基于动作条件交互的高效行人过街意图预测

城市化的进程不断加速,人车冲突问题已成为现代社会亟待解决的重大难题。复杂交通场景下,行人横穿马路行为导致交通事故频发,准确、实时地预测行人过街意图对避免人车冲突、提高驾驶安全系数和保障行人安全至关重要。本文提出基于动作条件交互的高效行人过街意图预测框架(efficient action-conditioned interaction pedestrian crossing intention anticipation framework,EAIPF)来预测行人过街意图。EAIPF引入行人动作编码模块增强多模态动作模式下的表征能力,挖掘深层骨架上下文信息。同时,引入场景对象交互模块挖掘与对象交互信息,理解交通场景中高级语义线索。最后,意图预测模块融合行人动作特征和对象交互特征,实现行人过街意图的鲁棒预测。所提出的方法在两个公共数据集JAAD和PIE上验证算法性能,准确率分别达到了89%和90%,表明本文方法可以在复杂交通场景下准确预测行人穿越意图。

一种基于迭代映射和图像内容的自适应水印算法

提出了一种新颖的基于迭代映射和图像内容的自适应水印算法。该算法将图像分割为互不重叠的图像块,利用分形维数分析图像块内容,选出反映图像自身特征的边缘和纹理区域。再根据图像块内部以及相邻图像块之间的方差特性将所选的特征区域细分为边缘、弱纹理和强纹理。对选取的特征块进行离散余弦变换并将经过迭代映射置乱预处理的灰度数字水印以不同的强度自适应地嵌入到中频系数中。实验结果表明该算法透明性好,安全性高,对剪切、低通和高通滤波、添加噪声和纹理以及JPEG压缩等具有较强的顽健性。

基于系数关系和分形维数的隐藏算法

提出了一种基于系数关系和分形维数的信息隐藏算法 该算法将原始载体图像分割成固定大小的图像块 ,利用分形维数与图像之间的关系确定每个图像块的特点 结合人类视觉系统 (HVS)的特性 ,选择代表边缘和纹理特征的图像块 ,对它们进行离散余弦变换 ,将信息嵌入到变换系数的关系中 隐藏的信息可以是字符序列、数字序列、文本文件、二值图像、灰度图像以及彩色图像等 实验结果表明该算法透明性好、保密性高 ,对几何攻击、滤波。

利用Arnold对称性变换的图像信息隐藏算法

提出了一种利用Arnold对称性变换的图像信息隐藏算法 .待隐藏的秘密信息以及公开的承载信息均为灰度级静止图像 .首先使用图像置乱技术将秘图变换成无意义的图像 ,同时用一个数值控制置乱的次数 ,并在嵌入和提取时作为密钥 .在此基础上 ,将密图嵌入到承载图像的DCT域系数中 .该算法实现的隐藏图像透明性好 。

基于Arnold变换和块匹配的灰度水印嵌入算法

提出了一种Arno1d变换和DCT相结合的灰度水印嵌入算法.该算法以灰度图象作为水印,用Arnold变换对灰度图象进行预处理;对作为承载信息的原始图象做分块离散余弦变换.在此基础上,利用DCT系数之间的关系,以块匹配的方式嵌入到承载图象中.该算法实现的水印图象透明性好,并具有一定的鲁棒性.

一种抵抗插值误差的数字水印方法

几何攻击会给数字水印带来同步误差和插值误差,现有的多数抗几何攻击的鲁棒水印方法都把焦点集中在同步误差上,对插值误差的研究甚少。介绍了常见的插值算法并指明了插值误差产生的原因,能够实现最佳的嵌入率、嵌入失真以及鲁棒性之间平衡的QIM(quantization index modulation)水印算法,进而分析了插值误差对QIM算法的影响,在此基础上提出了针对插值误差的逐像素点选择QIM水印算法。实验在纹理程度不同的10幅图像上进行。实验证明,提出的水印算法对插值误差的鲁棒性优于原始的QIM水印算法。

