以工程项目为中心的嵌入式系统教学模式探讨

在介绍嵌入式系统知识体系的基础上,分析嵌入式系统教学的特点及目前教学中存在的普遍问题,提出以工程项目为中心的嵌入式系统教学模式,并探讨如何将嵌入式系统的工程项目引入到嵌入式系统课程体系及实训体系中。     

基于信用的联盟链共识算法

针对当前共识算法中存在的共识效率低下和激励机制不足的问题,提出了一种基于信用的联盟链共识算法.首先,根据节点参与共识过程的行为,设计节点信用评估机制,通过信用奖励解决节点间激励机制不足的问题.其次,构造信用区块链和信用计算模型,将节点的信用值进行存储,并作为挑选"矿工"节点的依据,提高了共识算法的效率.最后,提出了分轮次的矿工节点选择算法,利用随机算法和优先级排列算法依次选择矿工节点,并提出节点信用值评估方法,避免节点信用值过大而成为寡头,确保节点成为矿工节点的公平性.实验仿真结果表明,该信用共识算法算力消耗低,出块速度快,相比现有的共识算法具有更好的性能,可以很好地应用于商业和医疗等联盟链场景.     

基于纹理复杂度的图像篡改定位和恢复水印算法

针对现有方法对图像纹理相关性利用不充分导致 图像块特征值选取不灵活和隐蔽性不 足的问题,提出了一种新的基于纹理复杂度和Laplacian算子的篡改定位和恢复水印算法。 算法首先将图像分成3×3的分块,分别计算各块的纹理复杂度,利用纹理复杂度对同质块进 行合并,降低水印嵌入对图像质量的影响;然后,计算母块和单独块的拉普拉斯卷积值作为 其特征值,并将母块的位置信息作为子块的特征值,新的特征值增强了对篡改的敏感性,并 减少了需嵌入的特征水印数量;最后将子块的特征值水印嵌入到母块像素最低有效位中,母 块和单独块则嵌入到其对应块的像素最低有效位中。在水印图像没有受到篡改时,水印图像 平均PSNR较现有方法提升7.83dB左右; 当受到篡改时,恢复图像质量提升1.01 dB左右。实验 结果表明,本文算法能够增强图像水印隐蔽性,提高篡改图像恢复质量,适用于版权保护和 医学图像的篡改检测。     

一种抗重压缩的H.264/AVC视频水印算法*

针对当前视频水印抗重压缩能力不足,提出一种基于I帧色度量化残差系数的视频水印算法。通过对H.264/AVC帧内预测模式的分析,得出重压缩后预测模式的转变是造成水印提取失败的主要因素,因此,算法选择在更加稳定的色度分量中嵌入水印。首先,利用4?4子块中非零系数个数选择合适的色度子块,然后,运用差分能量的思想,结合Arnold置乱后的水印信息,通过调制其中一个非零量化DCT残差系数改变两个特定位置系数的关系嵌入水印。算法在帧内预测模式色度分量中嵌入水印,有效的解决了重压缩后水印提取不同步问题,提高了水印的抗重压缩性能。实验结果显示,提取的水印图像位错误率(BER)在20%以下,重构图像的SSIM比现有方案提高了1.2%-4.4%,另外,测试序列的比特增加率(BIR)平均降低了70%左右。算法适用于广播监控等实时视频应用。     

基于2D sine Logistic混沌映射的医学图像频域加密算法

针对现有医学图像加密算法在加密效率和安全性上的不足,提出一种基于2D sine logistic混沌映射的医学图像小波域加密算法。算法首先利用整数小波变换将医学图像从空域转换为频域,充分打破像素间的相关性;其次,利用2D sine logistic混沌映射生成混沌序列,选取三级小波分级的低频系数LL3进行扩散和置乱加密,提高加密效率;并且将二级小波分解的中高频系数HL2和LH2进行扩散加密,解决加密图像中存在的明显轮廓问题;最后将加密后的小波系数进行小波逆变换得到加密图像。实验仿真结果表明,算法具有高安全性和加密效率,与现有空域方法相比,加密时间约为1/40;与现有频域方法相比,在保证加密效率情况下具有更好的加密图像隐蔽性。     

