基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏

提出了基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏方法。在图像的小波子带系数的最低位(LSB)嵌入隐藏数据,将数据嵌入到小波CDF(2,2)的高频子带系数中,符合人的视觉系统原理(HVS)。并使用直方图调整的方法防止溢出。小波阈值嵌入利用阈值T控制小波系数在最低位是否插入隐藏数据。该方法嵌入数据容量大(相同PSNR),PNSR高(相同容量)。通过对CorelDraw图像库1096幅图像测试,证明了提出的方法是有效的。

巴氏距离和K-L变换结合的特征选择

该文提出巴氏距离(BhattacharyyaDistance)和K-L(Karhunen-Loeve)变换结合的特征选择。采用巴氏距离特征选择眼3,5演的迭代算法,可以获得最小错误率上界。当特征维数高时,为了减少巴氏距离特征选择计算时间,对样本先进行K-L变换,将特征降低到中间维数。然后进行巴氏距离特征选择,降低到结果的维数。用基于MNIST手写体数字库的试验表明,该文方法比单纯用巴氏距离特征选择计算时间大大减少,并比主分量方法(即单纯使用K-L变换)特征选择的错误率小得多。

离散HMM的参数估计

给出了两种离散HMM参数估计，一种是首先估计HMM的转移概率和直接估计离散符号集的分布，然后假设各状态都是正态分布，再从符号集的离散概率分布，来估计正态概率分布的参数（GMM）；另一种是将离散符号设定为正态分布，用与连续HMM相似的方法，来估计离散HMM正态概率分布的参数。

模式信息处理的进展

本文简要概括了模式信息处理领域的理论系统与应用的最新进展,着重地介绍了计算机视觉的马尔理论,立体视觉与序列图象处理,计算机黑板,隐马尔科夫过程的语音识别,人工神经元网络以及模式信息专用的计算机并行处理结构等新动向。

自动选票机的图象对准

文章研究了扫描式自动选票机的图象对准。文中提出分级识别方法,采用层次搜索、模板匹配和特征匹配结合方法,进行对准标志第一级识别。采用中心加权套准选举圆圈的第二级识别。实践证明该选票图象自动对准方法是有效的。

车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.

基于期望最大化算法的音频取证中的篡改检测

音频取证中的插值检测是信号篡改检测的重要方面。因为信号的篡改经常伴随着重采样操作,而重采样后的插值信号会引入周期性信息。应用期望最大化(EM)算法能针对这种周期信息估计参数,从而检测出信号是否被篡改。为了使EM算法迭代效果更好,更适用于音频信号的插值检测问题,提出针对音频信号的特点,引入音频幅度直方图,排除短时静音和增加样本点数的方法。另外还提出了用频谱统计矩作为特征的方法,使统计分类稳定有效。最后通过音频取证中检测信号是否重采样的统计分类实验,表明整个检测流程能达到较高的准确率,并且在局部篡改实验中也同样有效。

信息取证中图像重采样检测

经过重采样后的数字图像,实质是原始图像信号和周期信号的叠加。通过期望最大化算法对两种信号进行聚类分析,便可以检测其中的重采样痕迹。通过对已有的模型进行改进,将原始信号分布代替均匀分布并增加了先验概率的迭代,使得分布情况更符合实际。同时,通过增加小补偿量的方法避免EM算法可能遇到的奇异点。实验证实该算法可以检测出对于未压缩图像的缩小、放大和旋转及图像是否被JPEG压缩过。

基于直方图调整的二值图像无损数据隐藏

提出一种基于游程编码的直方图调整的二值图像无损数据隐藏新方法。选择长度不小于阈值T1的游程对序列,先进行去除长度为1的白游程操作,然后在长度为T的黑游程处嵌入数据。该方法可以适应文字、图表以及文字和图表的混合图像,也可以适应半色调和非半色调图像。实验表明,该方法在嵌入容量和视觉效果都优于已有的方法。

基于视频动态投影的实时车辆流量检测系统

系统利用视频检测线上的ＲＧＢ灰度变化识别车辆，从而完成对车辆流量的检测。由于引入了动态投影技术，并由动态投影图得到特征值的波形，因此特征提取中灰度差阈值的确定变得直观而可靠。为了保证背景信号的真实性，系统采用了和背景变化相对应的背景刷新技术。系统的识别正确率可达９０％以上，能满足实际应用要求。

基于直方图频域统计矩的图像隐写分析

以图像小波子带系数直方图频域统计绝对矩作为特征,进行图像隐写分析,取得良好的分类性能。并且从理论和实际两方面证实了,对于图像隐写分析,直方图频域矩比直方图空域矩更有效。实验结果表明本文方法优于目前其他的图像通用隐写方法。在CorelDraw图像库上的测试结果,对多种数据隐藏方法的正确检出率达90%以上。

