信息安全中的数字水印算法研究

研究数字图像版权保护问题,数字水印要求不可复制、防攻击等特性.针对传统数字水印算法不能很好的抗几何攻击,为了更好对数字图像版权进行保护,提出一种图像归一化技术的数字水印算法.通过对原始图像和攻击后的图像的归一化处理,使水印和图像在嵌入与提取过程保证同步,提高数字水印抵抗几何攻击的能力.仿真结果表明,图像归一技术的水印算法能够很好抵抗各种几何攻击,提高了数字水印抗几何攻击的鲁棒性,为保护版权提供了参考.     

一种基于双向2DMSD的人脸识别方法

提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法.该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率.     

3D游戏开发中的碰撞检测算法研究

碰撞检测在三维游戏开发中是必不可少的环节。目前,主流游戏引擎大多采用基于层次包围体的碰撞检测算法,其基本思想是用一个相对简单的包围体逼近场景中复杂的物体。文中对当前三维游戏开发中常用的四种基于包围体的算法作了理论分析,并通过试验对四种不同的包围体算法作了性能测试。试验结果表明,紧密性越好的包围体其精度越高,但时间消耗也高。因此,在具体的游戏开发中,应根据实际游戏的特殊情况进行算法选用,才能取得较好的效果。     

一种基于位纠错的MPEG-4视频盲水印算法

提出一种MPEG-4盲视频水印算法：二值水印图像经Arnold变换扩频并与伪随机序列调制后得到的水印信息相同地嵌入到每一视频帧Y分量的DCT低中颊系数中,通过水印住来调整这些系数的大小,然后根据它们对嵌入强度的余数范围来提取水印位,该算法简单易实现。实验结果表明：本算法具有很好的不可见性,并对JPEG压缩、涂改、椒盐噪声和剪切等攻击都有很好的鲁棒性。     

基于C#语音合成的实现

语音合成是中文信息处理领域的一项前沿技术,对语音合成进行了初步研究,着重介绍了通过C#实现语音合成的方法,并给出了一个实例。     

快速结构化图像修补

图像修补的目的是对图像中缺失的区域进行修复,或是将图像中的物体抠去并进行背景填充,以取得融合到难以用肉眼分辨的效果。在图像修补的过程中,较大的结构信息是修补的难点。为此提出了一种快速结构化的图像修补算法,该方法将图像修补分为结构修补与纹理填充两个部分,即在用户指定待修补区域与结构曲线之后,首先定义全局最优化能量函数,并用动态规划与置信度传播的算法将其最小化来完成结构修补;然后对剩余的待修补区域通过按行扫描来进行纹理填充,其中对于边界处的点是使用基于样本的修补算法,而对于待修补区域内部的点,则使用快速的加权Ashikhmin-WL算法,扫描完成后输出修补后的图像;最后实现了一个快速结构化图像修补系统,并给出一些实验结果,从实验结果中可以看到,该方法的修补流程与算法是有实际应用价值的。     

基于形态学多结构基元的含噪图像边缘检测

为了研究基于多结构基元构成形态学结构基,提出了一种图像边缘检测算法.首先,定义由开-闭运算、以及闭-开运算加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,不同形状的结构元素能检测出不同方向和结构的边缘信息,对定义多方向结构元素以组成形态学结构基,应用此结构基对滤波后的图像进行边缘检测.通过仿真重建形成理想的图像边缘,仿真结果表明,应用于含噪图像边缘检测算法,使抗噪的MSE性能较"开-闭运算"方法减少了7.82%和6.38%,PSNR性能提高了14.68%和8.05%,在检测精度方面得到了连续和封闭的边缘信息,与经典算子检测算法比较边缘信息更清晰.     

Multisim在漏电开关保护技术设计中的应用

针对电子电路设计受到元器件、实验仪器的制约,介绍了Multisim软件在电子电路设计方面的应用.分析了漏电保护技术的基本原理,研究了基于运算放大电路实现漏电保护的技术,然后通过Multisim仿真软件对基于运算放大电路实现的漏电保护所需要实现的不同电路功能进行了仿真,并且给出了具体的仿真波形.仿真的波形表明采用Multisim仿真软件可以直接通过修改仿真元器件的参数方便地实现漏电保护器的各种功能,可见将Multisim软件应用于漏电保护器产品进行仿真开发是一种切实可行的方法.     

证据理论合成准则的一种新算法及其验证

研究证据理论是一种处理不确定问题的重要方法,以往的改进方法大都只关注证据的冲突问题。针对证据合成准则在不确定的证据源较多和识别的框架较大时计算复杂,容易得到错误合成结果,根据出现的问题,提出了一种证据合成准则的简便计算公式,公式模块化程度高,易于编程实现,降低了计算难度。给出了公式的具体算法步骤,算法主要通过矩阵运算来完成。仿真实例表明相对于原始公式,计算简便,易于实现,同时仿真结果也验证了公式和算法的正确性与有效性。     

浅淡数据挖掘技术及其相关问题解析

数据挖掘(DataMining,简称DM),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,简称:KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、特殊的及有潜在应用价值的信息或模式.本文在了解数据挖掘的定义和市场前景的基础上,结合当今企业对数据挖掘技术的重视和数据挖掘技术对企业发展带来的巨大效益的现状,从众多发面提出和分析了数据挖掘技术在发展和应用过程中面临的主要问题.