题名 网络支付与结算中的安全技术研究
被引量：1
1
作者
王建峰
机构
湖北科技学院网络管理中心
出处
《现代电子技术》
2013年第20期74-78,共5页
基金
2013年度湖北省高校青年教师深入企业行动计划项目(XD2012354) 2013年度湖北省教育厅科研项目(B2013051) 2012年度湖北科技学院青年项目:基于改进蚁群算法的Ad Hoc路由协议的研究(KY12051)
文摘
在此通过分析电子商务的安全现状以及危害电子商务中在线支付安全的主要因素,从网络安全的角度,为了保证在线支付的安全和不可抵赖性,使电子商务在日常生活中成为人们依赖的交易平台。设计了基于指纹识别和数字认证的网络在线支付身份认证系统,在理论上给出了系统的拓扑结构、软件结构和整个系统的工作流程。该文支付系统把指纹识别和数字认证统一起来,使电子商务平台成为一个可靠、安全的交易平台,大大提高了电子商务的安全性,为人们的日常生活提供了有力的保障。
关键词
电子商务 网络安全 安全技术 指纹识别
Keywords
electronic commerce network security security technology fingerprint identification
分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP393.18
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于RNN-RBM语言模型的语音识别研究
被引量：27
2
作者
黎亚雄 张坚强 潘登 胡惮
机构
湖北科技学院网络管理中心 弗吉尼亚理工大学信息技术中心 湖北 科技 学院 外国语学院 中南财经政法大学外国语学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014年第9期1936-1944,共9页
文摘
近年来深度学习兴起,其在语言模型领域有着不错的成效,如受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)语言模型等.不同于N-gram语言模型,这些根植于神经网络的语言模型可以将词序列映射到连续空间来评估下一词出现的概率,以解决数据稀疏的问题.此外,也有学者使用递归神经网络来建构语言模型,期望由递归的方式充分利用所有上文信息来预测下一词,进而有效处理长距离语言约束.根据递归受限玻尔兹曼机神经网络(recurrent neural network-restricted Boltzmann machine,RNN-RBM)的基础来捕捉长距离信息;另外,也探讨了根据语言中语句的特性来动态地调整语言模型.实验结果显示,使用RNN-RBM语言模型对于大词汇连续语音识别的效能有相当程度的提升.
关键词
语音识别 语言模型 神经网络 递归神经网络-受限玻尔兹曼机 关联信息
Keywords
speech recognition language model neural network recurrent neural network-restricted Boltzmann machine relevance information
分类号
TP391.42
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于稀疏编码的鲁棒型人脸超分辨率重建
被引量：3
3
作者
刘芳华 阮若林 倪浩 王建峰
机构
湖北 科技 学院 电子与信息工程学院 湖北 科技 学院 生物医学工程学院 湖北科技学院网络管理中心
出处
《电讯技术》
北大核心
2017年第8期957-962,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271256) 湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2017183) +1 种基金 湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB452) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513)
文摘
为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建。实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比同类型的稀疏编码超分法(SCSR)和应用在线字典学习算法的超分方法(ODLSR)均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 d B和0.018 7。同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性。
关键词
人脸图像 超分辨率重建 稀疏编码 在线字典学习
Keywords
face image super-resolution reconstruction sparse coding online dictiorary learning
分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
题名 一种用于车牌识别的图像超分辨率重建技术
被引量：1
4
作者
刘芳华 倪浩 阮若林 王建峰
机构
湖北 科技 学院 电子与信息工程学院 湖北 科技 学院 生物医学工程学院 湖北科技学院网络管理中心
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第11期208-211,262,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61271256) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513) +2 种基金 湖北省自然科学基金项目(2015CFB452) 湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2015080) 湖北科技学院校级科研项目(KY13048)
文摘
获取的车牌图像因分辨率过低、过量模糊和噪声等原因会导致其图像质量较低,影响了车牌识别的准确率。为了提高车牌识别的准确率,采用基于学习的超分辨率重建算法增强低质车牌图像。引入在线字典学习方法训练超完备字典,并制作适合于车牌超分的训练图集,根据低质车牌图像重建高分辨率车牌,按照既定的模板匹配方法进行车牌识别。实验表明,超分方法的PSNR和SSIM比经典的SCSR(Sparse Coding Super-Resolution)法都有明显提升,车牌识别率也比SCSR提高了5.0%。可见,所提出的算法较好地增强了低质车牌的图像质量,有效地提高了识别率。
关键词
超分辨率 车牌识别 在线字典学习 稀疏编码
Keywords
Super-resolution License plate recognition Online dictionary learning Sparse coding
分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 稀疏系数独立可调的单图超分辨率重建
5
作者
倪浩 阮若林 刘芳华 王建峰
机构
湖北 科技 学院 电子与信息工程学院 湖北 科技 学院 生物医学工程学院 湖北科技学院网络管理中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第4期1096-1099,1105,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271256) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513) +1 种基金 湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB452) 湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2015080)~~
文摘
针对基于学习的超分辨率重建图像边缘锐度较好但伪影较明显的问题,提出一种改进的稀疏系数独立可调的超分算法以消除伪影。由于字典训练阶段高分辨率图像和低分辨率图像均已知,认为高维图像空间和低维图像空间对应的稀疏系数不同,故此阶段运用在线字典学习方法分开训练生成较精确的高分字典和低分字典;而在图像重建阶段低分图像已知而高分图像未知,认为两空间的稀疏系数是近似相同的。通过在这两个阶段设置不同的正则化参数,可独立地调整相应的稀疏系数以获得最好的超分效果。实验结果表明,目标高分图像峰值信噪比(PSNR)相比稀疏编码超分方法平均提高了0.45 dB,同时结构相似性(SSIM)指标增加了0.011。超分图像有效地抑制了伪影,并能够较好地恢复图像边缘锐度和纹理细节,提升了超分效果。
关键词
稀疏系数 超分辨率重建 在线字典学习 单图
Keywords
sparse coefficient super-resolution reconstruction online dictionary learning single image
分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
