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网格谱系数下不可见性指导的鲁棒水印算法
1
作者 吴肖 黄樱 +2 位作者 宋春花 关虎 牛保宁 《应用科学学报》 北大核心 2025年第3期370-386,共17页
在版权保护领域,网格水印技术是保护3D模型在传输过程中免受恶意攻击的关键技术,然而现有的网格水印算法并未充分联系空域和频域,对水印嵌入强度的设置规则不够清晰。针对此问题,本文提出了一种受不可见性指导的鲁棒水印算法(robust wat... 在版权保护领域,网格水印技术是保护3D模型在传输过程中免受恶意攻击的关键技术,然而现有的网格水印算法并未充分联系空域和频域,对水印嵌入强度的设置规则不够清晰。针对此问题,本文提出了一种受不可见性指导的鲁棒水印算法(robust watermarking algorithm guided by invisibility,RWGI)。以三维网格的拉普拉斯变换为对象,在水印嵌入过程中对空域不可见性评价指标与频谱域嵌入强度的关系进行建模,使水印的嵌入受到不可见性指标的调控,保证了水印嵌入强度的按需量化;针对该指导的实施过程,设计了一种基于绝对值的谱系数寻优策略和一种简单高效的网格分块算法。实验表明,本文提出的算法具有良好的不可见性和对常见攻击的鲁棒性,且能保证水印嵌入强度对模型尺度的自适应。 展开更多
关键词 3D版权保护 不可见性 网格谱水印 网格拉普拉斯变换
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图像纹理引导的迭代水印模型
2
作者 武鑫婷 黄樱 +3 位作者 牛保宁 关虎 兰方鹏 刘杰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期110-121,共12页
近年来,深度神经网络被成功应用于数字水印领域。常见深度学习水印模型由嵌入水印的编码器、模拟攻击的噪声层、提取水印的解码器三部分构成。常用的端到端训练方式要求参与训练的攻击必须可导,此要求限制了水印模型在面对真实不可导攻... 近年来,深度神经网络被成功应用于数字水印领域。常见深度学习水印模型由嵌入水印的编码器、模拟攻击的噪声层、提取水印的解码器三部分构成。常用的端到端训练方式要求参与训练的攻击必须可导,此要求限制了水印模型在面对真实不可导攻击时的鲁棒性能力。此外,在一幅完整图像中,通常包含平滑纹理和粗糙纹理,然而目前的水印模型却很少直接利用其纹理信息实现水印的嵌入过程。针对上述问题,提出了一种图像纹理引导的迭代水印模型。引入图像纹理注意模块,使模型能够根据图像纹理的粗糙程度来引导水印的嵌入过程,提升水印的不可见性。采用两阶段迭代的训练方式实现对不可导攻击的学习。第一阶段,结合图像纹理注意模块,进行无攻击的端到端编-解码器联合训练,最大限度地保证水印的不可见性;第二阶段,进行不可导攻击参与的解码器独立训练,通过对任意真实攻击分布的学习,构建具有强鲁棒性的解码器。两阶段训练迭代进行,最终通过编、解码器协同训练的方式,达到模型的全局最优状态,实现水印不可见性和鲁棒性较好的平衡。实验结果表明,该模型在不可见性和鲁棒性上均优于主流的深度学习水印模型。 展开更多
关键词 深度学习 图像水印 纹理 鲁棒性 不可见性
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基于图像纹理的自适应水印算法 被引量：11
3
作者 黄樱 牛保宁 +1 位作者 关虎 张树武 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2403-2414,共12页
图像水印技术是一种在图像中嵌入被称为水印的版权标记,以证明图像版权归属的技术。利用图像纹理粗糙区域易于隐藏水印的优势,提出了一种基于图像纹理的自适应水印算法。首先,设计了一种能够真实反映图像纹理丰富程度的纹理度量方法,引... 图像水印技术是一种在图像中嵌入被称为水印的版权标记,以证明图像版权归属的技术。利用图像纹理粗糙区域易于隐藏水印的优势,提出了一种基于图像纹理的自适应水印算法。首先,设计了一种能够真实反映图像纹理丰富程度的纹理度量方法,引入全局纹理值和局部纹理值的概念来综合分析图像纹理的分布情况;其次,利用滑动窗口和窗口内区域的局部纹理值,精确地获取图像的纹理粗糙区域,将水印嵌入在纹理粗糙区域中,保证嵌入水印图像的视觉质量;然后,通过多元回归分析,得到水印嵌入参数与纹理粗糙区域的全局纹理值和局部纹理值的函数关系,根据区域的纹理值自适应地调整水印的嵌入参数,最大限度地保证水印的不可见性,增强水印的鲁棒性;最后,通过在多个不重叠的纹理粗糙区域中嵌入相同的水印,进一步提高水印提取的准确率。在100幅自然场景图像上进行模拟实验,从不可见性、自适应性和鲁棒性三个方面证实了所提算法相比已有自适应水印算法的优越性。 展开更多
