基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

基于梯度的帧内自适应深度决策算法

提出了一种基于梯度的帧内候选模式裁剪算法,通过自适应深度划分并利用空间信息来简化帧内预测过程,大大减少了计算复杂度.实验结果显示,所提出的算法对比HM16.7,可以减少35.25%的计算复杂度,且只有极小的编码效率损失.     

一种具有自我恢复功能的脆弱性水印技术

脆弱性数字水印技术主要用于检测图像内容的完整性，即检测是否被篡改，并对其进行定位，它是解决数字产品内容保护的有效方法，而自嵌入水印技术不但具有检测篡改的能力，而且能够对被篡改区域进行修复，作者在对现有的自嵌入脆弱性水印进行分析的基础上，提出了一种改进的具有修复功能的自嵌入水印算法，大量的实验结果表明该方法的有效性与实用性。     

机动车油压自动报警装置

机动车油压自动报警装置郑州航院黄继风目前，机动车广泛使用油压表传感器，该传感器为双金属片型传感器，它将机油压力的大小反映到油压表上，但油压表有热惯性，精度差，导致油压表不能准确地反映出机油压力的大小。再者当机动车在行驶中如果油路突然阻塞或发生其它故障...     

拟南芥花药表达基因调控关系的预测

模式植物拟南芥花药的发育由复杂的基因网络所调控. 至今为止, 研究人员对这一调控网络的了解非常有限. 本研究利用一种整合基因芯片数据与启动子序列分析的生物信息学方法来预测拟南芥花药表达基因之间的调控关系. 基于这种方法, 一共预测到了7710对具有调控关系的基因对, 其中80对为高可信度的调控关系. 在这80对基因中, 有3对调控关系已被之前的实验验证, 表明本研究预测的结果有一定的可靠性. 我们所预测的基因调控关系有助于拟南芥花药发育分子机理的深入研究, 提出的生物信息学研究方法也可用于其他基因调控关系的预测.     

Universal Steganalysis of Data Hiding in Grayscale Images

This paper proposed an universal steganalysis program based on quantification attack which can detect several kinds of data hiding algorithms for grayscale images. In practice, most techniques produce stego images that are perceptually identical to the cover images but exhibit statistical irregularities that distinguish them from cover images. Attacking the suspicious images using the quantization method, we can obtain statistically different from embedded-and-quantization attacked images and from quantization attacked-but-not-embedded sources. We have developed a technique based on one-class SVM for discriminating between cover-images and stego-images. Simulation results show our approach is able to distinguish between cover and stego images with reasonable accuracy.     

拟南芥代谢通路下基因调控网络的构建

基因调控网络在研究基因之间的调控关系及揭示复杂的生命现象方面有着重要的意义. 拟南芥整个生长过程是由基因网络所调控. 本文利用拟南芥代谢通路下基因共表达这一属性, 结合启动子序列分析的生物信息学方法来预测拟南芥代谢通路下基因的调控关系. 基于这种方法, 一共预测到2268对具有调控关系的基因对, 其中91对为高可信度的调控关系. 在我们预测到的调控关系中, 有4对调控关系已被实验验证, 实验表明本文预测的结果有一定的可靠性. 我们预测的拟南芥代谢通路下基因的调控网络, 为深入研究代谢通路在植物生长过程中所起的作用提供了方便, 有助于进一步研究拟南芥未知基因的功能.     

一种基于深度强化学习的室内声学行为识别方法

对声学行为识别的研究目前主要依赖于特定用户的数据,且需要过滤异常值,导致较难获取可用于训练的数据集.提出了一种基于梅尔频谱图与Google AudioSet中提取的embedding的新策略,保证了模型的泛化能力,摆脱了依赖特定用户数据的限制.使用深度强化学习方法对11种常见室内行为进行识别,动态控制数据分布,解决数据不平衡问题.总体识别准确率达到87.5%,对每个行为的识别准确率均超过了83%.     

JPEG文件隐形信息检测算法

隐秘信息分析的目的是正确分辨出文件中是否带有隐藏的信息．自然图像和含密图像的DCT系数经过差分之后，它们的直方图会呈现不同的规律，作者以此为特征向量，来检测JPEG图像是否带有隐藏信息．通过对原特征向量进行分析，提取了二次特征，用来估算在JPEG文件中大致所埋的信息量．实验结果表明，这一算法有效．     

基于高斯混合模型的Kinect深度图像增强算法

深度图像获取是当前三维视频领域重要的研究课题.微软Kinect传感器可以获取到实时的稠密深度图,但往往在深度图中存在大量的空洞并且获取的深度图不稳定.针对这些问题,提出一种应用高斯混合模型实时修复的算法,首先要把彩色图像和深度图像对齐裁剪,然后通过高斯混合模型(GMM)把深度图像的前景和背景分离,针对不同的区域做不同的处理,对背景空洞做基于背景的填充,前景空洞采用颜色匹配算法进行处理,最后对处理后的深度图像做中值滤波处理去除噪声.实验证明,该算法在复杂前景物体和大面积深度缺失的情况下都可以有效填充深度图像中的大、小空洞,保留了物体边缘,尤其在遮挡物体的深度重建上,可以取得较好的重建效果.