应用双重滤波去噪的混合加密图像认证算法

为了避免图像压缩与恶意篡改对图像认证的影响,提出一种以图像自适应中值滤波和Haar小波滤波为基础,通过混合加密处理来实现的图像认证算法。在图像双重滤波去噪的基础上,算法通过DCT和DWT混合变换域提取图像的特征信息,并且结合幻方算法和Arnold算法对图像进行混合加密,接收方通过密钥与hash值进行认证。实验结果表明,算法提高了抗图像压缩和图像篡改的性能,并且能够快速检测并精确定位篡改位置,为图像在网络中传输提供了较好的安全性。     

多层曝光图像序列轮廓波域平滑算法

提出一种基于伪信息去除的多层曝光图像序列轮廓波域平滑算法,首先设计图像序列块曝光生成和轮廓边缘检测算法,基于非局部均值滤波进行图像特征提取,对图像进行连续性小波变换,得到图像的伪信息中心矩特征,求得多层曝光图像的最大后验估计算子,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,进行特征匹配后得到了去除伪信息的输出图像,实现对轮廓波域平滑算法改进。仿真实验表明,采用该算法得到图像轮廓波域平滑处理后的PSNR最高,保留了图像大部分的细节信息,展示了较好的伪信息去除性能,图像纹理清晰可见,图像的视觉效果更好,实现准确的轮廓波域平滑处理。     

基于Context模型的局部阈值小波图像去噪

本文基于小波阈值去噪的基本理论,提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果,都大大优于传统算法。     

一种基于小波变换的数字图像边沿检测方法

本文在二维离散小波变换及MATLAB快速算法的基础上，分析了在二维离散小波变换后的图像，能够分离出源图像的横向、竖向和对角的图像变化成分，通过叠加的方法得到图像的边沿信息，这种方法可以有效的应用在图像边界识别技术中。     

一种高效的基于离散小波变换和最低有效位的数字水印技术

为了进一步提高数字水印技术的抗几何攻击的能力,提出一种基于离散小波变换域和最低有效位的盲水印算法。首先,对数字水印预处理和二值化处理之后,再把载体图像进行离散小波变换,将水印图像嵌入到一层离散小波变换低频系数的最低有效位。实验证明本文的算法水印的不可见性较好,在抵抗常见攻击和几何攻击具有较好的鲁棒性。     

基于小波变换的视频录播图像预处理及应用

针对传统图像预处理中图像信息损失的问题,提出基于小波变换的图像去噪和增强的算法。实验证明基于小波变换的图像预处理方法能在去噪和增强的同时,保留了图像在时间和空间域的信息,为视频录播后续的目标检测与跟踪提供了高质量图像,提高了录播系统的跟踪准确性。     

一种改进的小波变换图像数字水印技术研究

数字水印技术一直是国内外研究的热点重点问题,本文介绍了数字水印技术的基本原理,提出一种改进的小波变换图像数字水印技术。首先采用离散二维小波分解和重构算法对图像进行分解重构,利用图像置乱算法和小波域低中频系数进行图像水印加载、嵌入与提取。实验结果表明,本文提出的算法具有良好的鲁棒性能,有效地保障了图像的安全。     

基于图像小波域的自适应水印算法

提出了一种基于图像小波域的自适应水印算法。该算法利用图像的多分辨率分解技术,根据不同分层小波系数之间的相关性来构造水印,同时选取水印所要嵌入的子带并将所选取的子带划分成4×4大小的块,最后利用人类视觉模型将水印嵌入到所选取的图像分块系数均值上。实验结果表明,该算法能实现水印的盲检测,在保证水印不可见性的基础上最大限度地保证水印的鲁棒性。     

一种基于小波域的数字水印算法

分析了一种小波域数字水印算法,利用人类视觉模型对算法进行了改进。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印,在对原始图像进行多级小波分解后,通过修改中频系数来进行水印嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性,并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波等图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于隐马尔可夫模型的人像鉴别算法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人像鉴别算法. 该算法首先对图像进行3级小波分解，然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构，形成低频小波树. 接着利用独立元分析对每个小波树枝进行去相关、降维，形成特征小波树枝，并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练，把优化的模型参数用于人脸识别. 分析了观测向量维数与识别率的关系，以及状态个数和高斯概率混合成分的个数对识别率的影响，定性描述了隐马尔可夫模型的本质. 在ORL人脸数据库上，同其他四种相关方法进行了比较，实验结果表明，该方法识别率较高，工程上易于应用.     

Estimation of 2-D ARMA model parameters by using equivalent AR approach

In this paper, the problem of estimating the parameters of a two-dimensional autoregressive moving-average (2-D ARMA) model driven by an unobservable input noise is addressed. In order to solve this problem, the relation between the parameters of a 2-D ARMA model and their 2-D equivalent autoregressive (EAR) model parameters is investigated. Based on this relation, a new algorithm is proposed for determining the 2-D ARMA model parameters from the coefficients of the 2-D EAR model. This algorithm is a three-step approach. In the first step, the parameters of the 2-D EAR model that is approximately equivalent to the 2-D ARMA model are estimated by applying 2-D modified Yule-Walker (MYW) equation to the process under consideration. Then, the moving-average parameters of the 2-D ARMA model are obtained solving the linear equation set constituted by using the EAR coefficients acquired in the first step. Finally, the autoregressive parameters of the 2-D ARMA model are found by exploiting the values obtained in first and second steps. The performance of the proposed algorithm is compared with other 2-D ARMA parameter and spectral estimation algorithms available in the technical literature by means of three different criteria. As a result of this comparison, it is shown that the parameters and the corresponding power spectrums estimated by using the proposed algorithm are converged to the original parameters and the original power spectrums, respectively.     

