基于量化的DCT域数字音频水印方法

数字水印的主要研究目的是版权保护。依据DCT域系数的特点,提出了一种DCT域的音频水印算法,先将音频数据按固定长度分段,然后对每段进行DCT变换,利用当前水印调制DCT直流系数,达到嵌入目的。实验表明,算法具有较好的透明性,并经Stirmark软件攻击测试具有较强的鲁棒性。

数字水印重复嵌入及提取方法

数字水印技术被称为数字版权DNA。在分析数字水印重复嵌入算法性能和技术特点的基础上,总结出该类算法的嵌入条件,并提出一种基于DCT域的、结合两种嵌入子算法的重复嵌入方法。最后对该算法进行系统仿真,结果表明该水印算法可以大大提高水印鲁棒性,增强水印系统抵抗攻击的能力。

二维椭圆型偏微分方程的反源问题

将Radon变换及其反投影变换原理应用于二维椭圆型微分方程反源问题的求解 。

随机分布的目标样本检测问题研究

对实际研究和应用中经常出现的两次随机采样中的样本重复(即随机分布的目标样本检测)问题进行了理论分析和系统仿真,总结出两次随机采样中样本重复的近似条件关系式和关系曲线,且临界随机采样数量仅与随机被标记样本占总样本的比例有关。最后,将该结论应用到视频数字水印系统等实际问题中,证明该结论的有效性和实用性。

二维椭圆型偏微分方程的反势问题

将Radon变换及其反投影变换原理应用于二维椭圆型偏微分方程反势问题的求解,从另一个角度解决了小扰动情况下椭圆型偏微分方程的反势问题.

一种非线性滤波器的生成与应用

研究一类非线性微分变换算子及其离散格式 ,它们在信号和图象处理中可视为一种非线性滤波器 。

基于图像纹理特征提取的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,为了能在不同条件下准确、快速的定位车牌位置,提出了一种根据车牌区域的边框特征以及牌照区域二值化后车牌内部的纹理特征灰度变化频率来定位车牌的算法。实验证明这种算法具有定位准、适应性强的特点,符合实时性的需要。

一类DCT域鲁棒的数字水印算法

首先分析DCT变换后直流系数的特点并确定嵌入位置,然后提出一类根据水印信息量化DCT直流系数嵌入水印的算法。该类算法对于音频和图像数据均具有较好的透明性和鲁棒性,能有效对抗常见音频和图像攻击。

改进的高效Camshift跟踪算法

Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法,它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮,从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用IIR滤波器对目标运动速度、加速度等参数自适应地修正。实验证明,改进的Camshift有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即使运动目标做加速运动时,也可准确地预测运动目标的位置,缩小目标搜索范围,进而提高目标跟踪速度。

基于血液斑点噪声抑制和T-Snake模型的血管内超声图像边缘提取

血管内超声(IVUS)图像冠状动脉血管壁内、外膜的边缘提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。为了更好地抑制血管内超声图像的血液斑点噪声,首先采用一种时/空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理,以抑制其严重的血液斑点噪声;然后,为了更好地提取血管边缘,提出了一种改进的自适应形变模型,并基于该改进的自适应形变模型(T-Snake模型)给出了一种IVUS图像冠状动脉血管壁内、外膜边缘的提取方法。实验结果表明,该边缘提取方法有着较高的准确性和可靠性,对IVUS序列图像处理的可重复性和鲁棒性较好;也表明了改进的T-Snake模型的可实现性,以及IVUS图像血液斑点噪声抑制方法的有效性。

一种基于小波变换的自适应图像水印算法

在离散小波变换的基础上,提出了一种自适应的新数字水印算法,将伪随机二值序列作为水印嵌入灰度图像中,在检测端需要原始宿主图像。该算法具有以下特点:在水印嵌入时利用了小波变换域系数的均值,可广泛地适用于各种灰度图像;针对每幅图像,都可调节水印的嵌入深度,找到隐形性和鲁棒性的最佳折中。实验结果表明,该算法既实现了水印的隐形性,又对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。

