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基于目前的DCT系数加密算法在安全性、压缩比和信噪比上都各自存在缺点,提出了一种新的适用于H264/AVC的DCT系数分层置乱算法(DCLSA)。该算法针对H264/AVC中4×4 DCT变换的特点,首先将同一宏块中每个4×4块DCT系数进行块间分层,构建系数分层模型,然后可根据安全性要求对不同层系数进行随机置乱,实现加密编码。通过性能比较和具体实验效果分析,此算法具有更高的安全性、更优的压缩比和较好的信噪比,适合于H.264/AVC的网络安全应用。 相似文献
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随着现代贸易和物流行业信息化程度以及对产品的溯源要求越来越高,二维码和电子标签作为物流监管和产品溯源的两种常用技术各具优势,两者将长期协同助力物流和产品供应链实时监管。然而在二维码和电子标签之间进行信息转换处理的过程中,目前缺乏对应的数据转换方法。针对上述问题,构建了一种二维码和电子标签的互通性系统模型,并以编码数据结构商品二维码和SGTIN-198 EPC电子标签为载体研究了一种数据转换方法。该方法能有效应用于产品标识和溯源过程中,实现二维码和电子标签之间的数据转换。 相似文献
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传统的属性值对抽取方法通常应用于短文本,且仅限于抽取字符串属性。提出一种触发词与属性值对的联合抽取方法,不仅能够通过识别触发词确定长文本中的信息语句,从而确定二元语义属性的取值,而且能够考虑触发词、字符串属性和属性值的相互依赖关系,基于条件随机场构建联合标记模型,提高字符串属性值对的抽取性能。实验结果显示,与传统方法相比,所提出的方法能够抽取二元语义属性值对,并且对字符串属性的抽取准确率、召回率和F值分别提高15.3%、15.5%和15.5%,同时抽取所用平均时间降低76.29%。 相似文献
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该文提出一种基于句法规则和HowNet词典的商品评论细粒度观点分析方法,主要包括三个模块: 评价对象抽取、评价对象—评价词对抽取、评价对象总体观点得分计算。具体思路为: 首先,结合词性标注和频繁项集方法构建一个初始的评价对象词典,便于重用和修正商品的总体评价维度;其次,基于爬取的电商评论文本真实数据设计了评价对象—评价词对抽取规则;最后,借助HowNet词典分别计算不同评价维度的观点综合得分,进而对比同一商品不同品牌在各个维度下的总体观点评价,该方法在商品评论语料集上验证了有效性。 相似文献
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