基于领域建模的代码自动生成方法

提出一种基于领域建模的代码自动生成方法,该方法以模型集成计算(model integrated computing,MIC)为基础,开发人员以领域元模型作为领域建模语言来对应用系统进行领域建模,再通过模型解释器实现从领域模型到平台无关模型(platform independent model,PIM)的自动转换,最后使...     

基于LDA主题模型的专利内容分析方法

主题模型是一种有效提取大规模文本隐含主题的建模方法。本文将Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型引入专利内容分析领域,实现专利主题划分,解决以往专利主题分类过于粗泛、时效性差、缺乏科学性等问题。并在原有模型基础上构建LDA机构-主题模型,对专利知识主体和客体联合建模,实现专利主题和机构之间内在关系分析。最后,以通信产业LTE技术领域为例,验证该模型可以有效用于专利主题划分,实现各主题下专利知识主体竞争态势测度。     

局部活动轮廓模型对灰度不均匀图像的分割

针对待分割图像中存在灰度不均匀的现象,提出一种基于局部区域信息的活动轮廓模型。该模型引入函数提取图像局部区域信息,以增强光照不均匀条件下弱目标的识别能力。另外,通过结合测地线主动轮廓(GAC)模型和Chan-Vese(C-V)模型的优点,该方法对弱边界和模糊边界有较好的分割效果。实验结果表明该分割模型在灰度不均匀场景下具有良好的分割性能。     

基于情境运用的商业模式创新研究——“乐美智能”案例

本文在商业模式冰山理论的基础上提出商业模式情境运用模型（Situational Application Model, SAM）。围绕情境、竞争环境、内部环境、价值主张、业务系统、盈利模式六个方面，将商业模式定义为通过用户的价值增值、“多赢效果”反馈来使企业价值变化的商业活动系统。运用此模型，本文选取了自动售货机运营行业代表性案例“乐美智能”，通过系统性地分析自动售货机运营行业的商业模型变化，对情境运用的商业模式SAM模型创新进行探索性的研究。研究结果表明：SAM商业模式分析框架对企业的创新具有指导意义。企业在创新商业模式时，基于竞争环境、内部环境的变化，需要考虑情境运用来进行业务及流程设计。乐美智能基于情境运用的商业模式创新，对中国自动售货机行业的发展具有充分的借鉴意义。现阶段“乐美智能”通过SAM获得大量优质的客户和渠道资源，将成为自动售货机转型升级这场颠覆性变革的赢家。     

Field independent probabilistic model for clustering multi-field documents

We propose a new finite mixture model for clustering multiple-field documents, such as scientific literature with distinct fields: title, abstract, keywords, main text and references. This probabilistic model, which we call field independent clustering model (FICM), incorporates the distinct word distributions of each field to integrate the discriminative abilities of each field as well as to select the most suitable component probabilistic model for each field. We evaluated the performance of FICM by applying it to the problem of clustering three-field (title, abstract and MeSH) biomedical documents from TREC 2004 and 2005 Genomics tracks, and two-field (title and abstract) news reports from Reuters-21578. Experimental results showed that FICM outperformed the classical multinomial model and the multivariate Bernoulli model, being at a statistically significant level for all the three collections. These results indicate that FICM outperformed widely-used probabilistic models for document clustering by considering the characteristics of each field. We further showed that the component model, which is consistent with the nature of the corresponding field, achieved a better performance and considering the diversity of model setting also gave a further performance improvement. An extended abstract of parts of the work presented in this paper has appeared in Zhu et al. [Zhu, S., Takigawa, I., Zhang, S., & Mamitsuka, H. (2007). A probabilistic model for clustering text documents with multiple fields. In Proceedings of the 29th European conference on information retrieval, ECIR 2007. Lecture notes in computer science (Vol. 4425, pp. 331–342)].     

User interest modeling and its application for question recommendation in user-interactive question answering systems

In this paper, we propose a generative model, the Topic-based User Interest (TUI) model, to capture the user interest in the User-Interactive Question Answering (UIQA) systems. Specifically, our method aims to model the user interest in the UIQA systems with latent topic method, and extract interests for users by mining the questions they asked, the categories they participated in and relevant answer providers. We apply the TUI model to the application of question recommendation, which automatically recommends to certain user appropriate questions he might be interested in. Data collection from Yahoo! Answers is used to evaluate the performance of the proposed model in question recommendation, and the experimental results show the effectiveness of our proposed model.     

企业技术管理的适合度景观研究

有效的技术管理是提高企业技术竞争力的关键。本文应用适合度景观理论，探讨企业技术管理的适合度及其景观。首先提出技术管理适合度的概念，然后构建技术管理的NK模型，并利用模型描述和分析单一系统和多系统耦合的技术管理适合度景观，最后提出景观理论对提高企业技术管理适合度的启示。     

产品竞争与技术合作效应研究——基于中国移动和联通公司用户竞争演变的实证分析

本文采用Bertrand模型和Lotka-Volterra模型模拟中国移动和联通产品竞争情况,发现Lotka-Volt-erra模型能更好地描述两公司竞争的动态演变过程;用该模型分析竞争的动态稳定性和演变轨迹,发现公司竞争优势取决于用户的取向,两公司的用户将在386.545(百万户)和158.286(百万户)处达到均衡;实行技术合作能使两家公司用户数量增加。     

移动无线信道技术在地下矿井中应用研究

多输入多输出技术(MIMO)是多天线技术和信号处理技术中,越来越受关注的新一代关键技术。本文将该MIMO技术应用在地下矿井中,建立了矿井环境下的MIMO系统的GBDB散射和直射分量信道模型,推导了该模型的空时相关函数。仿真结果表明本文方法有效。