远程交易系统的安全模型设计

随着远程交易系统的不断发展，信息安全在系统起着越来越重要的作用，文章针对远程交易系统安全模型中几个关键问题提出了的解决方法，并将其应用于远程交易系统的具体环节，为建立远程交易系统安全模型提供了一种解决方案。     

基于局部Tchebichef矩的鲁棒图像水印算法

针对目前基于图像不变特征水印算法不能同时有效抵抗常规图像处理和几何攻击这一问题,提出了一种基于局部Tchebichef矩(LTMs)的图像水印新算法。首先,利用Harris-Laplace检测算子提取载体图像多尺度空间中的特征点,并通过特征选择策略获得稳定且分离的局部圆形特征区域;然后,结合主方向对齐,得到具有旋转、缩放和平移(RST)不变性的局部圆形特征区域;最后,计算局部特征区域的Tchebichef矩,采用量化调制Tchebichef低阶矩幅值将水印嵌入到局部特征区域中。实验结果表明,本文算法在获得很好的不可见性的同时,对常规图像处理、几何攻击及组合攻击具有较好的鲁棒性。     

基于小波变换的分形噪声白化滤波器

传统的信号检测理论都是基于白噪声背景假设的,当干扰为色噪声时则需要白化滤波．对于１／ｆ类分形噪声,由于其非平稳性和长程相关等特性使传统的白化滤波不能奏效．针对这一情况,利用小波变换设计了一种白化滤波器,实验结果表明该滤波器是有效的．     

基于地磁与空间上下文信息的半解析定向方法

在物联网时代,人们对高精度的、普适的室内定位需求日益迫切.然而鲁棒的技术方案仍没有出现,其中一个难点是用好地磁解决室内人员的定向问题.众所周知,在空旷的室外环境可以基于地磁解析定向的方法实现定向,然而室内地磁往往存在严重的磁失真,使得该方法不再适用.为解决上述问题,本文提出一种半解析定向方法.该方法首先将解析定向结果与...     

神经结构搜索的研究进展综述

近年来,深度神经网络(DNNs)在许多人工智能任务中取得卓越表现,例如计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP).然而,网络设计严重依赖专家知识,这是一个耗时且易出错的工作.于是,作为自动化机器学习(AutoML)的重要子领域之一,神经结构搜索(NAS)受到越来越多的关注,旨在以自动化的方式设计表现优异的深度神经网络模...     

视频关键帧提取的可能性C-模式聚类算法

提出一种视频关键帧提取方法,以可能性C-模式聚类为基础,选用主色调和次色调描述视频图像的特征,从而无需镜头分割即可直接提取视频的关键帧．实验表明,该方法能够根据视频内容的复杂度有效地提取出最具代表性的关键帧,且具有较高的鲁棒性．     

一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法

该文提出了平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform, SWT )域自适应多尺度积阈值的图像去噪算法(SWT domain Multiscale Products, SWTMP)。与传统的阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是作用于小波系数的空间多尺度积。分析了SWT域含噪图像多尺度积的特点,提出了SWT域自适应多尺度积阈值的计算方法。多尺度积强化了图像的重要结构信息,弱化了噪声,在有效去噪的同时更多地保留了图像的边缘和细节。实验结果表明,所提算法对自然图像去噪后的视觉效果和性能指标均好于二进小波域多尺度积阈值(Adaptive Multiscale Products Thresholding, AMPT)去噪方法。     

乳腺图像微钙化簇主动学习检测新方法

提出一种基于主动学习的微钙化簇区域检测新算法,利用方向差分滤波器组对微钙化区域进行增强和特征提取,同时抑制高亮血管和导管等复杂区域的干扰; 利用基于Bootstrap的主动学习样本方法进行样本选择和分类器训练; 采用训练后的分类器实现乳腺X-线图像中钙化簇区域检测．实验结果表明,相对于被动学习的分类器检测效果,新算法在保持检出率的同时使假阳性率降低了约4.7％,取得了较好的检测效果．     

观察哨和只测角传感器航迹融合算法

在对观察哨获得的目标位置数据和只测角跟踪航迹数据进行融合时,两者观测维数不一致,数据采样率也不一致,而且观察哨数据时间间隔相对要长。在简单航迹融合算法的基础上,针对对空观察哨和只测角局部航迹的融合问题,提出了一种新的融合算法,与传统的简单航迹融合算法相比,该算法不但对时刻一致的航迹数据进行修正,而且对被修正数据相邻的数据也进行不同程度的修正。仿真结果表明,新算法在对空观察哨与只测角传感器航迹的融合中具有较好的融合性能。