结合Skip-gram和加权损失函数的神经网络推荐模型

针对网络推荐系统中传统的协同过滤技术在实际应用中存在数据稀疏、导致准确率低、推荐单一性等问题,提出一种结合Skip-gram项目嵌入和加权损失函数的深度神经网络的推荐模型DSM。采用了3层ReLU层对输出向量进行回归,在未使用附加信息的前提下提高了推荐精度;利用Skip-gram进行项目嵌入得到更稠密的表示向量,减少了计算量;并且使用加权损失函数训练深度神经网络的参数,平衡了推荐项目的受欢迎程度,保证了新颖性。在APP数据集和Last.fm数据集的实验结果表明,DSM模型在推荐应用程序和歌曲时,准确性和多样性方面相比现有方法均有一定的提高。     

改进的块差值无损鲁棒图像水印算法

为了解决目前基于块差值无损鲁棒水印算法的不足,提出了一种基于Huffman编码和K-means聚类的改进算法.对嵌入过程中产生的水印负载,利用Huffman编码进一步减少其大小,提高水印嵌入容量;对水印提取过程中,可能发生的1-bit区域和0-bit区域重合的问题,利用K-means聚类算法提高水印提取精确度.实验结果表明,与现有相关算法相比,文种算法在水印嵌入容量和鲁棒性上具有明显优势.     

基于模式特征的H.264/AVC可逆视频水印

目的 针对当前可逆视频水印隐蔽性和篡改定位能力不足问题,提出一种新颖的基于帧内预测模式的可逆视频水印算法。方法 首先,深入分析I帧亮度分量的预测模式对不同类型篡改的敏感性,提取每个帧内编码宏块的预测模式,通过预测模式生成特征码。然后,结合H.264/AVC编码特性和误差补偿算法,在每个亮度4×4残差块中筛选出误差最小系数。最后,运用差值扩展的方法将特征信息作为水印可逆的嵌入到所选系数。结果 在含水印视频未受到篡改时,解码端提取水印后可对原始视频进行无损恢复。当视频受到篡改时,算法能精确定位篡改区域并且篡改定位精度达到4×4子块级。由于水印嵌入在误差最小的系数中,能够有效地降低水印嵌入对于视频质量的影响,嵌入水印后图像的PSNR值比现有的基于H.264/AVC可逆水印方案平均提高10%,测试序列的码率增量平均降低了22%左右。结论 本文算法较现有算法具有更好的嵌入率、隐蔽性、篡改检测精度, 适用于医学、军事、卫星等领域。     

高效的基于身份签名方案的安全性分析

基于身份的签名方案是许多密码协议的基础。通过对谷科等(谷科,贾维嘉,姜春林.高效安全的基于身份的签名方案.软件学报,2011,22(6):1350-1360)提出的基于身份的高效签名方案进行分析,提出了两种等价的签名生成算法,指出该方案不满足基于身份签名方案的基本安全性质。分析表明,任何攻击者都可以利用所提出的等价的私钥和签名生成算法来伪造任意用户的私钥以及任何用户对任意消息的有效签名。同时也分析了原方案不安全的原因,并指出设计比经典方案更加高效的基于身份签名方案是几乎不可能的。     

基于混沌和脆弱水印的图像篡改检测算法

针对现有基于脆弱水印方法的不足,提出了一种新的结合混沌系统和脆弱水印的图像篡改检测算法。算法首先利用Arnold cat映射对原始图像进行k次置乱,然后选取置乱图像的最低有效位(LSB)平面作为水印嵌入位置,实际嵌入的水印由Logistic混沌映射产生的随机二进制序列与原始水印异或得到,通过LSB替换算法嵌入。最后对LSB替换后图像进行T-k次的Arnold cat映射得到水印图像。实验结果表明,混沌系统的引入大大增强了脆弱水印的安全性;另外,针对不同种类的攻击,算法具有良好的篡改检测和定位精确性。