一种基于像素块的纹理优先自适应隐写算法

与平坦区域相比,图像纹理区域在结构上表现出更多的随机性,因此将密信嵌入到纹理丰富的区域可获得更好的安全性.本文利用相邻像素的LSB与次低LSB位之间的关系,提出一种基于像素块的纹理优先自适应隐写算法,将密信优先嵌入到复杂纹理区域.所设计的纹理判别准则能结合待嵌入密信长度,自适应选择嵌入区域.针对在嵌密过程中嵌密块可能出现的异常情况,提出一种像素值调整方案,并从理论上证明了其可行性.实验结果表明本文算法比两种经典的LSB算法和一种现有的基于边缘优先的自适应算法具有更高的嵌入效率,且对四种有代表性的隐写分析算法通常具有更强的抵御能力.     

4f光学系统实现光学小波变换的误差分析

基于光学信息处理的并行性和高效性,考虑到光学小波在图像处理中的优势,分析了4f光学系统实现光学小波变换的过程,找出了其在实现小波变换时的误差.从实际的应用出发分析了误差产生的原因,为应用过程中减少误差提供了理论依据.     

基于多语BERT的无监督攻击性言论检测

攻击性言论会对社会安定造成严重不良影响,但目前攻击性言论自动检测主要集中在少数几种高资源语言,对低资源语言缺少足够的攻击性言论标注语料导致检测困难,为此,提出一种跨语言无监督攻击性迁移检测方法。首先,使用多语BERT（mBERT）模型在高资源英语数据集上进行对攻击性特征的学习,得到一个原模型;然后,通过分析英语与丹麦语、阿拉伯语、土耳其语、希腊语的语言相似程度,将原模型迁移到这四种低资源语言上,实现对低资源语言的攻击性言论自动检测。实验结果显示,与BERT、线性回归（LR）、支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）这四种方法相比,所提方法在丹麦语、阿拉伯语、土耳其语、希腊语这四种语言上的攻击性言论检测的准确率和F1值均提高了近2个百分点,接近目前的有监督检测,可见采用跨语言模型迁移学习和迁移检测相结合的方法能够实现对低资源语言的无监督攻击性检测。     

基于轮廓波变换的隐写分析算法

基于轮廓波变换对图像表示的优良性质,提出了一种基于轮廓波变换的通用隐写分析算法。综合了轮廓波变换高频子带系数、高频子带噪声残差、高频子带特征函数高阶统计模型,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对JSteg、Jphide、F5、Outguess等隐写算法的不同嵌入率进行分类和检测。实验结果表明基于轮廓波变换隐写分析算法对大部分隐写算法具有优良的探测性能。与传统的小波变换相比,轮廓波变换能够更有效地捕捉到图像因密信的嵌入而引起的细微变化。