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采用局部强度顺序模式的图像复制—粘贴篡改检测算法 被引量:4
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作者 林晶 黄添强 +1 位作者 林玲鹏 李小琛 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第S1期132-139,共8页
复制—粘贴篡改是一种最简单而且常见的图像篡改方式。为了提高目前复制—粘贴篡改检测算法的顽健性,提出一种基于局部强度顺序模式(LIOP,local intensity order pattern)的图像复制—粘贴篡改检测算法。首先,提取待测图像的LIOP特征描... 复制—粘贴篡改是一种最简单而且常见的图像篡改方式。为了提高目前复制—粘贴篡改检测算法的顽健性,提出一种基于局部强度顺序模式(LIOP,local intensity order pattern)的图像复制—粘贴篡改检测算法。首先,提取待测图像的LIOP特征描述子,然后以特征描述子间的夹角余弦值作为相似性度量,根据最近邻与次近邻的比值阈值寻找稳定的匹配点,最后计算匹配点对间的空间距离以移除误匹配点。实验结果表明,所提算法能够有效检测并定位复制粘贴篡改位置,而且算法检测的准确率高,能够抵抗缩放、旋转、亮度变化以及高斯模糊、加性高斯白噪声、JPEG压缩等后期处理操作。 展开更多
关键词 图像篡改检测 复制—粘贴篡改 特征描述 局部强度顺序模式
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采用量化离散余弦变换系数检测视频单帧连续多次复制-粘贴篡改 被引量:5
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作者 林晶 黄添强 +1 位作者 赖玥聪 卢贺楠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期1356-1361,共6页
目前大多数时域视频帧复制粘贴篡改检测算法都是针对至少20帧以上的视频子序列的复制粘贴篡改,而对单帧复制粘贴篡改无法判断。而根据人眼视觉感知的特性,修改视频内容需要至少15帧以上的帧操作,因此篡改帧想通过单帧复制粘贴篡改来达... 目前大多数时域视频帧复制粘贴篡改检测算法都是针对至少20帧以上的视频子序列的复制粘贴篡改,而对单帧复制粘贴篡改无法判断。而根据人眼视觉感知的特性,修改视频内容需要至少15帧以上的帧操作,因此篡改帧想通过单帧复制粘贴篡改来达到想要的效果,必须进行连续多次粘贴操作。为了检测这种篡改方式,针对性地提出了一种基于量化离散余弦变换(DCT)系数的视频单帧连续多次复制-粘贴篡改检测算法。首先,将视频转换为图像,采用量化后的DCT系数作为视频帧图像特征向量,并通过计算巴氏(Bhattacharyya)系数来衡量两相邻帧帧间相似度;再设定阈值来判断两相邻帧帧间相似度是否有异常,最后根据出现相似度异常的帧是否连续,以及连续出现的帧数来判断视频是否经过篡改,并定位篡改位置。实验结果表明,所提算法对不同场景的视频都能检测,不仅检测速度快,而且不受再压缩因素影响,算法的正确率高、漏检率低。 展开更多
关键词 视频篡改检测 单帧复制粘贴 离散余弦变换 帧间相似度 BHATTACHARYYA系数
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GenFedRL:面向深度强化学习智能体的通用联邦强化学习框架 被引量:2
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作者 金彪 李逸康 +2 位作者 姚志强 陈瑜霖 熊金波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期183-197,共15页
针对智能物联网中,搭载深度强化学习智能体的智能设备缺乏有效安全数据共享机制的问题,提出一种面向深度强化学习智能体的通用联邦强化学习(GenFedRL)框架。GenFedRL不需要共享深度强化学习智能体的本地私有数据,而通过模型共享技术实... 针对智能物联网中,搭载深度强化学习智能体的智能设备缺乏有效安全数据共享机制的问题,提出一种面向深度强化学习智能体的通用联邦强化学习(GenFedRL)框架。GenFedRL不需要共享深度强化学习智能体的本地私有数据,而通过模型共享技术实现共同训练,在保护各智能体私有数据隐私的同时,有效地利用其数据资源和计算资源。为应对现实通信环境的复杂性与满足加速训练的需要,为GenFedRL设计了基于同步并行的模型共享机制。结合常见深度强化学习算法自身的模型结构特点,基于FedAvg算法设计了适用于单网络结构与多网络结构的通用联邦强化学习算法,进而实现了具有同种网络结构的智能体间的模型共享机制,更好地保护各类智能体的私有数据。仿真实验表明,即使在大部分数据节点无法参与训练的恶劣通信环境下,常见深度强化学习算法智能体在所提框架上仍表现出良好的性能。 展开更多
