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混合蛙跳优化决策面的LSB±k隐写算法
1
作者
欧阳春娟
刘昌鑫
刘欢
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期663-670,共8页
针对现有智能优化改进隐写不能对高维特征同时进行优化的问题,提出了一种混合蛙跳优化决策面的改进LSB±k隐写算法(记为SFLA-LSB±k).不同于其他优化改进隐写中尽可能减少图像载密前后某种特征变化的策略,在SFLA-LSB±k中,...
针对现有智能优化改进隐写不能对高维特征同时进行优化的问题,提出了一种混合蛙跳优化决策面的改进LSB±k隐写算法(记为SFLA-LSB±k).不同于其他优化改进隐写中尽可能减少图像载密前后某种特征变化的策略,在SFLA-LSB±k中,通过优化载密图像的特征变化,使载密图像特征变化方向随机化,导致分类器无法训练出一个能对载体与载密图像进行分类的决策面,从而达到抵抗分析的目的.实验结果表明,与标准的LSB±k隐写和相关PSO优化改进LSB±k隐写相比,SFLA-LSB±k有效提高了LSB±k的安全性,特别是当k取1时,该算法针对78维特征隐写分析的AUC值可下降到0.563 7.
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关键词
LSB±k隐写
混合蛙跳优化
决策面
隐写分析
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职称材料
基于混合蛙跳优化的采摘机器人相机标定方法
被引量：
15
2
作者
陈科尹
邹湘军
+3 位作者
关卓怀
王刚
彭红星
吴崇友
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期23-34,共12页
针对采摘机器人领域传统的张正友相机标定方法存在对相机模型参数初值敏感和标定结果不稳定等问题,提出一种基于改进混合蛙跳和LM算法的相机标定方法。该方法把相机标定划分为两步:(1)以混合蛙跳优化为工具,求出相机模型参数的初始值,...
针对采摘机器人领域传统的张正友相机标定方法存在对相机模型参数初值敏感和标定结果不稳定等问题,提出一种基于改进混合蛙跳和LM算法的相机标定方法。该方法把相机标定划分为两步:(1)以混合蛙跳优化为工具,求出相机模型参数的初始值,避免传统张正友相机标定方法直接求取相机模型的参数初值所带来的初值敏感问题。(2)以改进LM算法对第1步求出的相机模型参数初值进行非线性优化求精,避免张正友相机标定方法须求取相机模型优化参数的雅可比矩阵,从而导致标定结果不稳定的问题。采用Open CV编写采摘机器人双目视觉标定系统,分别对传统张正友相机标定方法、基于遗传算法的相机标定方法、基于标准混合蛙跳算法的相机标定方法和本文相机标定方法进行相机标定试验。试验结果表明:本文相机标定方法所获得的左相机焦距的绝对误差为0. 065～0. 506 mm、相对误差为1. 899%～12. 652%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 166～0. 175像素;右相机焦距的绝对误差为0. 083～0. 360 mm、相对误差为2. 429%～11. 484%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 103～0. 114像素;双目相机之间距离的绝对误差为1. 866～2. 789 mm、相对误差为3. 209%～4. 874%。以上参数精度及收敛速度和稳定性均优于其他相机标定方法,从而验证了该方法所获得的相机标定参数具有较高的准确性和可靠性。
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关键词
采摘机器人
相机标定
混合蛙跳优化
LM算法
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职称材料
题名
混合蛙跳优化决策面的LSB±k隐写算法
1
作者
欧阳春娟
刘昌鑫
刘欢
机构
井冈山大学电子与信息工程学院
井冈山大学流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期663-670,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61462046
No.61163062)
+3 种基金
江西省教育厅科学技术研究项目基金(No.GJJ14559
No.GJJ13553)
江西省科技厅自然科学项目基金(No.20151BAB207026
No.20151BAB217012)资助
文摘
针对现有智能优化改进隐写不能对高维特征同时进行优化的问题,提出了一种混合蛙跳优化决策面的改进LSB±k隐写算法(记为SFLA-LSB±k).不同于其他优化改进隐写中尽可能减少图像载密前后某种特征变化的策略,在SFLA-LSB±k中,通过优化载密图像的特征变化,使载密图像特征变化方向随机化,导致分类器无法训练出一个能对载体与载密图像进行分类的决策面,从而达到抵抗分析的目的.实验结果表明,与标准的LSB±k隐写和相关PSO优化改进LSB±k隐写相比,SFLA-LSB±k有效提高了LSB±k的安全性,特别是当k取1时,该算法针对78维特征隐写分析的AUC值可下降到0.563 7.
关键词
LSB±k隐写
混合蛙跳优化
决策面
隐写分析
Keywords
LSB±k steganography, SFLA, decision surface, steganalysis
分类号
TP911.7 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
基于混合蛙跳优化的采摘机器人相机标定方法
被引量：
15
2
作者
陈科尹
邹湘军
关卓怀
王刚
彭红星
吴崇友
机构
农业农村部南京农业机械化研究所
贺州学院信息与通信工程学院
华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期23-34,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFD0702100)
国家自然科学面上基金项目(31571568)
+2 种基金
国家自然科学地区基金项目(61863011)
广西自然科学青年基金项目(2015GXNSFBA139264)
广西壮族自治区高等学校科学研究项目(KY2015YB304)
文摘
针对采摘机器人领域传统的张正友相机标定方法存在对相机模型参数初值敏感和标定结果不稳定等问题,提出一种基于改进混合蛙跳和LM算法的相机标定方法。该方法把相机标定划分为两步:(1)以混合蛙跳优化为工具,求出相机模型参数的初始值,避免传统张正友相机标定方法直接求取相机模型的参数初值所带来的初值敏感问题。(2)以改进LM算法对第1步求出的相机模型参数初值进行非线性优化求精,避免张正友相机标定方法须求取相机模型优化参数的雅可比矩阵,从而导致标定结果不稳定的问题。采用Open CV编写采摘机器人双目视觉标定系统,分别对传统张正友相机标定方法、基于遗传算法的相机标定方法、基于标准混合蛙跳算法的相机标定方法和本文相机标定方法进行相机标定试验。试验结果表明:本文相机标定方法所获得的左相机焦距的绝对误差为0. 065～0. 506 mm、相对误差为1. 899%～12. 652%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 166～0. 175像素;右相机焦距的绝对误差为0. 083～0. 360 mm、相对误差为2. 429%～11. 484%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 103～0. 114像素;双目相机之间距离的绝对误差为1. 866～2. 789 mm、相对误差为3. 209%～4. 874%。以上参数精度及收敛速度和稳定性均优于其他相机标定方法,从而验证了该方法所获得的相机标定参数具有较高的准确性和可靠性。
关键词
采摘机器人
相机标定
混合蛙跳优化
LM算法
Keywords
picking robot
camera calibration
shuffled frog leaping optimization
LM algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合蛙跳优化决策面的LSB±k隐写算法
欧阳春娟
刘昌鑫
刘欢
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于混合蛙跳优化的采摘机器人相机标定方法
陈科尹
邹湘军
关卓怀
王刚
彭红星
吴崇友
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
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职称材料
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