基于多码本矢量量化的图像篡改恢复

提出一种用于数字图像篡改检测与内容恢复的自嵌入脆弱图像水印算法.对原始图像每个不重叠分块进行基于边缘复杂度的内容分析,选择不同大小的矢量量化码本进行分块压缩,可获得相应的标识符和表示图像分块主要内容的索引值以构成压缩码.将其复制多份后作为参考比特,通过密钥嵌入至其他多个分块中.用于篡改定位的认证比特则被嵌入每个分块本身.由于在多码本矢量量化协同下生成的参考比特具有较高的内容表示效率,该算法在篡改率相同的条件下可取得更理想的内容恢复性能,这一结论得到了实验结果的验证.     

一种融合图结构的时空轨迹相似性查询算法

针对海量时空轨迹数据相似性查询速度慢的问题，提出一种融合图结构的时空轨迹相似性查询算法。从空间维和时间维将轨迹建模为图结构中的一条路径，设计了一种同步匹配空间和时间距离的轨迹相似性度量函数。在此基础上，设计了一种结合时间过滤的基于边的倒排索引结构支持轨迹时空相似性查询，同时利用距离上界的剪枝策略提高查询性能。计算返回的相似轨迹集合中每条轨迹的距离并进行排序，得到相似度最高的前k个轨迹。最后将所提算法与NTrajI算法、SHQ算法、SHQT算法在合成数据集和真实数据集上进行实验对比。结果表明：该算法在索引建立、查询效率和查询质量方面均优于其他对比方法，因此是可行而有效的。     

差值量化椭圆球面波脉冲产生系统设计

为提高量化精度,降低量化存储空间需求,分析了直接数字波形合成椭圆球面波函数（prolate spheroidal wave function, PSWF）脉冲产生系统的幅度量化误差,指出了影响量化精度的主要因素,进而提出一种差值量化PSWF脉冲产生系统的改进设计方案. 该方案对采样幅度差值进行量化存储,代替采样幅度直接量化存储的方法,并对数模转换模块进行改进. 理论分析和仿真实验表明：当过采样率大于p时,采用差值量化代替直接量化有助于改善量化噪声功率谱. 过采样率每提高1倍,可使量化噪声功率谱改善6 dB,优于直接量化方式3 dB. 同样的量化位数情况下可获得更高的量化精度,在相同量化精度要求下可有效降低存储空间需求. 差值量化PSWF脉冲产生系统更适合于高采样率、高精度的PSWF信号产生.     

基于结构的文本信息检索技术的设计与实现

设计了文本信息检索的一些数据结构,包括结构化倒排索引、结构索引和词典等,并在此结构的基础上设计实现了基于内容和结构的查询算法。这些算法以计算机机群并行环境为基础,并行数据查询提高了查询的速度。     

一种基于CUDA的局部敏感哈希算法

传统的局部敏感哈希算法建立哈希表时往往需要较大的内存空间以及较长的建立时间. 在查询阶段,查询样本K个最近邻数据项的所需时间超过整个运行时间的95%. 针对这些问题,运用计算设备架构将局部敏感哈希算法移植至图形处理器,并用多线程并行计算数据项的哈希值来建立哈希表. 查询阶段在全局内存中引入基于工作队列的多样本查询,以提高算法的运行效率. 实验结果表明,所提出的算法与传统的局部敏感哈希算法相比,能在不降低运算精度的情况下将运算速度提高近12倍.     

一种面向区块链溯源的高效查询方法

针对现有区块链溯源系统查询效率较低以及引入外部数据库会面临数据篡改的风险问题，提出了一种面向区块链溯源的高效查询方法。首先结合布隆过滤器与Merkle树提出BMerkle树，进而形成一种新的区块结构，以便快速检索交易是否存在，同时查找存在交易的具体内容。然后在区块链外部添加索引构建一种优化的跳表结构hot_skiplist，可实现区块的快速定位；基于区块访问次数动态调整索引层级，进一步提高访问次数频繁区块的查询效率。最后通过实验验证了该方法能在保证区块链数据不可篡改的情况下有效提高溯源查询效率。     

基于误差加权哈希的图像检索方法

图像检索技术旨在大规模图像库中准确、快速地检索与查询图像相似的图像。基于此,对误差加权哈希Error Weighted Hashing(EWH)快速近似最近邻搜索算法进行分析,并将其与Locality Sensitive Hashing(LSH)局部敏感哈希、Multi-Index Hashing(MIH)多索引哈希进行分析比较,然后基于误差加权哈希(EWH)算法构建图像检索系统,设计分段哈希索引的结构以及该系统所需要实现的功能模块。     

iBeacon网络下的区域化双层定位体系

针对许多传统室内大空间定位方法难以同时提高定位实时性和精度的问题,提出一种i Beacon网络下的区域化双层定位体系.该体系由两种优化后的室内定位算法与i Beacon双层定位架构组成.前者通过空间区域化概率匹配算法实现快速区域定位,利用区域内加权质心算法实现高精度区域内定位;后者通过i Beacon识别码对定位节点进行两级划分,利用两级节点的不同组合实现不同的定位层次.该体系通过i Beacon双层定位架构将处于不同定位层次的两种室内定位算法相结合,可同时提升实时性和精度.实验表明,在相近定位精度条件下,所提定位体系的实时性比K最近邻算法、加权K最近邻算法分别提高55.29%和54.18%.定位精度比基于RSSI的四边测距改进加权质心算法提高37.35%.该体系具有高精度和低成本优势,可广泛用于大型建筑室内导航及行人轨迹探测等领域,经济和社会应用价值高.     

基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法

模糊k-最近邻(fuzzy k-nearest neighbor,FkNN)及其改进的分类方法忽略了样本存在分布不均匀以及噪声样本的情况,不能充分体现每个类样本特征的差异性,影响了分类的准确率.为此,提出了一种基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法.首先基于样本间紧密度计算样本的隶属度;然后根据特征的模糊熵值分别计算每个类样本特征的权重,并使用加权欧氏距离确定近邻训练样本;最后根据待分类样本所属的每个类别的隶属度确定其类别.对UCI多个数据集的实验结果表明该方法是有效的.     

单波束水深的插值方法比较分析

为了克服湖泊水深测量作业中对围网养殖区等区域水深数据采集的困难性,以不同插值方法分析对湖区测量盲区进行数据采集而存在的插值效果和精度差异性问题,以洪泽湖水下测量单波束水深数据作为研究样本点,利用反距离加权法、趋势面法、最近邻点插值法和普通克里金法,分别对未采集区进行水深数据空间插值。以交叉检验法和实测水深数据作对比,研究出一种基于方差值最小的拟合推估模型。实例表明:新的拟合推估模型内插效果精度较高,最大残差值为0.02 m,与原始水深值符合性较高,但内插数据的效率不如其他几种方法。