一种结合猫映射与L og ist ic 映射的语音加密算法

将猫映射(cat map)与Logistic映射相结合,构造了一种语音加密算法．该算法首先将语音数据堆叠成二维,然后利用二维猫映射将数据的位置置乱,最后利用一维Logistic映射构造替换表,对数据进行扩散．密码分析表明,该算法具有较高的安全性,能够抵抗统计攻击、差分攻击和已知密文攻击．与传统的DES算法相比,该算法加密速度更快,适用于实时语音加密．     

一种栅格图层的模糊叠置分析模型

为了更好地进行GIS空间分析,根据GIS应用领域中属性数据的区间值特征,首先利用区间值模糊集来描述模糊属性数据的模糊图层,然后基于区间值模糊集给出了一种栅格图层的模糊叠置分析模型,并改进了基于经典模糊集的模糊叠置分析方法。该模型利用区间值模糊集的基本运算,可以实现普通模糊叠置和加权模糊叠置,而采用区间值,则可以减少属性值模糊性的丢失,且叠置结果符合人们的认知和推理规律,实例结果表明,该模型能够较好地解决区间值属性图层间的模糊叠置分析问题。     

移动机器人地图创建中的不确定传感信息处理

该文研究移动机器人自主创建地图中的不确定传感信息处理问题,基于灰色系统理论提出了一种新的对传感信息进行解释和融合的方法用于声纳信息的处理,并以此建立环境的栅格地图.声纳的传感信息存在较大的不确定性,这里引入灰数的概念来表示和处理这种不确定性,对于机器人在不同位置的测量结果,根据灰色系统理论对信息的理解方式设计融合方法,得到一个对环境的整体表示.通过仿真环境和真实机器人平台上进行的创建地图实验,表明这种方法具有良好的鲁棒性和准确度.     

自适应分层粒子群稠密视差图估计

分析了遗传算法的缺陷,提出了自适应分层粒子群(PSO)立体匹配算法计算稠密视差图。首先采用SIFT(scale invariant feature transform)特征检测和匹配算法准确地确定视差范围;其次根据图像和视差范围的大小分层,建立由粗及细的自适应分层图像金字塔结构,加快搜索速度、减少错误匹配;然后在优化函数中引入能根据匹配窗口大小自动变化的因子来调整灰度项和平滑项数据的权重,并用改进的带变异算子的整数形式的PSO进行优化,避免了遗传算法搜索的盲目性以及容易陷入局部最优的缺陷,更快、更好地找到最优解。最后合成图像以及真实图像的实验结果表明该方法精度较高,速度较快。     

矿产资源规划图件要素分析及其数字化

在河池市第二轮矿产资源规划中,根据收集的资料和规划目标,对规划进行总体设计,细致分析矿产资源规划图件要素.由于地图绘制的发展趋势是由手工纸基底图向数字地图和电子地图过渡,因此该规划使用MAPGIS软件完成图形数据的采集和整理、图件的绘制和输出等工作,实现了矿产资源规划图件绘制的数字化.     

基于分析软件“CiteSpace”的声景研究英文文献知识图谱分析

国外关于声景的探索经历了数十年的发展,对其进行系统梳理与总结对于中国声景研究具有重要的借鉴价值.文章以“Web of Science”核心数据库中近20年的相关英文文献作为研究对象,依托科学计量分析软件CiteSpace的知识图谱绘制功能,展现国外声景研究的学科及期刊分布特征、理论基础与研究热点.研究发现,国外声景研究...     

六角格网的弧线矢量数据量化拟合方法

兵棋地图矢量化是指将地理信息因子以属性形式映射到以六角网格为组织结构的兵棋地图中的过程.由于地理信息连通结构复杂,其中包含大量的有向弧段数据,如何在保持原有拓扑连接的前提下快速准确地量化到六角网格一直是一个困难的问题.对此,提出一种串序匹配拟合方法.首先依据有向弧段生成所穿越的匹配单元序列;然后对每个匹配单元依据离散Fréchet距离确定最佳的拟合六角格边;最后寻找并连接各条有向格边序列的连通端点,形成连通图.实验结果表明,文中方法可以在线性时间内完成大量弧段的量化拟合计算;同时,由于在量化中弧段间的连接节点被调整到格点,各弧段间的连接关系可在拟合过程中得以保持;串序匹配拟合方法具有很好的适应性和很高的效率.     

利用地理坐标网分块的矢量地图脆弱水印方案

为解决矢量地图数据的完整性认证问题,提出一种利用地理坐标网分块的脆弱水印方案.首先利用地理坐标网按照一定的经差和纬差将矢量地图划分为互不重叠的数据子块,然后对每个子块内的数据点进行排序处理,利用嵌入位前的坐标信息生成脆弱水印,最后采用防数据点溢出策略通过修改坐标嵌入位将认证信息嵌入.水印检测与嵌入过程相对应,无需借助原始数据.数据认证时,通过对比检测出水印和生成水印的一致性,判断地图数据是否遭到了篡改.采用某地1:100万的道路线状数据进行水印性能评估实验,实验结果表明,该脆弱水印方案具有良好的稳定性、不可见性和篡改定位精度,能够对矢量地图数据的完整性进行准确认证.     

全景纵向漫游中极线匹配的置信传播算法

深度信息的获取是全景纵向漫游的关键基础,为了提高前后场景图像匹配的精确度,提出一种极线匹配的置信传播算法.首先根据对极几何原理,以图像中心点为基准全方向发散构建出前后场景图像的对极线;其次利用对极线路径信息在匹配代价函数中增加垂直方向的匹配代价分量,并用置信传播算法生成视差图;最后通过前后场景图像的几何关系构建视差与深度的计算模型,从而获取深度信息.实验结果表明,与局部优化算法相比,该算法深度图的结构相似性平均提高了0.22,峰值信噪比平均提高了24%,对于前后场景图像深度信息的获取具有更好的效果.     

空间金字塔分解的深度可视化方法

针对基于深度卷积神经网络的图像分类模型的可解释性问题,通过评估模型特征空间的潜在可表示性,提出一种用于改善理解模型特征空间的可视化方法.给定任何已训练的深度卷积网络模型,所提出的方法在依据原输入图像使得模型类别得分激活最大化时,首先对反向传播的梯度进行归一化操作,然后采用带动量的随机梯度上升训练策略,反向回传修改原输入图像.引入了通过激活最大化获得的图像可解释性的正则化方法,常规正则化技术不能主动调整模型特征空间的潜在可表示性,结合现有正则化方法提出空间金字塔分解方法,利用构建多层拉普拉斯金字塔主动提升目标图像特征空间的低频分量,结合多层高斯金字塔调整其特征空间的高频分量得到较优可视化效果.通过限制可视化区域,提出利用类别显著性激活图技术加以压制上下文无关信息,可进一步改善可视化效果.对模型学习到的不同类别和卷积层中单独的神经元进行合成可视化实验,实验结果表明提出的方法在不同的深度模型和不同的可视化任务中均能取得较优的可视化效果.