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现如今,大数据已走进大众的工作与生活,随着海量数据的快速增长,网络技术的高速发展以及上网移动终端的日益普及,可以在短时间内完成大量的数据传送,这也导致潜在的安全风险越发严重,网络中的部分数据存在被人秘密窃取的可能性。 相似文献
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基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
目的为了解决当前图像伪造检测算法在对图像进行伪造检测时,主要依靠全局搜索的方式来完成特征点匹配,导致其检测效率较低,且在对复杂伪造图像进行检测时,易出现检测精度不高和检测错误的不足。方法提出基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法。首先引入积分图像的方法,对图像进行预处理,借助Hessian矩阵行列式来提取特征点。利用特征点构建圆形区域,通过求取圆形区域内Haar小波响应获取特征点的特征描述符。然后通过特征描述符建立KD树索引,利用最近邻搜索方法代替SURF中全局搜索的方法,对SURF进行改进,完成特征点的匹配。最后,利用特征点间的近邻关系求取近邻函数值,通过近邻函数值对特征点进行聚类,完成图像的伪造检测。结果实验结果显示,与当前图像伪造检测算法相比,所提算法具有更高的检测效率以及更高的检测正确度。结论所提算法具备较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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文章结合高职计算机专业学科课程的课堂教学改革需求,以《图形图像处理技术》课程作为实践研究课程,在
学情分析和学生分层基础上,对教学目标、教学内容、教学活动和教学评价四个方面进行了分层教学设计与实施策略研究。在
分层教学思想的指导下,借助由微课构成的网络学习平台和翻转课堂的教学模式,使教师从传统课堂教学的知识讲授角色中
解放出来,也有利于学生实践能力的提高和身心健康的发展。 相似文献
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