Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.     

基于DNA序列的信息隐藏

研究了以DNA序列为载体的信息隐藏,提出了一个信息隐藏算法.该算法首先将秘密信息经预处理、编码、调制变成一维随机DNA序列;然后由一个随机数序列决定隐藏信息在载体的高复杂性区域的位置;最后在隐藏信息的位置,秘密信息字符替代载体字符.由该算法实现的信息隐藏既具有一定的稳健性和安全性,又符合生物学意义.实验结果也证明了该算法的有效性.     

基于小波的图像隐藏方法在信息安全中的应用

随着信息时代的到来,互联网和多媒体技术迅猛发展,数字多媒体信息在网上传播越来越便捷,同时也带来了信息安全的隐患问题。小波变换具有良好的时频特性且小波的多分辨分析与人眼视觉特性是一致的。在小波域对图像进行分解,可以根据HVS特性更好地隐藏信息,解决信息安全的问题。     

GSM移动通信系统中语音隐藏算法研究

提出了一种能够在GSM移动通信网络中使用的信息隐藏算法。隐藏容量为50bit/s。实验结果表明算法对GSM、ADPCM等语音压缩编码以及滤波操作有很强的鲁棒性，携密语音的分段平均信噪比接近35dB，可以达到透明性要求。算法简单易行并且是基于盲检测的，具有很大的实用性。     

基于广义混沌同步的数字图像隐藏方案

基于广义混沌同步理论，提出了一种适于网络图像传输的隐藏数字图像的安全通讯方案．构造了一个六维广义混沌同步系统作为新方案的加密器，理论分析和计算机模拟说明本方案具有较高的保真度和较强的抗破译能力．     

电脑实用技巧简介

在Windows中,有许多非常实用的电脑技巧。下面列举出了一些不十分常用但对我们非常实用的几个小技巧。希望给读者以帮助。     

基于XML伪编译的信息隐藏算法

基于XML伪编译的信息隐藏算法，首先将XML文档中需要安全保护的数据以二进制的形式存放于内存，把这些二进制数据分别以每1位长度、2位长度和4位长度互不重叠的平均分为三个数组并保存，根据嵌入信息的长度来选择相应数组，当嵌入信息是“1”时对该数组中对应的单位长度数据进行取反运算，嵌入信息为“0”则不做处理，实验结果表明：该算法不改变XML逻辑结构、标识字体等其原始的规范性、标准性，隐藏容量比修改XML逻辑结构、标识字体等其它隐藏算法高，而且更具有安全性，采用伪编译的信息隐藏算法不改变XML文件内容的逻辑结构、标识字体，而是从XML数据的安全角度，通过利用对XML内部重要数据的伪编译来实现信息隐藏。     

利用图片作为载体实现信息隐藏

采用visual c 6.0作为客户端应用程序的开发工具,利用其集成开发的环境实现对需要保密信息的隐藏.     

一种基于梯度分块的直方图平移可逆信息隐藏

针对大多数基于直方图平移的可逆信息隐藏中载体图像分块方法过于粗糙的问题,根据相邻像素之间具有相似特性,提出对载体图像按像素梯度进行分割,将图像分为平滑区域和粗糙区域。同时为减少像素的无效平移,只对平滑区域分块并采用直方图的次峰值点进行双向移位实现信息可逆隐藏,同时将零值点嵌入图像;不需要单独传送峰值点和零值点信息,降低了通信负担。实验表明,该方法在图像质量和峰值信噪比上具有明显的提升,可应用于保密传输等领域。     

基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏

针对现有的可逆信息隐藏算法在图像加密域应用场景下嵌入容量不高的问题,提出了一种基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏算法。充分利用自然图像的空间相关性,设计最近邻像素预测方法,计算预测误差,并进一步探究预测误差块分类规律,设计块内移位以及块重排方式,保留了块内相邻像素相关性。然后,通过动态标记块内误差区间以最大限度地空出冗余空间,达到提高嵌入容量的目的。选用5幅标准灰度图像及数据集BOSSbase、BOWS-2和UCID中的万余张灰度图像进行对比实验。结果表明：本文算法在安全性、可逆性和可分离性都满足的前提下,嵌入容量相比同类算法平均提升0.35～0.9 bpp(比特数)。