关键词 图像水印 图像纹理 不可见性 鲁棒性 自适应性
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基于自适应学习率的运动目标高效检测算法 被引量：15
4
作者 郝晓丽 刘伟 +1 位作者 牛保宁 吕进来 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期123-130,共8页
该文提出了一种改进的基于自适应学习率高斯建模的三帧差分算法。通过基于自适应学习率的混合高斯背景建模,实现背景模型的自适应修正,保证算法在动态环境中能完整提取目标内部信息。其次,采用基于边缘提取的三帧差分改进算法,完成对目... 该文提出了一种改进的基于自适应学习率高斯建模的三帧差分算法。通过基于自适应学习率的混合高斯背景建模,实现背景模型的自适应修正,保证算法在动态环境中能完整提取目标内部信息。其次,采用基于边缘提取的三帧差分改进算法,完成对目标轮廓的快速提取,并以此作为目标图像的边缘补充。实验结果表明,该算法能够完整提取运动目标,并保证目标边缘的连续与平滑,同时检测的速度得到提升,可广泛应用于智能监控、医疗等领域。 展开更多
关键词 自适应学习率 边缘提取 混合高斯建模 运动目标检测 三帧差分
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账户型区块链可扩展存储模型 被引量：6
5
作者 张栩豪 牛保宁 弓婷 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期708-715,共8页
区块链数据持续线性增长,最终导致单个节点无法提供足够的存储资源,产生存储可扩展性问题。轻节点模型虽然极大地降低了对存储资源的需求,但是也导致全节点减少、去中心化程度降低,威胁区块链网络的安全。账户型区块链尚未有成熟的可扩... 区块链数据持续线性增长,最终导致单个节点无法提供足够的存储资源,产生存储可扩展性问题。轻节点模型虽然极大地降低了对存储资源的需求,但是也导致全节点减少、去中心化程度降低,威胁区块链网络的安全。账户型区块链尚未有成熟的可扩展存储方案提出。考虑到状态数据的使用频率远远高于区块数据,提出一种基于账户型区块链的可扩展存储模型(SSMAB)。SSMAB以完全冗余的方式保存状态数据,保证其交易验证功能;以分片方式存储区块数据,降低冗余度;采用经济激励机制,在保证数据可用性的前提下,减少存储的消耗。实验结果表明:SSMAB模型能够保证数据的可靠性与可用性,将存储数据量降低到全节点模型的13%。 展开更多
关键词 区块链 存储模型 以太坊 分片 经济激励
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融合区域边缘特征的双重自适应图像水印算法 被引量：3
6
作者 郭娜 黄樱 +3 位作者 牛保宁 兰方鹏 牛之贤 郜卓杰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期118-131,共14页
局部图像水印技术是指在图像的部分区域而非完整图像中嵌入水印,可抵抗裁剪类攻击,是目前水印领域的研究热点。当图像被攻击后,现有局部水印技术通过特征点定位的水印嵌入区域可能发生偏移,当区域中包含较多边缘时,由于边缘附近像素值... 局部图像水印技术是指在图像的部分区域而非完整图像中嵌入水印,可抵抗裁剪类攻击,是目前水印领域的研究热点。当图像被攻击后,现有局部水印技术通过特征点定位的水印嵌入区域可能发生偏移,当区域中包含较多边缘时,由于边缘附近像素值差异明显,定位偏移会导致区域整体像素值发生较大的变化,使得水印提取失败。针对该问题,提出融合区域边缘特征的双重自适应图像水印算法。首先,提出一种嵌入区域的判定方法,利用滑动窗口遍历图像,综合边缘、纹理、灰度、位置等因素,对窗口区域进行评分,选择出含边缘少且隐藏性好的区域作为水印的嵌入区域。其次,提出一种双重自适应嵌入方案。在水印嵌入时,通常需要对图像进行分块,通过修改像素值,在一个图像块中嵌入1位水印信息。第一重粗粒度自适应方案是指通过线性回归分析,建立用于控制水印嵌入强度的参数和图像块边缘像素数量间的函数关系,根据不同图像块的特点自适应调节对应的水印嵌入强度,增强包含边缘图像块嵌入水印的鲁棒性;第二重细粒度自适应方案是指在修改像素时,区分对待图像块中的边缘处像素和非边缘处像素,利用高斯窗自适应地调整边缘附近像素的修改量以达到平滑过渡的效果,利用边缘的掩蔽效应提升水印的不可见性。实验证明,该算法相比于已有自适应图像水印算法有更好的不可见性及更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像水印 边缘特征 不可见性 鲁棒性 自适应
