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一种零高分辨率3D网格模型的信息隐藏算法
被引量：
2
1
作者
任帅
王萌
+4 位作者
范傲雄
高泽
徐解
Shahzad KHURRAM
张弢
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第7期328-334,共7页
针对目前3D网格模型信息隐藏算法抗分析性弱的问题,提出一种零高分辨率的信息隐藏算法。首先,利用改进半边折叠网格简化算法对网格模型进行多分辨率分析,将3个分辨率层表示为High-layer,Mid-layer,Low-layer;其次,在High-layer进行同心...
针对目前3D网格模型信息隐藏算法抗分析性弱的问题,提出一种零高分辨率的信息隐藏算法。首先,利用改进半边折叠网格简化算法对网格模型进行多分辨率分析,将3个分辨率层表示为High-layer,Mid-layer,Low-layer;其次,在High-layer进行同心球面分割,提取特征向量,在Mid-layer计算顶点突出度,确定嵌入信息的特征点;再次,通过将特征向量中特征值的最高位与Chebyshev置乱的加密信息建立联系以形成关联信息;最后,利用分段映射函数将关联信息嵌入到特征点球面坐标r值的DCT变换交流系数中。算法将高分辨率层的特征向量与置乱信息所构建的关联信息隐藏于能量小于15%中分辨率层的鲁棒特征点的仿射变换不变量中,有利于算法的不可见性、鲁棒性和抗分析性。采用一阶拉普拉斯平滑的隐写分析方法检测不到点、面特征的明显变化,表明所提算法的抗分析性好。
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关键词
零
高分辨率信息
隐藏
半边折叠网格简化
同心球面分割
DCT变换
抗分析性
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职称材料
微塑料对稻田土壤-水界面重金属分布及迁移的影响
被引量：
3
2
作者
朱晓艳
王琪琛
+5 位作者
姜懿真
武忠
柳钟惠
陈吉孝
王钰琳
袁宇翔
《水生态学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第3期10-20,共11页
研究微塑料(microplastics,MPs)对稻田土壤-水界面中重金属空间分布和迁移的影响机制,可为微界面环境中MPs和重金属交互作用及生态风险评估提供理论支撑和科学依据。2021年7月对采自东北地区稻田的土壤添加不同浓度不同粒径的MPs,借助...
研究微塑料(microplastics,MPs)对稻田土壤-水界面中重金属空间分布和迁移的影响机制,可为微界面环境中MPs和重金属交互作用及生态风险评估提供理论支撑和科学依据。2021年7月对采自东北地区稻田的土壤添加不同浓度不同粒径的MPs,借助薄膜梯度扩散技术(DGT)在毫米尺度上获取稻田土壤-水微界面生物有效态重金属元素的原位高分辨信息,并根据Fick第一扩散定律评估不同MPs添加处理下重金属元素的迁移特征和释放通量。结果表明:(1)稻田土壤-水微界面生物有效态Mn、Co、Fe、Ni、Zn、Pb、Cu和Cd浓度在剖面上具有显著的空间分布差异;(2)MPs的添加显著降低了有效态Cu(-50.7%~8%,P<0.001)、Zn(-17.1%~-4.1%,P<0.001)和Cd(-16.7%~-2.2%,P<0.001)的浓度;(3)土壤MPs的添加改变了有效态Cu的迁移方向,使土壤由Cu源转化成Cu汇,说明MPs对Cu存在明显的吸附效应;(4)不同粒径MPs的添加对生物有效态Ni的影响差异较大,大粒径(80μm)MPs增加了其浓度,小粒径(10μm)则相反。
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关键词
微塑料
土壤-水微界面
重金属
原位
高分辨率信息
迁移特征
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职称材料
多尺度融合增强的图像语义分割算法
被引量：
7
3
作者
田启川
孟颖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第2期177-185,共9页
针对现有的图像语义分割算法存在小尺度目标丢失和分割不连续的问题,提出多尺度融合增强的图像语义分割算法,该算法在DeeplabV3+网络模型的基础上,通过构建多尺度特征提取和融合增强网络提高了对小目标特征的描述能力,使网络在分割大目...
