基于张量奇异值分解的鲁棒视频水印算法

针对视频的版权保护,提出了一种基于张量奇异值分解(T-SVD)的鲁棒视频水印算法.不同于图像,视频具有多维度的特点,能够被看作一个高阶张量,并通过张量奇异值分解以保留帧内和时域的相关性,从而提高水印鲁棒性.首先,对视频帧的亮度分量进行离散小波变换(DWT),计算得到低频子带(LL),并将每3帧的LL作为一个三阶张量;其次,将三阶张量分成不重叠块,并进行张量奇异值分解,计算得到对角张量;最后,利用包含强相关性的对角线张量的奇异值嵌入水印以增强鲁棒性.此外,还采用密钥随机提取视频帧,以加强算法的安全性.实验结果表明,提出的算法能够抵抗多种视频攻击,具有较强的鲁棒性.

产教融合背景下基于TMACK的教师知识结构和教学推理

当前高校产教融合教学存在产业和教学硬性拼接、教学开展深度依赖企业、教师在产业情境中教学能力不足等问题,未能做到教学链、产业链和技术链的深度融合。在推进信息智能技术与教师发展融合、提升教师智能教育素养的背景下,构建产教融合教学中教师知识结构框架和探索产教融合教学推理路径显得尤为必要。本文以整合技术的学科教学法知识(TPACK)为基础,构建整合技术的产业教学方法及内容知识(TMACK)教师知识结构框架,分析了内容知识域、技术知识域和方法知识域的要素构成和相互耦合关系,并基于此给出了知识耦合发生在内容准备阶段、表征阶段和方法选择阶段的三种不同的教学推理路径。文章拓展了产教融合教学所必需的教师知识结构,给出了合理的产教融合教学设计路径,为提升教师的产教融合教学素养、提升教育质量提供了新的思路。