基于奇异值分解的DCT域音频数字水印算法

提出了一种基于DCT直流分量的音频数字水印算法。算法根据音频信号在DCT域能量较大处可以隐藏较多信息的水印嵌入原则,结合音频信号在DCT域能量分布特征,首先把原音频信号先进行分段处理,然后对每段做DCT变换,找出水印嵌入点,实现了在一段音频信号中隐藏一幅二值图像的奇异值向量。实验结果表明,该算法对MP3压缩、低通滤波、重采样等恶性攻击具有较强的鲁棒性和不可感知性。

短语音噪声环境下说话人识别特征提取

为了使说话人识别系统在语音较短和存在噪声的环境下也具有较高的识别率,基于矢量量化识别算法,对提取的特征参数进行研究。把小波变换与美尔频率倒谱系数(MFCC)的提取相结合,并将改进后的特征与谱质心特征进行了组合,建立了一种美尔频率小波变换系数+谱质心(MFWTC+SC)的新的组合特征参数。经实验表明,该组合特征可以有效地提高说话人识别系统的性能。

无线多媒体传感器网络的关键技术研究进展

本文从网络传输层面综述了无线多媒体传感器网络的总体架构、节点的硬件组成和网络协议栈架构,并对影响其实用化的最关键技术低延时和低能耗网络设计技术做了介绍。在此基础上给出了关键网络传输技术在未来实现突破的方向,即低延时的实时MAC技术,低延时、低能耗的路由关键技术,多媒体信息安全技术,面向多核和众核的多媒体终端设备的研制和多模态软件构件技术的研究以及高压缩比的多媒体信息流压缩编码技术等等。

基于混沌置乱的小波域数字音频水印算法

利用混沌动力学系统中logistic映射先对水印图像进行置乱预处理以增强其鲁棒性,在小波域中将原始音频信号按比例分段,此比例为原始音频信号低频部分与水印信号个数之比,然后将水印信号加入到音频信号的低频部分。用StirMark攻击后的实验结果表明,该算法对StirMark的部分攻击具有一定的鲁棒性。

无线多媒体传感器网络MAC层信道退避算法

无线多媒体传感器网络(WMSNs)以满足多媒体数据对网络实时性传输的要求为主要任务,这是制约该技术发展的关键瓶颈之一。针对这一技术需求,提出了可变底数的指数窗口无线信道退避算法,底数实际可调。当无线信道处于空闲状态时,高优先级的多媒体数据将信道竞争窗口直接调到最小,以保持高优先级的信道接入;而低优先级的数据的信道竞争窗口则以幂函数的形式逐步减小,以保持低优先级的信道接入。实验表明:当网络中发送高优先级数据的节点数量等于或者小于发送低优先级数据的节点数量时,网络对高优先级数据的发送时间间隔小于低优先级数据,但当网络节点数量较多时,网络对2种数据的吞吐量的差别不大。

虹膜识别技术综述

虹膜识别是模式识别领域的前沿研究方向,也是一项具有广阔应用前景的身份认证技术,业已得到国内外政府部门、学术界和工业界的广泛关注。介绍了虹膜识别系统的基本步骤,国内外虹膜识别研究和应用的现状以及存在的主要问题和发展方向。

基于能量量化的小波域数字音频水印算法

利用混沌动力学系统中logistic映射先对水印图像进行置乱预处理以增强其鲁棒性,在小波域中将原始音频信号按比例分段,求得每段的能量然后将其按步长delta以及要嵌入的水印的值进行量化,然后用量化后的能量与量化前的能量之比乘以该段每一个值即完成一位水印的嵌入。反复执行以上步骤,完成全部水印的嵌入。若低频部分分组数大于水印序列个数则重复嵌入。采用StirMarkforAudio攻击后的实验结果表明该方案对StirMarkforAudio的部分攻击具有一定的鲁棒性。

数字影片版权保护系统的设计及实现

根据数字水印及数据库相关技术,提出一种数字影片版权保护系统新方法.在数字影片发行或评选前嵌入水印,同时把嵌入记录保存到数据库中.当出现版权纠纷的时候,该系统能够检测数字影片的水印信息,而且能够追踪到盗版出现的来源.实验证明,该系统能够对数字影片版权保护和跟踪起到有效作用,在影片发行和影片评选上有着广泛的应用价值.

说话人识别技术探讨

介绍了说话人识别技术的基本概念和发展历史,列举并比较了几种常用的特征提取和模式匹配方法,总结了当前存在的问题并对其发展进行了展望。