牌照字符分割中的区域分裂与合并

利用牌照图象自身的特征．用基于轮廓投影的分裂算法及基于区域聚类的合并算法实现单个字符的分割，获得了较好的试验效果。

基于DCT域共生矩阵的JPEG图像隐写分析

提出一种新的针对JPEG图像的通用隐写分析方法,该方法直接提取DCT系数,利用共生矩阵去挖掘出块中低频系数的相关性,最后形成120维特征并用SVM进行分类。针对4种公认的安全性较高的JPEG类嵌入方法F5、Outguess、MB(未去除分块特性MB1,去除分块特性MB2),对CorelDraw1096张图库进行了实验,结果表明,该方法的识别率和运算速度明显优于现有算法。

人工神经网络求解TSP问题新方法

本文在分析Hopfield/Tank方法的基础上提出一种新的人工神经网络方法,采用优化约束条件的能量函数,具有收敛速度快、不易陷入无效解、易获得亚优解等优点。

一种基于骨架特征顺序编码的脱机手写体数字识别方法

本文提出并实现了一种基于数字骨架顺序编码的脱机手写体识别方法 .该方法利用细化等预处理操作得到手写体数字的骨架 ,然后对数字骨架进行跟踪 ,按顺序得到一系列曲线段 ,并以 12种线型对这些曲线段进行拟合 ,从而得到一组数字骨架的顺序编码 ,最终利用这组顺序编码和样本训练生成的识别字典完成对数字的识别 .本方法具有较高的识别可靠率 。

基于马尔可夫模型的JPEG图像隐写分析

论证了通用图像隐写分析是一个类间很聚合、类内很分散的2类模式识别的困难分类问题。提出一种基于JPEG图像量化DCT域的块内和块间2个马尔可夫链获得高维特征,给出2种高维特征的分类器,即改进贝叶斯分类器和CNPCA分类器,后者简单而性能略低,但仍略优于SVM分类器。针对4种公认的JPEG隐藏数据方法,即F5,Outguess,MB1和MB2进行隐写分析,在CorelDraw图像库上做实验,取得了较好的效果。

多类问题中的特征提取

对多类问题中的“基于平均马氏距离特征提取”、“基于马氏距离特征提取”、和“基于最小错误概率上界特征提取”方法进行了分析和比较。证实了“基于最小错误概率上界特征提取”是目前可以用迭代算法完成的最好的特征提取, 而“基于马氏距离特征提取”在错误概率上界上升很小的代价下,简化了计算量,也是一种可行的方法。文中使用实际科研项目“小字集手写体特征提取”中的数据进行实验,当特征数从4下降到2时,基于平均马氏距离特征提取的错误概率上界要比其它两种方法高10%左右。

英语语音合成中基于DFGA的字音转换算法

在英语语音合成中,由于英语有着几乎无限多的词汇,我们不可能创建包含所有词汇的词库。因而对于未包含在词库中的英语单词,通过“字素转换成音素(G2P)”算法自动生成其音标是一个最好的解决办法。为此,论文提出了一种动态有限泛化法(DFGA)的机器学习算法,用于进行字素/音素转换规则的学习。用于学习的词典库有27040个单词,其中90%的词用于规则学习,剩下的10%用于测试。经过10轮交叉验证,学习集和测试集的平均字素转换正确率为99.78%和93.14%,平均单词转换正确率为99.56%和73.51%。

基于整数小波直方图间隙的无损数据隐藏

在整数小波和直方图调整技术的基础上,提出了小波直方图间隙的方法。将数据嵌入到小波的高频子带系数中,符合人的视觉系统。通过迭代在小波系数直方图中不断形成间隙的方法,将数据嵌入到间隙中去,而直方图调整技术则解决了该方法的溢出问题。实验表明该方法在相同的视觉效果下比其他方法能获得更高的嵌入容量,在相同的嵌入容量时能维持更好的视觉效果。

基于小波的大容量无损数据图像隐藏及其应用

提出了一个基于整数小波的无损大容量数据图像隐藏方法,该方法基于人眼视觉对于小波域各个频率子带不同的敏感性,将大容量的数据嵌入到小波系数的较低位平面中。该方法不但能保证嵌入数据后的图像在视觉上失真较小。对于预先处理后的图像,不但嵌入数据可以无损恢复,载体图像也可无损恢复。在电子政务中应用了该方法,并取得了较好的效果。