基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测

针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP图像隐写检测方法.方法首先串行融合Moulin和SPAM两种经典特征,然后利用序列前向选择(SFS)算法选取分类能力高的特征作为固定特征,其余特征在剩余特征空间中随机抽取,利用固定特征和随机抽取特征构造特征子集,最后在特征子集上训练成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明:和传统方法相比,在不同嵌入率下,该方法对BMP经典隐写(如LSB匹配、LSB替换、SS和QIM)的检测率均有一定程度的提高.     

基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测

针对目前大部分JPEG隐写分析方法主要采用单一支持向量机分类器,可能产生泛化能力恶化、分类精度难以提高等问题,提出了一种新的基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测方法.利用多项式核函数和高斯核函数构造混合核函数模型,并用主成分分析法进行特征变换,去除冗余信息,最后在变换后的特征空间上进行模型参数和特征的二重扰动产生成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明,与传统方法相比,具有更高的JPEG隐写图像检测率.     

一类矢量地图的无损压缩算法

充分考虑平面矢量地图文件的存储特性,对点,线,面类图层文件采用不同的几何压缩算法,有机结合“无附加码书”字典编码方法,可逆并显著地压缩了矢量地图,并得到了更有利于提高后续BWTBlock-Sorting文本压缩算法效果的预处理结果,从而实现了平面矢量地图的有效的无损压缩。采用实际的地图数据,经实验分析表明:本算法具有较高的压缩性能,较好的压缩和解压效率和简单实用性。     

基于主成分分析的并行特征融合JPEG隐写检测

针对目前JPEG隐写检测方法的特征选取缺乏理论依据,特征冗余度高的问题,提出一种基于主成分分析进行并行特征融合的JPEG隐写分析方法.首先分析所选特征之间的互补性,然后用主成分分析进行特征变换,去除冗余信息,最后将特征并行融合.实验结果表明,和串行特征融合相比,本文方法具有更高的JPEG隐写图像检测率和更快的分类速度.     

统一参数形变的指纹细节点模板保护方法

针对指纹模板形变的保护方法中存在识别精度较低的问题,提出一种基于统一参数形变的指纹细节点模板形变方法.该方法采用统一变换参数进行细节点位置的特征变换,减小变换误差.而细节点方向角的变换,采用Lee的方法,从细节点邻域方向图中提取变换参数,保证变换的不可逆性.实验结果表明,本方法的综合性能(识别性能与模板保护性能)优于Lee的方法.     

一个基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法

直推式支持向量机(TSVM)是一种从标记样本出发,对特定的未标记样本进行识别和分类的技术.本文分析了将TSVM应用到图像通用隐写检测中的可行性,提出并实现了基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法.实验结果表明,针对不同的GIF图像隐写工具,本文方法在较少标记样本条件下引入大量未标记样本,得到接近监督学习的通用检测效果.从而提高了GIF图像通用隐写检测的实用性.     

用人工神经网络方法优化安排一类企业的生产日计划

把一类企业的生产日计划优化安排问题归结为解多重约束组合优化问题，并把此组合优化问题分解为主要解多次的高维子集和问题，而对于子集和问题，采用改进的离散反馈神经网络方法进行求解。     

基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测

针对目前大部分JPEG隐写分析方法主要采用单一支持向量机分类器,可能产生泛化能力恶化、分类精度难以提高等问题,提出了一种新的基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测方法.利用多项式核函数和高斯核函数构造混合核函数模型,并用主成分分析法进行特征变换,去除冗余信息,最后在变换后的特征空间上进行模型参数和特征的二重扰动产生成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明,与传统方法相比,具有更高的JPEG隐写图像检测率.