针对现有的图像语义分割算法存在小尺度目标丢失和分割不连续的问题,提出多尺度融合增强的图像语义分割算法,该算法在DeeplabV3+网络模型的基础上,通过构建多尺度特征提取和融合增强网络提高了对小目标特征的描述能力,使网络在分割大目标的同时也能获得小目标的特征信息,从而解决了语义分割时小尺度目标丢失和分割不连续的问题。在Cityscapes数据集上实验的结果表明,改进后的算法明显提升了小目标分割精度,解决了分割不连续的问题。最后在公开数据集PASCAL VOC 2012上进一步验证了改进算法的泛化性。
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关键词
图像语义分割
DeeplabV3+
高分辨率信息
小目标分割
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职称材料
题名
一种零高分辨率3D网格模型的信息隐藏算法
被引量：
2
1
作者
任帅
王萌
范傲雄
高泽
徐解
Shahzad KHURRAM
张弢
机构
长安大学信息工程学院
长安大学电子与控制工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第7期328-334,共7页
基金
国家自然科学基金(61702050)
中央高校“双一流”引导专项(300104292405)
+1 种基金
2019年研究生教育教学改革建设专项基础建设项目(300103190640)
大学生创新创业训练计划项目(201910710079,201810710052,201810710060,201810710215,201810710224)。
文摘
针对目前3D网格模型信息隐藏算法抗分析性弱的问题,提出一种零高分辨率的信息隐藏算法。首先,利用改进半边折叠网格简化算法对网格模型进行多分辨率分析,将3个分辨率层表示为High-layer,Mid-layer,Low-layer;其次,在High-layer进行同心球面分割,提取特征向量,在Mid-layer计算顶点突出度,确定嵌入信息的特征点;再次,通过将特征向量中特征值的最高位与Chebyshev置乱的加密信息建立联系以形成关联信息;最后,利用分段映射函数将关联信息嵌入到特征点球面坐标r值的DCT变换交流系数中。算法将高分辨率层的特征向量与置乱信息所构建的关联信息隐藏于能量小于15%中分辨率层的鲁棒特征点的仿射变换不变量中,有利于算法的不可见性、鲁棒性和抗分析性。采用一阶拉普拉斯平滑的隐写分析方法检测不到点、面特征的明显变化,表明所提算法的抗分析性好。
关键词
零
高分辨率信息
隐藏
半边折叠网格简化
同心球面分割
DCT变换
抗分析性
Keywords
Zero-high-resolution information hiding
Half-folded mesh simplification
Concentric spherical segmentation
DCT transform
Anti-analysis ability
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP306.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
微塑料对稻田土壤-水界面重金属分布及迁移的影响
被引量：
3
2
作者
朱晓艳
王琪琛
姜懿真
武忠
柳钟惠
陈吉孝
王钰琳
袁宇翔
机构
吉林建筑大学市政与环境工程学院
中国科学院东北地理与农业生态研究所
出处
《水生态学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第3期10-20,共11页
基金
吉林省自然科学基金(YDZJ202201ZYTS480,20240602034RC)
国家自然科学基金面上项目(42271129)
+1 种基金
吉林省教育厅优秀青年项目(JJKH20240378KT)
黑土地保护与利用科技创新工程专项(XDA28100304)。
文摘
研究微塑料(microplastics,MPs)对稻田土壤-水界面中重金属空间分布和迁移的影响机制,可为微界面环境中MPs和重金属交互作用及生态风险评估提供理论支撑和科学依据。2021年7月对采自东北地区稻田的土壤添加不同浓度不同粒径的MPs,借助薄膜梯度扩散技术(DGT)在毫米尺度上获取稻田土壤-水微界面生物有效态重金属元素的原位高分辨信息,并根据Fick第一扩散定律评估不同MPs添加处理下重金属元素的迁移特征和释放通量。结果表明:(1)稻田土壤-水微界面生物有效态Mn、Co、Fe、Ni、Zn、Pb、Cu和Cd浓度在剖面上具有显著的空间分布差异;(2)MPs的添加显著降低了有效态Cu(-50.7%~8%,P<0.001)、Zn(-17.1%~-4.1%,P<0.001)和Cd(-16.7%~-2.2%,P<0.001)的浓度;(3)土壤MPs的添加改变了有效态Cu的迁移方向,使土壤由Cu源转化成Cu汇,说明MPs对Cu存在明显的吸附效应;(4)不同粒径MPs的添加对生物有效态Ni的影响差异较大,大粒径(80μm)MPs增加了其浓度,小粒径(10μm)则相反。
关键词
微塑料
土壤-水微界面
重金属
原位
高分辨率信息
迁移特征
Keywords
microplastics
soil-water interface
heavy metals
in-situ high-resolution bioavailability
migration characteristics
分类号
X503 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
多尺度融合增强的图像语义分割算法
被引量：
7
3
作者
田启川
孟颖
机构
北京建筑大学电气与信息工程学院
北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第2期177-185,共9页
基金
北京市教育委员会科技发展计划面上项目(KM201410016016)
北京高等学校高水平人才交叉培养“实培计划”支持项目(2018-62/81/149,2019-82/148)
+1 种基金
北京建筑大学研究生教学质量提升项目(J2018006)
北京建筑大学研究生创新项目。
文摘
针对现有的图像语义分割算法存在小尺度目标丢失和分割不连续的问题,提出多尺度融合增强的图像语义分割算法,该算法在DeeplabV3+网络模型的基础上,通过构建多尺度特征提取和融合增强网络提高了对小目标特征的描述能力,使网络在分割大目标的同时也能获得小目标的特征信息,从而解决了语义分割时小尺度目标丢失和分割不连续的问题。在Cityscapes数据集上实验的结果表明,改进后的算法明显提升了小目标分割精度,解决了分割不连续的问题。最后在公开数据集PASCAL VOC 2012上进一步验证了改进算法的泛化性。
关键词
图像语义分割
DeeplabV3+
高分辨率信息
小目标分割
Keywords
image semantic segmentation
DeeplabV3+
high resolution characterizations
small target segmentation
分类号
TP391.4 [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
一种零高分辨率3D网格模型的信息隐藏算法
任帅
王萌
范傲雄
高泽
徐解
Shahzad KHURRAM
张弢
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
微塑料对稻田土壤-水界面重金属分布及迁移的影响
朱晓艳
王琪琛
姜懿真
武忠
柳钟惠
陈吉孝
王钰琳
袁宇翔
《水生态学杂志》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
多尺度融合增强的图像语义分割算法
田启川
孟颖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
7
在线阅读
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职称材料
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