一种基于视频压缩的信息隐藏算法实现

基于当前流行的视频压缩技术，提出了一种变换域嵌入算法，并通过仿真实验检验了该算法的有效性。该算法以视频图像离散余弦变换（DCT）矩阵的矢量嵌入为基础，以DCT子块为信息嵌入基本载体，将信息隐藏与频域变换相结合，简化了压缩过程的运算量，同时也提高了隐藏的鲁棒性和透明性。     

静音掩蔽和频域分段的音频指纹检索算法

为解决背景音及噪音等条件下音频检索识别率低的问题,提出静音掩蔽和频域分段的音频指纹检索算法。首先采用端点检测技术进行语音预处理,将有效语音帧重新组合并利用相邻子带能量差对其提取指纹特征,可有效解决静音帧指纹特征不鲁棒的问题。然后在检索匹配时根据不同音频信号在频域范围内的分布特点,对音频指纹在不同频率区间进行分段和加权,以更精确地计算模板和待检音频之间的相似度。实验表明,与Philips基线算法相比,所提算法在检索速度上提升了一倍,在受背景音等干扰的数据集上,平均准确率与召回率分别绝对提升17.94%和4.66%;与最新Philips算法相比,平均准确率与召回率分别绝对提升13.68%和2.45%。      

基于近红外光谱分析贡梨可溶性固形物全局模型的鲁棒性

贡梨是大众喜爱的水果,为研究不同检测方向对近红外在线检测贡梨可溶性固形物SSC的影响,提出全局模型并分析其鲁棒性。在贡梨六个方向上收集光谱: 茎-花萼轴垂直,茎向上(A1)和茎向下(A5),茎-花萼轴和水平之间45°,茎向上倾斜(A2)和茎向下倾斜(A4),茎-花萼轴水平,茎朝向右侧光(A3),茎花萼轴水平,茎朝向带移动方向(A6)。SSC范围为9.53~14.70的150个样品分为115个标准偏差为1.05的校准集和35个标准偏差为0.93的预测集。采用偏最小二乘回归PLSR分别建立六个局部模型和一个全局模型,局部模型由各方向的115个校正集数据经过Savitzky-Golay卷积平滑、多元散射校正MSC、高斯滤波平滑GFS三种不同的预处理方法处理后使用偏最小二乘回归PLSR建立而来;用本方向校正集数据建立的局部模型验证本方向的35个预测集数据,比较这三种预处理方法后所建立的PLSR模型,结果表明经过GFS处理后建立的模型验证效果最好,因此六个局部模型和全局模型均采用GFS处理后建立的PLSR模型。全局模型是由A1,A2,A3,A4,A5和A6六个方向的690个校正集光谱数据经过GFS预处理后采用PLSR建立的贡梨SSC模型。各方向的预测集分别对七个模型进行验证,验证结果表明,局部模型虽然在本方向的预测效果强于全局模型,但无法验证其他方向,鲁棒性差,由此可知检测方向的不同对预测效果的影响很大;全局模型能够准确预测各个检测方向的贡梨SSC,全局模型的校正集相关系数R_c为0.828,校正集均方根误差RMSEC为0.424;A1,A2,A3,A4,A5和A6方向的预测集相关系数R_p分别为0.818,0.765,0.799,0.821,0.794和0.824,预测集均方根误差RMSEP分别为0.446,0.525,0.478,0.538,0.486和0.619;六个方向的R_p与R_c比较接近且均在0.800左右,RMSEC与RMSEP均在0.500左右,结果表明全局模型在检测不同方向的贡梨SSC上有着极好的鲁棒性。     

抗JPEG压缩和几何攻击的鲁棒零水印算法

针对数字图像传输时经常面临JPEG压缩和几何攻击,提出一种抗JPEG压缩和几何攻击的鲁棒零水印算法.将原始图像分割成互不重叠的子块,对每个子块进行奇异值分解,对奇异值矩阵进行harr小波变换,通过比较相邻两个子块奇异值矩阵小波低频逼近子带对角线元素的均值大小关系产生零水印序列.数学理论分析表明:通过比较相邻两个子块奇异值矩阵所有奇异值的均值大小关系产生零水印序列,算法实质上没有对原始图像做任何改动,具有非常好的不可见性.实验结果表明,该算法在抵抗JPEG压缩和旋转、尺寸缩放、随机删除行列、偏移行列、打印-扫描几种几何攻击表现出比较强的鲁棒性.     

