一种基于支持向量机和遗传算法的自适应图像水印方法

提出一种基于支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)的离散余弦变换(DCT)域盲数字图像水印方法.该方法能自适应于图像的局部特征.依据图像块的局部特性,利用SVM对图像块分类,自适应地确定水印嵌入强度,GA用来优化水印嵌入位置.实验结果表明该方法有较好的不可见性和较强对抗攻击的鲁棒性.     

基于距离谱回归的全景分割方法

全景分割旨在同时预测图像中每一个像素的语义标签和实例标签,是目前场景解析研究的难点和热点之一。针对现有的全景分割方法采用检测策略提取每个实例区域,无法有效解决实例遮挡的难题,提出一种基于距离谱的深度卷积全景分割模型。不同于现有的基于检测策略的全景分割方法,该模型利用前景像素点与边缘的距离关系构建最大距离和最小距离向量,在存在遮挡的情况下能够有效地刻画出同一实例不同区域的相对关系,从而缓解遮挡问题。为了有效预测最大距离谱和最小距离离谱,提出了一种基于卷积网络的距离谱回归模块。同时,为充分利用距离谱的实例表示优势,设计了2种由距离谱生成实例分割结果的方法。在Cityscapes数据集上进行了大量实验,实验结果表明,全景质量PQ达到了理想效果,本文方法有效。