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结合否定关键词的空间关键词查询 被引量：1
7
作者 金海 郝晓丽 牛保宁 《微电子学与计算机》 2021年第9期54-60,共7页
面向个性化约束的空间关键词查询是数据库查询领域的热点问题,其中快速性和匹配性是衡量此类查询优劣的核心问题.传统空间关键词范围查询无法匹配除地理位置和关键词信息以外的带有个性化约束条件下的查询,且大多数二维空间下的索引结... 面向个性化约束的空间关键词查询是数据库查询领域的热点问题,其中快速性和匹配性是衡量此类查询优劣的核心问题.传统空间关键词范围查询无法匹配除地理位置和关键词信息以外的带有个性化约束条件下的查询,且大多数二维空间下的索引结构的构建更新速度和查询效率较低.针对上述问题,提出了一种带否定关键词约束(即用户不喜欢的关键词)的查询模式.采用Geohash字符串表示兴趣点对象,对字符串排序后构建B+树作为二叉树的叶节点,通过二叉树过滤带否定关键词的对象,构建了基于Geohash的混合索引结构BGIB-Tree.在此基础上,依靠Geohash编码的递归性,设计了前缀匹配搜索算法.以区域编码和对象编码前缀匹配为剪枝策略,快速找到满足空间约束的兴趣点,最后在倒排索引中双向搜索即可完成查询.通过与IR-Tree和BIR-Tree对比,在真实数据集上对BGIB-Tree的构建时间与相关参数对查询算法的影响做出验证,实验证明结果表明在索引构建时间上减少30%,算法查询效率提高29%. 展开更多
关键词 否定关键词 空间关键词范围查询 个性化约束 混合索引 Geohash 前缀匹配
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基于高分辨率网络的单声道歌声分离
8
作者 张阳 牛之贤 +1 位作者 牛保宁 常艳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1555-1563,共9页
单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题,利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势,提出基于高分辨率网络... 单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题,利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势,提出基于高分辨率网络的单声道歌声分离算法。设计并构建适合单声道歌声分离的高分辨率网络,输入歌曲的时频谱图到网络,得到预测的伴奏和歌声时频谱图。结合歌曲相位进行重构,得到伴奏和歌声的时域信号。实验表明,在公开数据集MIR-1K上,所提算法的SNR、SIR、SAR指标均优于当前代表性算法,提高了分离后伴奏和歌声的质量。 展开更多
关键词 单声道歌声分离 深度学习 时频谱图 高分辨率网络 频域模型
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融合FastDTW与SBD的稀有时间序列分类方法
9
作者 李显 牛保宁 +1 位作者 柳浩楠 张旭康 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1523-1532,共10页
稀有时间序列分类(RTSC)在天文观测等领域有广泛应用。针对目前稀有时间序列方法处理大规模数据集存在准确率低和时间成本高的问题,以天文观测中的短时标稀有天体光变事件——耀发现象为研究对象,提出改进的稀有时间序列分类方法RTSC-F... 稀有时间序列分类(RTSC)在天文观测等领域有广泛应用。针对目前稀有时间序列方法处理大规模数据集存在准确率低和时间成本高的问题,以天文观测中的短时标稀有天体光变事件——耀发现象为研究对象,提出改进的稀有时间序列分类方法RTSC-FS。该方法融合动态时间弯曲(DTW)的改进FastDTW和SBD度量序列距离,同时具有FastDTW计算复杂度低、衡量精度高和SBD计算速度快的特点,采用滑动窗口过滤、重采样、窗函数平滑、标准化数据等数据预处理技术进一步降低时间成本。在由地基广角相机阵(GWAC)记录到的星等变化的时间序列数据集上,所提方法从约791万天次的光变数据中发现具有耀发特征的曲线44条,召回率60.27%,查准率达34.65%,相比Baseline发现数量更多,召回率、查准率有所提升。 展开更多
关键词 稀有时间序列分类 FastDTW算法 SBD方法 地基广角相机阵 星等
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