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1.
为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索(neural architecture search,NAS)的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行(列)等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行(列)和椒盐噪声有较强的鲁棒性。 相似文献
2.
设X是维数大于2的Banach空间,映射δ:B(X)→B(X)是2-局部Lie三重导子,则对所有A∈B(X)有δ(A)=[A,T]+φ(A),这里T∈B(X),φ是从B(X)到FI的齐次映射且满足对所有A,B∈B(X)有φ(A+B)=φ(A),其中B是交换子的和. 相似文献
3.
针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果. 相似文献
4.
文[1]提出了两个DEA的逆问题,并用搜索法来解.而本文根据所证的定理,对每个问题一般只要解二、三个线性规划问题就能得到答案. 相似文献
5.
6.
We employ a first-principles plane wave method with the
relativistic analytic pseudopotential of Hartwigsen, Goedecker and Hutter
(HGH) scheme in the frame of DFT to calculate
the equilibrium lattice parameters and the thermodynamic properties of
AlB2 compound with hcp structure. The obtained lattice parameters are in
good agreement with the available experimental data and those calculated by
others. Through the quasi-harmonic Debye model, obtained successfully are
the dependences of the
normalized lattice parameters a/a0 and c/c0 on pressure P, the normalized
primitive cell volume V/V0 on pressure P, the variation of the thermal
expansion α with pressure P and temperature T, as well as the Debye
temperature \ThetaD and the heat capacity CV on pressure P and
temperature T. 相似文献
7.
8.
本文考虑了选址区域内存在地理阻断情况下的一种基于GIS的选址问题.对单配送中心选址模型,以GIS返回的任意两点间的最短可行路径的长度作为修正距离函数,分析了目标函数在凸形选址区域上非凸非连续的性质.进一步,采用给出了一种近似搜索算法并通过一个实例计算与重心法进行了比较. 相似文献
9.
张志让 《数学年刊A辑(中文版)》2006,(2)
如果群 G 的所有真商群都是 FO-群,但是群 G 本身不是 FO-群,则称 G 为外 FO-群,本文将给出外 FO-群完全的结构描述. 相似文献
10.