基于旋转不变直方图的快速匹配穷搜索

针对视觉跟踪中旋转目标的快速鲁棒跟踪问题,提出了一种基于旋转不变直方图的快速匹配穷搜索算法.文章首先对现有的直方图匹配算法进行了简单回顾,然后在分析目标旋转导致矩形模板失效原因的基础上,提出了旋转不变直方图的概念,并通过基于双圆定位的旋转不变直方图对目标进行了准确的定位和旋转校正.旋转不变直方图利用圆的旋转不变特性和分布式直方图的算法复杂度优势,实现对目标模板的全局最优穷搜索,利用双圆圆心的相对位置关系,实现对矩形模板的旋转校正.最后对一系列视频序列进行了跟踪实验,结果表明该算法能够实现对任意角度旋转目标的鲁棒跟踪,且算法复杂度较低.

基于局部分块和模型更新的视觉跟踪算法

针对目标跟踪过程中的目标表观变化、背景干扰及发生遮挡等问题,该文提出一种基于局部分块和模型更新的视觉跟踪算法。该文采用粗搜索与精搜索相结合的双层搜索方法来提高目标的定位精度。首先,在包含部分背景区域的初始跟踪区域内构建目标模型。然后,利用基于积分直方图的局部穷搜索算法初步确定目标的位置,接着在当前跟踪区域内通过分块学习来精确搜索目标的最终位置。最后,利用创建的模型更新域对目标模型进行更新。该文主要针对分块跟踪中的背景抑制、模型更新等方面进行了研究,实验结果表明该算法对目标表观变化、背景干扰及遮挡情况的处理能力都有所增强。

基于快速傅里叶变换的局部分块视觉跟踪算法

针对视觉跟踪中目标表观变化、局部遮挡、背景干扰等问题,该文提出一种基于快速傅里叶变换的局部分块视觉跟踪算法。通过建立目标分块核岭回归模型并构建循环结构矩阵进行分块穷搜索来提高跟踪精度,利用快速傅里叶变换将时域运算变换到频域运算提高跟踪效率。首先,在包含目标的初始跟踪区域建立目标分块核岭回归模型;然后,提出通过构造循环结构矩阵进行分块穷搜索,并构建目标分块在相邻帧位置关系模型;最后,利用位置关系模型精确估计目标位置并进行分块模型更新。实验结果表明,该文算法不仅对目标表观变化、局部遮挡以及背景干扰等问题的适应能力有所增强,而且跟踪实时性较好。

对Schnorr签名方案几种攻击的分析

Schnorr签名方案是一个基于离散对数的数字签名方案。最近,一些文献提出了新的攻击该签名方案的方法,并声称这些新的攻击成功率很高。分析了这些攻击方法,认为这些新的攻击本质上是平凡的穷搜索攻击。在系统给定的安全参数下,这些攻击成功的概率是可以忽略的。还指出了这些攻击成功率分析中的错误。