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人工智能、5G网络技术的迅速发展开启了万物互联的新时代,计算能力的大幅提高使得基于计算困难性理论的传统密码算法受到威胁,数据安全和通讯安全已成为物联网时代亟待解决的首要问题,密码学由此进入智能化时代。新一代智能化密码学包括基于神经网络的智能密码算法和以机器学习为工具的智能密码分析这两大核心技术。前者利用神经网络的非线性特征设计加密过程,提高密文安全性;后者通过明密文数据集训练机器学习模型获得密文特征,提高密文破译效率。文中简要回顾了密码算法的发展历程,论述了密码学智能化常用的机器学习方法,重点梳理了国内外密码算法及密码分析智能化的最新进展,分析了目前密码学智能化的优势与不足,并探讨了未来的研究方向和面临的挑战。 相似文献
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一个基于Neugebauer方程的输入图像色彩误差校正模型 总被引:1,自引:0,他引:1
色空间转换在扫描输入图像的色彩管理中具有重要作用。现行基于光学曲线分析或黑箱法的色彩管理方法难以应用于扫描输入图像,在分析扫描物呈色原理和扫描误差产生原因的基础上提出了一个新的色空间转换模型。随后给出了模型推导的详细步骤:第一步,重新解释Neugebauer方程和Yule-Nielson方程参数.使原本只适合印刷网点的方程也适合于非印刷网点图像;第二步,对应于扫描物呈色原理.分单色、双色、三色逐步考察误差修正Yule-Nielson方程。最后.本算法与BP神经网络和多项式拟合算法比较,色彩转换精度有明显提高。 相似文献
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灰色理论在图像工程中的应用研究进展 总被引:16,自引:0,他引:16
随着传统图像信息处理技术的日趋成熟,寻求基于新理论和新思想的图像信息处理技术具有十分重要的理论意义和实用价值。为了使图像处理中的新理论——灰色理论更多地被人们所了解,首先简要介绍了灰色理论的研究内容、主要特点和基础理论;然后分别从图像处理、图像分析和图像理解3个层次来综述和分析灰色理论在图像工程中的研究进展,包括一些新的研究成果;最后,总结了在图像工程中应用灰色理论时,要解决的关键问题和未来的发展方向。研究结果显示,尽管灰色理论在图像工程中的应用研究还处于起步阶段,但其应用范围却几乎涉及了图像工程的各个方面,这充分显示它的广泛可行性、有效性,以及良好的发展潜力和应用前景。 相似文献
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针对传统的基本测地线活动轮廓( GAC)模型在检测噪声干扰、弱边界及凹陷边界目标的轮廓时提取效果不佳的问题,文中提出一种基于灰色关联分析的改进GAC模型轮廓检测方法。该方法利用灰色关联度代替梯度信息来构建停止函数。与传统的梯度信息相比,灰色关联系数对于具有模糊的边界信息的图像信息表示更为准确,从而更好地提取弱边界目标轮廓。初步实验结果表明,文中方法在提取弱边界目标轮廓时效果优于基于传统GAC模型和传统的LBF模型的轮廓检测方法。 相似文献
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作为计算机视觉、多媒体、人工智能和自然语言处理等领域的交叉性研究课题,视觉场景描述的研究内容是自动生成一个或多个语句用于描述图像或视频中呈现的视觉场景信息.视觉场景中内容的丰富性和自然语言表达的多样性使得视觉场景描述成为一项充满挑战的任务,综述了现有视觉场景描述方法及其效果评价.首先,论述了视觉场景描述的定义、研究任务及方法分类,简要分析了视觉场景描述与多模态检索、跨模态学习、场景分类、视觉关系检测等相关技术的关系;然后分类讨论视觉场景描述的主要方法、模型及研究进展,归纳日渐增多的基准数据集;接下来,梳理客观评价视觉场景描述效果的主要指标和视觉场景描述技术面临的问题与挑战,最后讨论未来的应用前景. 相似文献
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介绍了使用液态硅橡胶硫化成型的电缆附件中压中间接头产品的模具设计,其中包括应力锥、屏蔽管和绝缘体3种产品的模具结构;探讨了用于立式和卧式合模单元成型绝缘体硫化模具的结构特点以及产品成型工艺中常见问题的解决方法。对于了解、设计中间接头产品硫化模具和优化产品成型工艺具有参考意义。 相似文献
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为提高强噪声环境下的图像质量,提出一种图像增强新算法.该算法首先对含噪图像进行多尺度小波分解,得到不同尺度、不同方向下的频域信息,然后利用图像中噪声与边缘在不同频带上的分布规律和衰减特性,通过灰色理论中的灰色关联度来区分噪声与边缘,从而在噪声抑制和边缘增强两个方面提高图像的质量.实验结果初步显示,与传统的空域滤波方法和相对较新的小波自适应阈值去噪、Contourlet域自适应阈值去噪等方法相比较,新算法所得图像的视觉效果得到了改善,峰值信噪比最优,可用于强噪声环境下的图像增强预处理. 相似文献
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基于灰色遗传算法的快速图像匹配方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对图像匹配速度慢,抗干扰能力差的问题,将灰色关联理论与遗传算法相结合,提出了一种鲁棒性强的快速图像匹配方法——GGA(Grey Genetic Algorithm)法。该方法首先确定问题的参数空间,通过对参数空间编码和种群初始化得到待匹配的多个初始位置,然后利用模板图和当前搜索子图的直方图信息,分别构建参考序列和比较序列,并以两序列间的灰色关联度为适应度函数。在此基础上,初始群体经过选择、交叉和变异等操作逐代进化到搜索空间的优化区域,并逼近最佳匹配位置。实验结果显示,GGA法充分利用了灰色关联理论的小样本特性和遗传算法的计算并行性,在保证一定匹配精度的情况下,实时性和鲁棒性明显提高。 相似文献
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边缘检测是图象特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果.寻找一种对噪声不敏感、定位精确、不漏检真边缘又不引入假边缘的检测方法,一直是人们的努力目标.本文尝试与探讨了基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法.该算法首先对图象基元的特点进行分析,以确定非边缘点参考序列和待比较序列,然后通过两个序列之间的灰色关联度区分边缘点和非边缘点.实验结果证明,该算法不仅能够较为准确地检测出有用的边缘信息,具有一定的抗噪声能力,而且还可通过调整关联度阈值控制边缘信息量,因此其是一种有效的、具有可调功能的边缘检测新算法. 相似文献