元Golay隐写码的快速实现问题,提出了一种快速隐写算法。该算法在不提高载体数据修改率的前提下,有效降低了编码的计算复杂度,提高了隐写算法的实现效率。     

基于标签关联性的多标签Scratch分类算法

为了实现Scratch可视化编程领域的作品分类,提出了一种基于标签关联性的多标签分类算法（MLLR）,构建了一个有效的多标签Scratch分类模型.首先提取作品的Block使用特征、计算思维技能特征和复杂度特征3类特征作为分类特征;然后针对RAKEL算法随机选择标签子集,忽略了标签间的关联性,提出了改进的MLLR算法,该方法根据多标签之间的关联性来划分标签子集,再训练相应的标签幂集子分类器.实验结果表明,MLLR算法在分类性能和时间性能上优于RAKEL等多标签分类算法,构建的分类模型对于Scratch作品具有较强的适用性,分类的准确率达到81.3%.     

基于LHA密写的信息隐藏技术设计

针对LSB密写的不足,提出了基于最小直方图失真（LHA）密写算法.介绍了LHA密写算法的理论以及详细的LHA全过程的程序,运行结果：LHA可以将秘密信息准确提取出来.当秘密信息量不太大时,LHA密写有很好的视觉隐蔽性、统计隐蔽性,它还具有密钥可选择性、对称的藏算法,从而有很好的安全性.     

基于标签相关性的多标签分类AdaBoost算法

在多标签分类问题中,标签之间往往是相关的,为了提高分类性能,利用标签之间的相关性,提出AdaBoost.MLR算法和标签相关性分析方法。AdaBoost.MLR算法采用余弦相似度来计算标签相关性矩阵,利用标签相关性矩阵对原始标签矩阵进行补全转换为模糊标签矩阵,将标签空间划分为标签集、标签相关集和标签无关集,结合标签之间的相关性和弱分类器的分类情况,对样本权重进行调整。AdaBoost.MLR算法也能解决多类别分类问题,在其标签相关性的计算中,根据已经训练的弱分类器得到的临时强分类器的分类结果,构造标签相似性矩阵。实验结果表明,文中提出的算法在实验数据集上优于现有的算法,尤其在标签相关性复杂的数据集上分类性能有显著提升。     

基于H.264标准的视频混沌密写算法

基于目前最新的视频编码标准H.264,运用混沌加密和混沌密写,提出一种视频混沌密写算法。采用标准视频序列进行了仿真,并分析了算法的性能。结果表明:该算法不仅能快速和有效地进行密写,而且解码后视频序列的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)基本上不受密写影响。     

基于LS-SVM的多标签分类算法

多标签分类是指部分样本同时归属多个类别.基于数据分解的算法因训练速度快、性能良好而得到广泛的应用.本文采用一对一分解策略,将k标签数据集分解为k(k-1)/2个两类单标签和两类双标签的数据子集.对每一训练子集统一用LS-SVM模型建立子分类器,当出现双标签样本时将其函数值设为0,并确定适当的分类阈值.对情感、景象和酵母数据集的实验结果表明,本文算法的某些性能指标优于现有一些常用的多标签分类方法.     

基于博客标签的博文分类算法

针对博文内容包含多主题、类别归属不明显,以及传统的文本分类方法直接应用于博文效果不理想等问题,提出了一种基于标签的博客文章分类方法．该方法将文本分类问题转化为图优化问题,并提出了一种利用迭代算法计算图中节点属于各类别的概率值．实验结果表明,与传统的文本分类方法相比,所提出的分类方法有效地提高了博文的分类性能．     

基于BOC调制技术的相关检测算法

通过对BOC信号的机理研究,提出利用平方倍频检测法检测BOC调制信号的载波频率,利用相关性对解调出的BOC基带信号的亚载波频率和扩频码码速进行检测．对算法的有效性进行了仿真测试,结果表明算法能有效地实现对BOC信号的载波频率、亚载波频率和伪码码速的检测．     

基于标签和协同过滤的改进推荐算法研究

针对基于标签和协同过滤的个性化推荐(TCF)没有考虑评分数据的作用和用户兴趣标签稀疏的问题,提出了一种加入评分数据并扩展用户兴趣标签的基于标签和协同过滤的改进推荐算法(ITCF).首先,以项目- 标签相关度构造项目特征向量,并结合评分构造用户特征向量和用户-标签关联度; 其次,对用户的历史偏好标签集进行基于标签相似性和基于近邻用户偏好的扩展; 最后,以MovieLens数据集为例对ITCF算法的有效性进行实验验证.实验结果表明,在稠密的数据集中,ITCF算法的平均准确率和平均召回率比文献[2]和[3]算法的平均准确率和平均召回率分别提升约2.0%和1.7%; 在稀疏的数据集中,当推荐项目数不超过20时,ITCF算法的平均准确率和平均召回率约比文献[2]和文献[3]算法的平均准确率和平均召回率分别提升约0.2%和0.8%.因此,本文提出的ITCF算法具有较好的应用前景.     

