图像内部Move-Copy篡改盲取证算法研究

针对一般Move-Copy图像篡改取证算法低鲁棒性特点,提出新算法.首先利用颜色不变量检测特征点位置,提高特点的数量和取证结果的召回率;其次用RGB颜色通道扩充Surf描述子向量维数,提高特征向量的健壮性和鲁棒性;然后定义噪声敏感系数判断图像噪声点并对之进行预处理;接着利用序贯相似性检测算法对特征点进行配准以提高配准速度;最后利用肯德尔系数和四条假设对取证结果进行约束,得到最后结果.实验结果表明,本文算法取证准确率较高,鲁棒性强,具有较强的取证说服力.     

中文微博命名体识别

近年来微博的快速发展为命名体识别提供了新的载体,同时微博的特点也为命名体识别研究带来了挑战.针对微博特点,本文提出了基于拼音相似距离以及文本相似距离聚类算法对微博文本进行规范化,消除了微博的语言表达不规范造成的干扰.同时,本文还提出了篇章级、句子级以及词汇级三级粒度的特征提取,使用条件随机场模型进行训练数据,并识别命名体,采用由微博文本相似聚类获得的实体关系类对命名体类型进行修正.由于缺少大量的微博训练数据,本文采用半监督学习框架训练模型.通过对新浪微博数据的实验结果表明,本方法能够有效地提高微博中命名体识别的效果.     

景观用水导致水环境变化的实例调查

在导致水环境变化的诸多因素中，景观用水的影响相对容易被忽视。通过对部分水质指标的采样分析，同时辅以水生植物调研及部分水域微生物显微镜镜检，对一例景观用水的人工水域水环境状况进行了调查。结果显示，尽管人工水域考虑了与天然河道的连通，但水质仍出现较明显的恶化。由此表明，对景观用水导致的水环境变化问题应给予更进一步的重视。     

一种组合核函数的自适应目标跟踪算法

分析了传统Mean Shift跟踪算法在外观模型对光照变化敏感以及外观模型更新上容易积累误差等缺点,结合了传统Mean Shift 跟踪算法计算速度快和易于组合的优点,设计了两种不同外观建模的Mean Shift跟踪算法。第一种Mean Shift跟踪算法采用传统的RGB颜色模型提取外观模型,第二种采用对光照变化不敏感的非色彩与梯度信息提取外观模型。结合这两种跟踪算法,通过这两种跟踪算法跟踪的目标进行加权得到的目标位置,以及根据协同更新的原理对这两种跟踪器的外观模板进行更新。这样不仅使得跟踪准确率得到了一定的提高,而且对外观变化的适应能力也大大的提高。