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1361.
一种抗JPEG压缩的半脆弱图像水印算法
下载全文
总被引:25,自引:1,他引:25
半脆弱水印因为在多媒体内容认证方面的重要作用而受到人们密切的关注.为了能够区分偶然攻击与恶意篡改,半脆弱水印需要对一般的内容保护图像操作有一定的鲁棒性.由于JPEG压缩应用的普遍性,在保持较高的对篡改检测能力的情况下,提高抗JPEG压缩性能一直是半脆弱水印的重要问题.根据图像相邻… …
相似文献
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《软件学报》
2006,17(2):315-324
1362.
基于语义理解的文本倾向性识别机制
总被引:25,自引:5,他引:20
文本倾向性识别在垃圾邮件过滤、信息安全和自动文摘等领域都有广泛的应用。本文提出了基于语义理解的文本倾向性识别机制。其主要思想是首先计算词汇与知网中已标注褒贬性的词汇间的相似度,获取词汇的倾向性;再选择倾向性明显的词汇作为特征值,用SVM分类器分析文本的褒贬性;最后采用否定规则匹配… …
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徐琳宏
林鸿飞
杨志豪
《中文信息学报》
2007,21(1):96-100
1363.
有限自动机研究的矩阵模型方法
总被引:25,自引:0,他引:25
1 引言随着现代科学技术的发展,有限自动机已成为许多学科的重要的理论和应用基础。然而近年来有限自动机理论发展缓慢,不能适应这些学科发展的需要。为了促进有限自动机研究的发展,本文中给出了矩阵模型方法。早在50年代,受图论研究的影响。人们就考虑过试图采用矩阵工具研究有限自动机,80年… …
相似文献
朱征宇
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《计算机科学》
2001,28(4):46-48
1364.
用模糊模型在线辨识非线性系统
总被引:25,自引:1,他引:25
讨论用模糊方法实现非线性系统在线辨识问题.首先给出了简化的模糊规则表达 方法及其相应的自适应模糊推理,在此基础上给出了模糊模型参数在线辨识算法.最后对 非线性模型进行在线辨识,验证了本文提出的模糊模型及其在线辨识算法.
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陈建勤
席裕庚
《自动化学报》
1998,24(1):90-94
1365.
Logistic映射混沌扩频序列的性能分析
总被引:25,自引:0,他引:25
本文分析了Logistic映射混沌扩频序列的奇/偶相关特性。定义了有限精度门限值概念。通过计算机仿真,得到了最大奇/偶相关绝对值与序列长度的渐近关系式和有限精度门限值与序列长度的经验公式。
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《通信学报》
2000,21(1):60-63
1366.
步长有限制的双环网络的最优路由算法
总被引:25,自引:0,他引:25
双环网络G(n;h)(n是结点数,1和h是步长)是重要的互联网络结构.目前人们已提出了几种最优路由算法,其时间复杂性至少为O(√n).该文考虑步长h有限制的双环网络G(n;h)的最优路由问题,证明了当h满足某个不等式时,可得到G(n;h)的直径显公式和常数时间的最优路由算法,确切… …
相似文献
陈协彬
《计算机学报》
2004,27(5):596-603
1367.
基于纹理谱描述子的图像检索
下载全文
总被引:25,自引:0,他引:25
提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称… …
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2005,16(6):1039-1045
1368.
具有统计不相关性的图像投影鉴别分析及人脸识别
总被引:25,自引:1,他引:25
提出了一种新的图像投影鉴别分析方法。与Liu鉴别投影分析方法相比,该方法具有能够消除投影特征向量之间相关性的优点,另外,所提出的方法是直接基于图像矩阵的,与以往的基于图像向量的鉴别方法相比,它的突出优点是大大地提高了特征抽取的速度。最后,在ORL标准人脸库和MUST603人脸库上… …
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杨健
杨静宇
《计算机研究与发展》
2003,40(3):447-452
1369.
基于潜在语义索引的文本浏览机制
总被引:25,自引:1,他引:25
文本浏览是伴随着因特网上日益增多的在线文本而出现的辅助阅读机制,本文给出了基于潜在语义索引的文本浏览机制。它吸取了潜在语义索引和概念标注的优点,利用潜在语义索引,减少词汇间的“斜交”现象,在语义空间上进行项与项、文本与文本、项与文本之间的相似度计算。利用概念词典将文本特征项按语义… …
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《中文信息学报》
2000,14(5):49-56
1370.
一种新的基于二叉树的SVM多类分类方法
总被引:25,自引:0,他引:25
介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析其存在的问题及缺点。提出了一种基于二叉树的支持向量机多类分类方法(BT SVM),并将基于核的自组织映射引入进行聚类。结果表明,采用该方法进行多类分类比1 v r SVMs和1 v 1 SVMs具有更高的分类精度。
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2005,25(11):2653-2654
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