用作打印机源识别的多层次语义交互模型MSINet

打印源识别是文件检验领域中重要的取证技术。针对同类打印机文档中字符结构差异导致的显著性类内差异,提出了一种基于空间图像重组的微尺度特征强化方法。该方法通过重组图片字形结构,弱化因字符差异导致的大尺度结构化特征,进而强化模型对不同类型打印机印刷的判别性特征;更进一步,针对不同字号、字体造成的风格差异,提出了一个基于深度学习的多层次语义交互模型MSINet(multi-level semantic interaction network),通过构建不同层次特征的交互方法,降低打印字符的风格差异所带来的影响。在Printing Technique Dataset数据集上验证了所提方法的有效性,识别准确率达到了99.4%,相比目前主流的文本无关打印机源识别方法,具有更高的识别准确率。

基于BP神经网络的多基色打印机光谱特性化

目的实现多基色打印机的光谱特性化。方法结合光谱降维和光谱重构方法建立了多基色打印机光谱特性化BP神经网络模型,并提出了基于人眼视觉特性加权的目标函数。结果在基于BP神经网络的多基色打印机光谱特性化中,当目标函数未进行人眼视觉特性加权时,光谱精度和色度精度分别为0.0285和2.8614,当采用人眼视觉特性加权目标函数后,光谱精度和色度精度分别为0.0166和1.2247。结论在基于BP神经网络的多基色打印机光谱特性化中,使用基于人眼视觉特性加权的目标函数可兼顾光谱与色度2个因素,其光谱特性化效果更优。

一种基于RBF神经网络的打印机光谱预测模型

本文提出一种基于RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络的打印机光谱预测模型,通过扩展神经网络模型输入变量的项数提高模型的预测精度,扩展项多采用通道驱动值的交叉值、平方值。实验结果表明[1cmy]项的引入能够有效提高模型的预测精度,同时提高网络的泛化能力。而引入[cm2 cy2 mc2 my2 yc2 ym2]项会导致模型预测精度以及泛化能力降低。[1cmy]、[c2 m2y2]和[cm cy my]项的组合在预测精度和模型泛化能力上均是最优化的,对总样本预测的色度精度为0.475ΔE00,光谱精度RMSE为0.43%。因此选择[1cmy c2 m2y2 cm cy my c m y]作为输入变量的RBF神经网络训练模型是满足高精度光谱预测的最优模型。

面向网络打印机的脆弱性分析

网络打印机处于网络中的关键节点,是许多敏感信息的处理介质。由于厂商对打印机安全关注度不高、设备固件更新周期长、用户安全意识弱等因素,导致黑客对打印机攻击易于成功。研究网络打印机工作原理及PJL、Post Script、PCL等打印机语言特点,利用打印语言的安全缺陷设计针对网络打印机的脆弱性测试脚本,测试拒绝服务攻击、保护绕过和远程代码执行攻击,设计并实现网络打印机脆弱性分析系统。该系统可以利用测试脚本对目标网络打印机进行攻击进而测试目标的脆弱性。最后利用常见品牌的打印机做实验,验证了系统的有效性。

人工神经网络作为打印机色空间转换工具的问题

通过分析大量实测的打印机输入(R,G,B)与输出(L ,a ,b )数据之间的对应关系,发现在一些颜色区域存在着RGB与L a b 之间的二对一甚至多对一的关系。另一方面,一个已知的事实是,当一个神经网络已经建立后,任一个(或一组)输入只能产生一个(或一组)输出。结合以上两个事实得出的结论是,在要求打印机的输出颜色能准确地复现指定颜色的情况下,神经网络不适合作为由指定颜色的L a b 值来寻求打印机的相应输入RGB的工具。

