基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法

目的为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域(像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域),降低了局部特征区域的鲁棒性,使其抗几何失真能力不佳的问题,提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法。方法根据彩色载体的RGB分量,计算颜色不变性;基于颜色不变性的强度概率密度,推导概率密度梯度估计函数;利用概率密度梯度值,计算二阶Hessian矩阵,改进SURF方法,充分提取彩色载体中纹理与非纹理区域的鲁棒特征点;再求取Hessian矩阵的特征值与特征向量,以计算椭圆的长轴、短轴半径与方向角度,并以特征点为中心,建立局部椭圆特征区域;定义鲁棒特征区域选择规则,确定合适的水印嵌入位置;引入位平面分解技术,获取鲁棒椭圆特征区域的重要位平面图像,并提取其直方图,以此设计水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直方图中,形成水印图像;根据水印检测机制,复原二值水印。结果实验结果显示,与基于特征点的水印方案相比,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,复原水印失真度最小。结论所提算法具有较高的视觉隐秘性和抗几何失真能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。

群组信息优化矩阵分解的群组推荐方法

随着网络群组功能的兴起,向用户群组直接生成推荐列表可以有效减少用户的搜索过程和检索时间,组推荐的研究与应用逐渐受到关注。为此,提出基于改进矩阵分解的群组推荐算法,算法首先根据用户共有群信息计算用户间的相关性,并将其集成到矩阵分解中以生成单用户的偏好评分,然后采用基于均值与最小辛苦策略融合的修正满意平衡策略进行评分融合,实现有效的群组推荐。与已有算法对比实验结果表明,提出算法在各评价指标上的群组推荐更优。

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

目前,电子商务对Web数据挖掘技术的应用非常普遍,因为Web数据挖掘可以促使电子商务更加的智能化、人性化,并进一步推动电子商务的快速发展。以下本文将对Web数据挖掘技术在电子商务中的应用进行探讨,并结合两者之间的联系,提出一点参考建议。

关于SQL Server 2000安全配置的建议

在研究关于SQL Server 2000数据库的安全配置问题的基础上,提出了一系列的措施和建议,有助于数据库管理员和开发人员进行有效的安全配置。

机器学习算法在数据挖掘中的应用

随着科学技术的快速发展,各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法,其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用,我们利用庞大的移动终端数据网络,加强了基于GSM网络的户外终端定位,从而提出了3个阶段的定位算法,有效提高了定位的精准度和速度。

浅谈SQL Server 2000的安全认证

数据库系统的安全性是数据库研究领域的一个重要课题,本文通过对Microfost SQL Server 2000的安全认证全面进行讨论,旨在提高数据库管理员管理Microfost SQL Server 2000的安全能力。

基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法

目的针对当前基于灰度特征的图像匹配算法在遇到匹配图像存在较大的光照变换时,会引起较多的误匹配和漏匹配等问题,提出一种基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法。方法首先,利用Forstner算子来检测图像的特征点,接着用Hessian矩阵最大特征值与其最小的特征值做比值计算,优化Forstner算子的检测特征点。然后,以特征点为原点,构建极坐标系,将特征点的邻域进行分割。再利用信息熵模型求取每个分割块中的信息特征,以生成特征描述子。最后,利用特征描述子构造距离模型,搜索指定特征点的最近邻特征点和次近邻特征点,并通过距离比值方法完成特征点的匹配。通过匹配特征点之间形成的夹角,建立夹角一致性规则,对匹配特征点的可靠性进行度量,剔除错误匹配特征点,从而完成图像匹配。结果实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提图像匹配算法图像在旋转角度10?~100?范围内,识别率为94.6%~88%,平均识别时间为5.48 s,具有更高的匹配精度与鲁棒性。结论所提算法具有较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。

浅析数据库日志文件的增长

SQL Server使用日志文件记录所有事务和每个事务对数据库所做的修改。由于每个操作都会被记录于日志文件中,因此不恰当的设置会让日志文件不断增长,而不合理的数据处理会令日志文件快速增长。正因为如此,许多用户寻求不记录日志的处理方法,以避免日志文件增长,这其实是一种错误的方法,日志文件增长过快应该用正确的方法去处理,而不是避免SQL Server记录日志。

数据库索引对数据操作的影响

在SQL Server表上使用索引对数据操作性能非常关键,有效地设计索引可以提高SQL Serv-er系统的性能。不合理的使用索引不仅会使表的操作速度明显变慢,而且会使数据检索的速度降低。因此,要创建合适的索引以提高数据库的性能。