融合多尺度特征与多分支预测的多操作检测网络

面对不断进步的图像编辑技术，发展相应的图像取证技术显得尤为重要.针对现有图像篡改检测技术中存在的可检测操作类型单一、鲁棒性不强、篡改区域定位不足等问题，提出一种基于卷积神经网络的多操作图像篡改检测方案.在该网络中，通过构造基于残差块的卷积流以提取操作特征.然后，设计一个多尺度特征融合模块，实现不同尺寸的操作特征融合.最后，将融合后的操作特征输入多分支预测模块进行篡改类型预测与定位，得到多操作检测结果.本文制作了多操作图像篡改数据集，对提出的网络模型进行训练和测试.实验结果表明，本文方案与主流的目标检测网络相比，能够更准确地对篡改区域进行定位，参数量更少，且对常见的图像后处理具有更好的鲁棒性.     

基于信息融合的支撑座早期松动故障诊断

采用基于信号分析的无模型检测方案和信息融合技术,对支撑座早期松动故障进行检测诊断.针对支撑座松动的小波包变换特征和功率谱特征进行特征融合与决策融合,同时采用基于熵度量的无监督特征约简方法对功率谱特征进行约简,有效地减少了特征数目,加快了融合和诊断速度.特征融合与决策融合采用分层神经网络实现,该网络综合了局部融合和全局融合的优点,具有很高的故障确诊率和很好的抗噪性能,无噪声样本综合确诊率达94.3%,有噪声样本综合确诊率达88.6%.     

多特征融合的手背血管识别算法

为促进手背血管识别的应用,提出了一种利用多特征融合进行手背血管识别的算法。该算法对手背血管纹理的多种信息分别提取各自特征并进行匹配,匹配结果通过多特征融合方法进行处理,得到较好的识别效果。在多特征融合中使用量化值归一化算法,对3种归一化算法和4种融合策略进行了组合实验。结果证明,恰当选择归一化和融合算法的多特征较单一的手背血管特征在识别精度方面有较大的改善,特征融合后算法识别等错率(EER)可达2.21%。     

基于磁共振影像特征集成融合的AD诊断

为了得到更高更稳定的阿尔茨海默病(AD)诊断准确率,对脑磁共振影像纹理特征进行了集成融合,并用于AD分类诊断.首先,基于病理知识提取脑磁共振影像中左右脑相关解剖结构的体积、纹理特征;然后,采用链式智能体遗传算法与支持向量机相结合的封装式特征选择分类集成模型,对提取的特征集进行特征选择,从而实现融合;最后,利用融合后的特征进行分类诊断,并将融合后的分类结果与融合前以及采用p值法特征选择的分类结果进行对比.实验结果表明,相比融合前的特征以及采用p值法进行选择的特征,利用所提算法融合后的特征具有更高且更稳定的分类准确率、灵敏度和特异度.     

分层纹理特征和梯度特征融合的图像分类

为了提高分类检索和识别的准确率,提出了分层纹理特征和梯度特征融合的方法,即分层中心对称局部二值模式（CS-LBP）和梯度方向直方图（HOG）的特征融合方法。首先,对原始图像进行多次 CS-LBP 特征的提取,得到3层不同的特征图像;然后对特征图像进行大小相等、不重叠分块,分别提取每块 CS-LBP 特征和HOG特征,形成每一层的特征;再将特征图像的特征进行融合。分别在标准图像库和人脸库上进行仿真,研究结果表明：提出的分层融合方法的分类查准率和识别率比传统方法分别提高了15％和10％。     

一种基于特征级融合的多模态生物特征识别方法

生物特征识别是信息技术领域的研究热点,其中多模态生物识别技术凭借更好的适用性、更高的安全性及更优的性能成为发展趋势。提出了一种融合虹膜特征和掌纹特征的多模态生物特征识别方法,该方法分别提取虹膜及掌纹特征,融合时不同于传统的匹配级融合,而是从特征级融合入手,采用并行特征融合策略,将两特征向量以复向量的形式进行融合,构成复向量空间,并利用酉距离进行匹配决策。实验结果表明此方法比单模生物特征方法在识别性能上有了明显改善,同时与传统匹配级融合策略相比,更有优势,识别效果更好。     

一种基于局部特征融合的表情识别方法

表情识别是人工智能和模式识别的研究热点,而特征融合方法则是表情识别中重要的技术方法之一.基于嘴部的Gabor小波特征和几何特征对表情识别有重要作用,提出一种仅用嘴部不同特征进行特征融合的表情识别方法.该方法将嘴部的Gabor小波特征和几何特征进行特征融合后再使用最近邻分类器分类.根据不同样本库、不同识别方法的对比实验结...     

基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响,鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用,提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理,并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征,然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中,应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征,最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明:与人脸或指纹单模态生物特征识别相比,基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性;所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。     

基于模糊融合技术的图像恢复方法研究

研究了利用模糊融合技术对白高斯噪声图像进行恢复的方法。分别用均值滤波器和自适应维纳滤波器对噪声图像进行滤波，然后用Sobel算子和形态学中的膨胀操作提取滤波图像的边沿，把所提边沿部分的均值滤波图像和自适应维纳滤波图像利用模糊融合技术进行融合，得到融合图像。理论分析和仿真实验证明本文所提算法得到的恢复图像较清晰。     

实现细粒度访问控制的元模型研究

从用户要求对数据对象达到细粒度访问控制的需求出发,借助元模型的概念,对基于OB4LAC的权限维度进行细粒度扩充,充分融合数据对象的时间期限、安全限制、上下文环境等属性特征,建立了关于数据对象和操作客体的细粒度元模型,并探讨了两者的粒度归并规则,提炼出功能权限集和功能菜单.由此为系统角色的界定和划分提供参照标准,更加方便了角色的统一管理,达到灵活的细粒度访问控制目标,有利于制定优化的访问控制策略.