公共图书馆外文图书利用状况调查分析——以上海图书馆为例

本文通过对上海图书馆"外文图书利用情况问卷调查"的数据分析,了解读者的阅读倾向及其需求特点,以便提高外文图书采选质量,满足读者需求。

数字资源保障与服务--上海图书馆的思考和实践

随着数字、网络技术的迅猛发展,图书馆数字资源增量明显,服务形式也愈加丰富。于是,图书馆数字资源保障体系的重构被提上了议事日程。本文以此为背景,把上海图书馆近些年数字资源建设、服务及其绩效作为分析、研究对象,认为与城市数字化转型合拍、乘势加大数字资源采集力度,加强图书馆之间数字资源采购协调、国内外馆际互借和资源共享的力度,提高数字资源服务效能等是重构保障体系的关键。

英文图书出版社整体质量评估--以上海图书馆为例

国外图书出版社数量庞大,但质量良莠不齐,因此对英文图书出版社质量开展整体评估对图书馆的英文图书采选有相当的重要性。本文从目录网罗度、出版社结构、出版社读者外借率和获奖图书出版社对比等多维度对上海图书馆采选英文图书的出版社整体质量进行分析研究,提出改进出版社结构和图书载体的建议,及加大出版社调研和数字资源调研的方案。

导学互动教学模式在初中数学教学中的实践探索

在传统的初中数学教学中,教师通常采用讲授和传授知识的方式,学生主要是被动接受,这种教学模式存在着学生参与度低、学习动力不足以及概念理解能力较弱的问题.因此,为了促进学生的主动学习和合作学习,导学互动教学模式被引入到初中数学教学中.本文旨在为初中数学教师提供有关导学互动教学模式的实践经验和教学参考,促进数学教学质量的提升,培养学生的数学思维能力和问题解决能力.

公共图书馆环境类西文图书外借流通情况分析

环境问题越来越受到人们的关注。利用定量分析方法,对上海图书馆2012—2014年外借的X类(环境科学、安全科学)西文图书从流通/采访比、流通/馆藏比、读者对象、题名、作者、分类、主题、出版社、出版年等分析能够发现读者关注的热点和重点,了解读者的信息需求,从而为采访人员选购该类图书提供更有针对性的参考依据。

中学阶段英语口语教学的调查分析

随着社会日益的发展,各国之间的交流也是愈来愈繁密,语言作为沟通的桥梁,在各国交往中发挥的作用日益重要。英语作为一门世界性的语言,其重要性不言而喻,因此,中学阶段的口语教学就显得尤为重要。本文旨在通过对中学阶段口语教学情况的调查,了解口语教学过程中存在的问题以及口语学习遇到的难题,提出行之有效的解决策略。

奇偶性分类下大容量医学图像可逆水印算法

提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法。相比一般图像,医学图像拥有更多接近0值的像素点,在嵌入过程中容易溢出。通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息。本算法充分利用了医学图像中所有能携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率。为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法。实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量。对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也有一定的提升。

基于混合整数变换的高容量可逆数字水印

提出了一种基于混合整数变换的高容量可逆数字水印算法。该算法首先将图像分割成3×3的小块,从第一个图像块开始进行9像素的整数变换。然后应用压扩算法减小差值,并采用扩差法嵌入水印。引入压扩算法极大地增加了可扩的图像块的数目。对于不可扩的3×3像素块,算法进一步将其分割为3×1的图像块,应用3像素的整数变换,同样采用压扩算法和扩差法嵌入水印。混合嵌入方案和压扩算法的引入能够获得更易压缩的位置图,从而最大限度地提高了水印的容量。该算法一次嵌入的极限容量为8/9 bpp(比特/像素)。实验结果表明,本算法的透明性好,容量高。

基于边缘CFA内插特征一致性的图像拼接检测

为了有效检测数字图像是否被篡改,提出了一种新颖的数字图像拼接快速检测算法.首先,利用Canny边缘检测算子,依据阶跃性约束条件,筛选出阶跃型边缘像素点.分别针对自然图像中的阶跃型边缘和由拼接操作所形成的阶跃型边缘,建立垂直于边缘方向单像素序列的颜色滤波阵列(CFA)内插模型.通过计算该单像素序列的局部灰度直方图,设计CFA内插特征量,以测度拼接前后灰度水平级在直方图两端分布的差异.然后,基于此特征量,利用阈值法实现对自然边缘像素点和拼接边界像素点的分类,进而实现图像拼接检测与定位.标准拼接图像数据集上的测试结果表明,虚警概率仅为0.05时,本检测算法仍能达到0.97的高准确率.此外,该算法还具有较好的鲁棒性,可抵抗一定程度的JPEG压缩和模糊等后处理.