一种基于超混沌系统的立体图像零水印算法

为了在不改变立体图像质量的前提下对立体图像实施版权保护,提出了一种基于超混沌离散系统的立体图像零水印算法. 该算法利用立体图像左右视点小波变换域低频子带视差的稳定性以及离散余弦变换直流系数稳定的特点构造了一种视差零水印. 在水印构造过程中,利用了超混沌离散系统的初始值敏感性、参数密钥空间大和动力学行为复杂等特性映射视差零水印的 位置信息,从而增强了水印算法的安全性.此外,还分析了水印安全性与水印容量之间的关系. 实验结果表明,该立体图像视差零水印算法对加噪、滤波、压缩、剪切、图像放大和缩小等各种对称和非对称攻击表现出了 较强的鲁棒性.     

利用节点效率评估复杂网络功能鲁棒性

为了克服现有复杂网络鲁棒性研究模型只考虑节点失效的局部影响性和网络拓扑鲁棒性的缺陷, 提出了一种利用节点效率来评估复杂网络功能鲁棒性的方法. 该方法综合考虑节点失效的全局影响性, 利用网络中节点的效率来定义各节点的负载、极限负载和失效模型, 通过打击后网络中最终失效节点的比例来衡量网络的功能鲁棒性, 并给出了其评估优化算法. 实验分析表明该方法对考虑节点负载的复杂网络功能鲁棒性的评定可行有效, 对于大型复杂网络可以获得理想的计算能力.     

数字水印的鲁棒性评测模型

数字水印的鲁棒性是水印技术实用化的一个重要指标.与通过StirMark测试和各种仿真测试不同,定义互信息作为代价函数,建立水印系统鲁棒性描述和度量的一般模型.以扩频水印和量化水印为范例,推导出评测鲁棒性的互信息度量计算模型,并仿真分析了高斯噪声和JPEG压缩条件下互信息函数对鲁棒性的评估结果.实验以统计误比特率的方法计算图像DCT域中低频系数为载体的扩频水印误码率和一段音频数据三级小波细节系数为载体的量化水印误码率.互信息函数和误码率之间的匹配关系验证了互信息度量模型的有效性,互信息函数可以作为代价函数预测误码率的变化趋势. 关键词： 数字水印 鲁棒性 互信息 误码率     

基于Fourier-TOuNN的鲁棒性拓扑优化设计

为推广拓扑优化设计方法的工程应用,需要在设计过程中考虑结构鲁棒性以应对实际工程荷载的随机性。本文基于神经网络提出了鲁棒性结构拓扑优化设计的高效方法。该方法通过优化Fourier-TOuNN神经网络的权值更新描述结构拓扑的密度变量,并引入随机荷载下结构柔顺度平均值和标准差的加权总和作为目标函数,从而定义了随机荷载下的结构鲁棒性优化问题。利用神经网络的自动反向微分功能,实现了优化过程中灵敏度的直接求解。借助Fourier-TOuNN细部尺寸可控特性,可在结构中生成细小支撑以抵抗随机荷载。数值算例表明,采用本文提出的方法可以高效地获得鲁棒性稳健的优化设计结果。     

改进的最小方差算法在超声成像中的应用

为了提高最小方差超声成像算法的分辨率、对比度以及对噪声的鲁棒性,提出一种改进的最小方差成像算法。该方法首先基于回波信号中期望信号与噪声信号的可分离性将信号划分为期望信号和噪声信号,然后根据最小方差原理,求出加权向量使期望信号功率最小,同时,为了增加算法对噪声的鲁棒性,对信号方向向量增加一对约束条件,进一步提高图像质量。在全发全收和合成孔径模式下对点目标和吸声斑进行仿真,结果表明所提算法在全发全收模式下,-6 dB处分辨率在最小方差基础上提高了1倍左右,在合成孔径模式下,对比度在特征空间最小方差算法基础上提高了8 dB,且远优于传统延时叠加算法。最后通过实验进一步表明改进的最小方差算法图像在分辨率、对比度及对噪声的鲁棒性等方面表现更优,可以有效的改善超声图像的质量。      

非概率不确定性结构的鲁棒性分析

针对目前评价结构的鲁棒性还没有统一标准的问题,基于H∞鲁棒控制理论,建立了不确定性结构鲁棒性定量的评价方法.将外部荷载和结构自身的非概率不确定性用凸集模型表达,采用结构系统传递函数的H∞范数作为结构鲁棒性的定量评价指标.引入L2范数作为评价信号的度量,给出了考虑弹塑性的结构鲁棒性计算公式.分析单自由度并联结构体系,表明不考虑塑性将会高估结构的鲁棒性.分析桁架结构在静力与动力条件下结构的鲁棒性,验证了H∞鲁棒性评价指标可以合理有效地反映结构的鲁棒性.结果表明,增大结构的冗余度、提高关键构件的承载力储备可以增强结构的鲁棒性,而外部荷载和结构本身的属性的波动将降低结构的鲁棒性.