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目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失真的性质,通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排,以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明,该算法不会对三维模型造成任何失真,嵌入容量为每顶点2比特,且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真,容量大、安全性高、鲁棒性强,适用于三维载体不容修改的情形,如军事、医学、秘密通信和版权保护等。 相似文献
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《Planning》2015,(15)
文章以我国2009—2013年的上市公司为研究样本,从高管业绩—薪酬敏感性和高管薪酬粘性两个角度考察了企业避税对高管薪酬契约的影响。研究发现:企业的避税程度和高管业绩—薪酬敏感性显著负相关,即避税程度越高,高管业绩—薪酬敏感性越低。进一步研究发现,避税程度加重了高管的薪酬粘性。文章的结论拓展了目前对企业避税的研究,也对高管薪酬制度的优化有一定的实证参考意义。 相似文献
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为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题,提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想,通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先,在目标个数未知的前提下,利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数;然后,推导了基于MUSIC的定位代价函数;之后,利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面;最后,膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题,能够确定多个目标的位置坐标,为后续的定位性能分析提供可能性,也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。 相似文献