基于BP网络的打印机色彩控制技术

报道了一种基于ＢＰ网络的打印机色彩控制技术。作为控制器模型的ＢＰ网络通过学习打印机的输入／输出特性，实现颜色数据从ＣＩＥＬＡＢ到打印机色空间的转换。实验结果表明，利用ＢＰ网络可以控制打印机实际输出与希望输出颜色之间的平均色差为４－２３ΔＥ＊ａｂ 。

一种基于网络隐蔽时间信道的网络指纹模型研究

为解决基于隐蔽时间信道的网络指纹系统的不稳定、低效率等问题,提出了一种新型的网络指纹模型。在该模型中,客户端的物理信息被编码成指纹信息,利用隐蔽时间信道将指纹信息随正常数据一起发送到指纹服务器上,服务器通过提取指纹信息验证客户端的合法性;引入了基于几何编码的信息编码方式以及跨多个网络包冗余嵌入的信息隐藏方式,提高了网络指纹系统的效率,增强了网络指纹系统的鲁棒性和安全性。按照该模型建立了仿真系统,仿真结果表明该仿真系统具有较好的鲁棒性、安全性,且在网络欺骗攻击下,准确地辨别网络欺骗的概率超过99%.

基于AppSocket的网络打印作业脆弱性分析

网络打印机近年来得到广泛应用,但网络打印作业在安全性方面有很大局限性。从网络传输协议和网络打印控制两个方面分析基于AppSocket协议的网络打印作业的脆弱性,提出中间人攻击和远程控制攻击两种针对网络打印作业的攻击模式。实验结果表明,基于AppSocket协议的网络打印作业受到两种模式的攻击时存在安全隐患,可能造成信息泄露、非法广播、密码丢失等后果。最后,针对提出的攻击模式给出了具有可操作性的防范措施,作为网络打印作业在安全性方面的补充。

基于Elman神经网络的喷墨打印机特性化研究

彩色图像设备特性化的关键主要在于建立设备颜色空间和CIE标准颜色空间之间的相互转换关系。本研究利用色靶的大量数据,应用Elman神经网络建立了喷墨打印机CMYK颜色空间到CIELAB颜色空间的转换模型,并利用色差公式进行了转换精度检验。研究结果表明,当Elman神经网络隐藏层数目为100,迭代次数为1000次时,Elman神经网络能够实现CMYK颜色空间到CIELAB颜色空间的高精度转换。

基于神经网络铁路客票制票终端故障诊断系统的设想

在研究神经网络的基础上分析制票机故障诊断的基本原理,提出基于神经网络的制票机故障诊断思想,利用MATLAB神经网络工具箱进行仿真,并对其进行分析。

打印文稿识别技术研究与设计

近年来由于现代数字电子技术的飞速发展,各类合同、文档、传单的真实性有待于考证;而且也迫切需要准确掌握各类打印文档的来源。针对打印文档的真伪性问题,提出在对单个字符图像进行灰度级压缩和二值去噪的基础上,利用统计法中的灰度共生矩阵来提取字符图像的特征值;并以这些特征值建立相应的样本数据库,借助神经网络工具箱对特征值进行分类和识别。试验对试验条件的控制较为严格,样本采集为5种全新打印机打印的文档各取5张,字符图像的提取采用同一扫描仪,并且控制工作时间和打印文档的数目一致。实验结果表明,观察提取的特征数据发现,不同打印文档的特征数据之间有明显差别,而且特征数据的正确性和可靠性明显提高。试验中对5种打印机全部正确识别。

浅谈局域网内打印机的共享方法

打印机共享是局域网环境下最为普遍的外设共享方案,实现起来非常简单,使用者也不需要具备太多的电脑知识就可以完成。本文以由两台电脑和一台打印机组成的局域网为例,详细介绍了主机系统与客户机系统相同环境下的打印机共享和在主机系统与客户机系统不一样的环境下打印机共享的方案。