关键词 智能物联网 联邦学习 联邦强化学习 深度强化学习
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基于动态环境衰减的粒子滤波室内定位算法 被引量:2
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作者 李奕诺 肖如良 +3 位作者 倪友聪 苏小敏 杜欣 蔡声镇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2465-2469,共5页
针对精确的室内定位中节点受复杂环境的干扰带来因距离相同而位置不同的环境差异,造成定位精度不足和定位稳定性较差的问题,提出了一种新的动态环境衰减因子(DEAF)模型的算法。算法构造DEAF模型,且重新定义了其取值方式。在算法中,首先... 针对精确的室内定位中节点受复杂环境的干扰带来因距离相同而位置不同的环境差异,造成定位精度不足和定位稳定性较差的问题,提出了一种新的动态环境衰减因子(DEAF)模型的算法。算法构造DEAF模型,且重新定义了其取值方式。在算法中,首先利用粒子滤波算法对接收到的信号强度(RSSI)进行平滑处理;然后利用DEAF模型计算目标节点的估计距离;最后用三边测量法求出目标节点的坐标。通过与几种常用的滤波模型进行对比实验,得出这种动态环境衰减模型结合粒子滤波的算法能很好地调和不同位置带来的环境噪声差异,算法使定位平均误差降到0.68 m左右,且在室内定位中有较高的定位精度和较好的稳定性。 展开更多
关键词 动态环境衰减因素 粒子滤波 接收信号强度 三边测量法 室内定位
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基于自适应提升的概率矩阵分解算法 被引量:2
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作者 彭行雄 肖如良 张桂刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期3497-3501,共5页
针对推荐系统中概率矩阵分解模型(PMF)泛化能力(对新用户和物品的推荐性能)较差、预测准确性不高的问题,提出一种新的基于自适应提升的概率矩阵分解算法(AdaBoost PMF)。该算法首先为每个样本分配样本权重;然后根据PMF中的每一轮随机梯... 针对推荐系统中概率矩阵分解模型(PMF)泛化能力(对新用户和物品的推荐性能)较差、预测准确性不高的问题,提出一种新的基于自适应提升的概率矩阵分解算法(AdaBoost PMF)。该算法首先为每个样本分配样本权重;然后根据PMF中的每一轮随机梯度下降法学习用户和物品特征向量,并计算总体预测误差均值和标准差。从全局的角度利用AdaBoost思想自适应调整样本权重,使算法更注重学习预测误差较大的样本;最后对预测误差分配样本权重,让用户和物品特征向量找到更合适的优化方向。相比传统的PMF算法,AdaBoost PMF算法能够将预测精度平均提高约2.5%。实验结果表明,该算法通过加权预测误差较大的样本,能够较好地拟合用户特征向量和物品特征向量,提高预测精度,可以有效地应用于研究个性化推荐。 展开更多
关键词 推荐系统 概率矩阵分解 自适应提升 模型融合 评分预测
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图像矩在图像区域复制粘贴检测中的快速计算算法
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作者 赖玥聪 黄添强 林晶 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期743-748,共6页
在图像区域复制粘贴篡改检测中,特征提取是非常重要的一个步骤,而图像矩(如Zernike矩,圆谐-傅里叶矩和指数矩)是一种比较常见的特征向量.针对目前大多数检测算法在提取某些图像矩运行时间过长的问题,提出一种图像矩的快速算法.利用计算... 在图像区域复制粘贴篡改检测中,特征提取是非常重要的一个步骤,而图像矩(如Zernike矩,圆谐-傅里叶矩和指数矩)是一种比较常见的特征向量.针对目前大多数检测算法在提取某些图像矩运行时间过长的问题,提出一种图像矩的快速算法.利用计算机仿真计算图像矩时,要把积分形式的表达式离散化,将积分转化为求和.在最终的计算图像矩的离散表达式中,可以将表达式分成固定值和像素值的乘积.将两部分分开计算,只计算固定值一次,像素值N_(um)次,然后得到它们的乘积.由此大大减少了计算的次数,从而大幅度降低了运行时间.只要图像的分辨率不变和计算的图像矩个数足够多,相比于经典的计算方法,图像矩的快速算法能极大的提高算法的运行效率. 展开更多
关键词 图像矩 快速算法 区域复制粘贴 图像取证
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