一种用于JPEG图像的高容量可逆水印算法

提出一种用于JPEG图像的高容量可逆水印算法。该算法利用JPEG图像DCT系数的零系数间隔确定修改的位置,利用间隔中零系数的个数确定水印嵌入量,进而嵌入水印信息。这样做不会带来如位置图等任何额外信息。该算法利用零系数间隔准确地提取水印,并能在水印提取后无损地恢复原始JPEG图像。实验结果表明,该算法在嵌入大量水印信息的情况下仍能取得满意的PSNR值,且图像文件大小的增加较小。

试析梁漱溟眼中的孔子人生哲学及其现代价值

20世纪初,儒家文化逐渐丧失了它的主体地位,再也不是合法的主流文化。但儒家文化在中国社会仍然起着不可忽视的作用。同时,随着梁漱溟对孔子学说的重新阐释,儒学在历史的舞台上再次发出光芒。梁漱溟开启了现代新儒家的思想历程。在梁漱溟看来,儒家文化作为一种人生哲学,指明了人类社会将如何生活的道路。他预言,世界文化的未来就是中国儒家文化的复兴。

基于粒子群算法和改进PM1的JPEG图像中的安全密写方法

PM1(加、减1)是LSB密写方法的一种改进,它的嵌入和提取几乎和LSB一样简单,却提供了更好的安全性。文中基于JPEG图像的属性对PM1进行改进,并结合粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)提出了一种用于JPEG图像的高安全性和高容量的密写方法。充分的实验表明,该方法在保持分块效应和直方图,以及高容量方面都优于现有的JPEG图像中的经典密写算法。

融合稀疏点云补全的3D目标检测算法

基于雷达点云的3D目标检测方法有效地解决了RGB图像的2D目标检测易受光照、天气等因素影响的问题。但由于雷达的分辨率以及扫描距离等问题,激光雷达采集到的点云往往是稀疏的,这将会影响3D目标检测精度。针对这个问题,提出一种融合稀疏点云补全的目标检测算法,采用编码、解码机制构建点云补全网络,由输入的部分稀疏点云生成完整的密集点云,根据级联解码方式的特性,定义了一个新的复合损失函数。除了原有的折叠解码阶段的损失之外,还增加了全连接解码阶段存在的损失,以保证解码网络的总体误差最小,从而使得点云补全网络生成信息更完整的密集点云Ydetail,并将补全的点云应用到3D目标检测任务中。实验结果表明,该算法能够很好地将KITTI数据集中稀疏的汽车点云补全,并且有效地提升目标检测的精度,特别是针对中等和困难等级的数据效果更佳,提升幅度分别达到6.81%和9.29%。

一种基于排序的JPEG码流无损水印算法

提出了一种基于排序的直接在JPEG码流中嵌入水印的算法,该方法在保证嵌完水印后图像无失真的条件下提高了嵌入容量。根据对JPEG图像中可变长度码使用情况的统计分析,通过将一幅图像中没有使用过的可变长度码映射为使用过的可变长度码来嵌入水印。在建立映射关系之前,首先对码流中出现过的可变长度码依据其在码流中出现的频率进行排序,然后使用排序后的结果建立映射关系,从而提高可变长度码的利用率,进而提高嵌入容量。在水印嵌入过程中,根据相应的映射关系和水印信息将码流中出现的可变长度码替换为映射的可变长度码。分析和实验结果表明,这种方法能够实现较高容量的水印嵌入,并且嵌完水印后图像无失真。