一种基于子空间划分的打印机光谱预测模型

目的实现打印机的光谱预测。方法提出一种基于子空间划分的径向基函数(RBF)神经网络模型,将打印机颜色空间划分成若干子空间,在子空间中运用RBF神经网络,对任意输入打印机驱动值根据其所在子空间实现其光谱值的预测。结果该模型的预测精度较未进行子空间划分模型的有明显提高。结论该模型能够满足高精度打印机光谱预测的要求。

网络化印字输出设备研究

为了在网络范围实现打印共享 ,分析了网络打印的实现方式和印字输出设备的体系结构 .讨论了基于嵌入式系统的网络化印字输出设备的设计方法 ,并以现有印字输出设备为基础 ,设计了相应的系统 ,实现了网络化印字 .

网络打印技术浅析

本文介绍了网络打印服务器、网络打印管理软件、基于IPP的Internet打印、EIO接口、群集打印等网络打印新技术.各种网络打印新技术的应用增强和扩展了网络打印机的性能,极大地提高了打印效率和工作效率.

一种数码喷墨印花机的颜色特性化方法

目的为了提升数码印花中彩色图像的复现精度,提出一种在子空间采用遗传算法优化BP神经网络的颜色特性化方法。方法介绍遗传算法(GA)优化BP神经网络的基本原理,设计一种在L^*a^*b^*颜色子空间建立的颜色特性化模型,并对1000个色样开展GA-BP神经网络模型训练实验,最终拟合出印花色样的L^*a^*b^*色度值和输入的印花图像RGB驱动值之间的非线性关系。结果该方法对125个测试色样的颜色特性化预测结果显示,超过90%的色样色差分布在2.0以内,光谱均方根误差(RMSE)分布在0.02以内。结论该方法较未进行遗传算法优化BP神经网络,预测精度得到明显提升,能够达到较高的数码喷墨印花彩色图像复现精度。

谈谈按需印刷

飞速发展的当今科技使时代变得丰富多采 ,高效与个性的“按需印刷”时代已经到来 ,快速、优质、按客户需求完成的个性化按需印刷将是新世纪印刷业发展的一大热点。在此 ,对按需印刷这一印刷新技术进行了综述 ,着重分析了按需印刷的特点 ,探讨了按需印刷在国内的发展障碍及其应用前景。

一种基于BP神经网络的彩色打印机标定模型

彩色打印机打印色彩色度值与输入的数字图像象素值之间存在着非常复杂的非线性关系,按传统方法建立的打印机标定模型往往不能很好地反映打印机的特性。在研究中,利用BP神经网络理论,提出并建立了按色相角范围对实验数据分类的打印机标定模型。由于BP网络良好的非线性模拟和逼近特性,标定模型达到了较高的精度,欲打印色彩色度值与标定后实际打印色彩色度值之间的色差平均值远远小于人眼可以识别色差的阈值,标定精度要求适用于以彩色打印机作为输出设备色彩管理系统的色域匹配环节。

变电站二次设备网络打印技术研究

针对变电站二次设备串口打印速度慢、造价高等缺点,提出一种基于以太网打印协议的变电站二次设备网络打印方案。介绍了具体设计细节以及在变电站内不同通信拓扑下的实施方法,并在打印介质、通信可靠性、打印时间等方面将网络打印与串口打印以及后台打印方式进行了对比。结果表明在保持打印内容不变的条件下,能较大幅度的增加二次设备的打印速度,提高工作效率。

一种时变非线性系统的自适应逆控制仿真

对一种非线性时变系统提出了基于神经网络的自适应逆控制方案。该方案中用两个动态神经网络分别作为模型辨识器和自适应逆控制器,详细推导了在线训练自适应逆控制器的BPTM(backpropagationthroughmodel)和RTRL(realtimerecursivelearning)算法。根据大幅面喷墨打印机的结构特点,建立了打印头车架系统的时变非线性动力学模型作为仿真对象,在Matlab/Simulink平台下进行了算法仿真验证。结果表明了该方案收敛快,能有效控制该时变非线性对象。