基于层次架构的WSN标签寻址技术研究

针对基于地址的寻址方式无法满足以业务为中心的大规模无线传感器网络(WSN)寻址要求的问题,提出了一种适合大规模异构WSN的层次架构和基于该架构的一种标签寻址(LBA)机制。LBA寻址机制将不同业务类型进行编码从而形成标签,对业务数据进行标记,通过建立标签与节点地址之间的映射关系,实现基于业务的寻址。仿真结果表明,LBA寻址机制在数据查询响应时间、报文递交率等方面都优于传统的基于地址和其他基于内容的寻址方式,更适合大规模分层WSN的应用。     

音频信息隐藏技术在网络通信中的应用研究

信息隐藏技术是保障网络通信系统安全的重要部分,它着眼于被隐藏信息本身的不可探测性,利用该技术可在音频文件中嵌入秘密信息以达到隐蔽通信的目的.首先介绍了基于信息隐藏技术的隐蔽通信的基本模型,分析了计算机网络中信息隐藏的特点;对网络保密通信中的信息隐藏技术进行了分类比较,并对信息检测技术进行了研究;最后指出了目前该研究领域的具体应用、存在的问题及今后的发展趋势.     

一种基于DCT变换的音频隐藏算法研究

提出了一种新的音频隐藏算法，即通过量化处理数字音频信号离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT）域系数来隐藏信息，该算法在提取所隐藏的信息时不需要原始的音频信号。仿真结果表明：这种算法具有较好的鲁棒性和隐秘性。     

回声隐藏技术的应用研究

信息隐藏技术对于版权保护和保密通信非常重要.基于声音隐藏技术,分析了回声隐藏的嵌入和提取过程.然后,利用MATLAB工具编程,将文本信息嵌入音频载体中.在隐藏容量方面,依次隐藏8、30和100个比特信息,并且对隐藏100比特的信息进行分析.结果表明,在衰减系数为0.7或0.8左右,信息恢复率较好,高达82%.最后,对回声延时的取值合理性进行了分析.     

一种基于人耳听觉模型的窄带音频信息隐藏算法

为了更好地解决在窄带语音通信中进行强鲁棒性、高透明性信息隐藏这一难题，通过对人耳听觉和窄带通信系统模型的深入研究，提出了一种基于人耳听觉模型的窄带音频信息隐藏算法. 大量实验表明，该算法能很好地抵抗窄带通信中的D/A、A/D和信道噪声等攻击，具有很强的鲁棒性；在时域、频域，尤其是在听觉上具有很好的透明性. 同时，算法的隐藏容量可达20 bit/s，具备智能盲检测特性，有很高的实用价值.     

一种基于人耳听觉模型的窄带音频信息隐藏算法

为了更好地解决在窄带语音通信中进行强鲁棒性、高透明性信息隐藏这一难题，通过对人耳听觉和窄带通信系统模型的深入研究，提出了一种基于人耳听觉模型的窄带音频信息隐藏算法. 大量实验表明，该算法能很好地抵抗窄带通信中的D/A、A/D和信道噪声等攻击，具有很强的鲁棒性；在时域、频域，尤其是在听觉上具有很好的透明性. 同时，算法的隐藏容量可达20 bit/s，具备智能盲检测特性，有很高的实用价值.     

语音信息隐藏容量研究

在现有水印隐藏容量模型研究的基础上,提出了MPEG声心理学模型1掩蔽门限限制下的语音信息隐藏容量和一种能够达到该理论容限的秘密信息编码方法.同时也计算出当采样率为44.1 kHz的载体语音概率密度函数满足高斯正态分布时,其在MPEG声心理学模型1掩蔽门限限制下的隐藏容量为2787 bit/s.     

基于RS码的有扰信道信息隐藏技术的研究

现阶段信息隐藏算法大都采用信源数据作为载体，本文提出了一种基于RS码的有扰信道信息隐藏算法，该算法是将隐秘数据作为信道中的噪声嵌入到对信源的RS编码中。只要在一个码字中嵌入的数据量与噪声的和小于该码的纠错能力，那么该隐藏过程对隐秘对象译码后的数据没有任何影响。实验表明，在信道误码率一定时，当隐藏信息的嵌入率小于某一数值时，该算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于Fibonacci变换的音频相位水印算法

本文将Fibonacci变换作为一种水印预处理方法,和传统的相位水印方法结合,提出了一种基于Fibonacci变换的音频相位水印算法,改进后的算法和传统算法相比具有更好的鲁棒性．     

基于DFT域的图像信息隐藏技术

为了实现盲提取,提出了把图像的DFT域系数进行量化处理,将秘密数据隐藏在隐秘图像的DFT频域系数量化结果的奇偶特性上.通过一系列攻击实验表明,该算法具有稳定性和安全性,能抵抗滤波攻击和奇偶统计分析.     

基于语音采样点倒置的图像信息隐藏算法

为提高图像传输的安全性,将基于音频采样点倒置的算法用于基于语音的图像信息隐藏算法中,引入了静音检测（voice activity detection,VAD）技术筛选适宜隐藏信息的语音段,并采用Logistic混沌映射对秘密图像预处理。实验表明,该算法实现了盲提取,较大地降低了提取误码率,嵌入图像信息后的载体语音具有良好的透明性和鲁棒性。