【摘 要】
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为了提高局部特征的判别性能,本文提出了一种自动寻找某类对象的常见空间配置的方法。这种方法将局部特征的空间邻域关系编码表示,采用频繁项集挖掘技术,能在大量局部特征中发现频繁出现的空间配置。这些窄间配置可作为词语,加入到特征包分类模型,实现图像分类。用PASCAL2007视觉竞赛部分数据集作为测试数据集,分类测试结果表明,这种空间配置挖掘方法能快速处理大量视觉数据,得到的空间配置比单个局部特征具有更强
【机 构】
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北京理工大学信息科学技术学院,北京 100081 北京理工大学计算机学院,北京 100081
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为了提高局部特征的判别性能,本文提出了一种自动寻找某类对象的常见空间配置的方法。这种方法将局部特征的空间邻域关系编码表示,采用频繁项集挖掘技术,能在大量局部特征中发现频繁出现的空间配置。这些窄间配置可作为词语,加入到特征包分类模型,实现图像分类。用PASCAL2007视觉竞赛部分数据集作为测试数据集,分类测试结果表明,这种空间配置挖掘方法能快速处理大量视觉数据,得到的空间配置比单个局部特征具有更强的判别性,并能较好实现对象分类。
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视频中所包含的文字信息是一种高级语义特征,可以用于视频分析、语义理解及检索。文本定位是视频文本信息提取的第一步,其性能对后续的文本识别有着直接影响。本文提出了一种基于笔画提取和条件形态学的视频文本定位方法：首先通过一种笔画提取算子提取得到输入视频帧的笔画图,然后,为了滤除笔画图中的非文本噪声,提出了一种形态学的改进方法：条件形态学。与传统的形态学方法相比,条件形态学在滤除噪声的同时还能够增强文本信
如何有效地抵抗几何攻击已成为数字水印的研究重点之一。本文提出了一种基于背景的能够抵抗几何攻击的盲视频水印算法。在水印嵌入算法中,首先对视频进行镜头分割;然后利用独立分量分析(ICA)提取镜头中一个视频段的背景图像；最后对背景图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),并将有意义水印嵌入到NSCT分解后的低频子带中。在水印提取算法中,首先在镜头中对嵌入水印的视频段进行ICA,得到含有水印信
在H.264/AVC水印技术中,选择合适的图像块嵌入水印对抑制含水印码流比特率的增加、增强水印鲁棒性和提高含水印视频的质量非常关键。本文提出一种基于预测残差能量优先级排序的数字水印算法,通过对Ⅰ帧图像块预测残差能量的整体分析,优先选择预测残差能量较高的图像块嵌入水印。实验结果表明,所提水印嵌入位置方式在编码比特率、鲁棒性和水印透明性方面具有较好的表现。
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生物识别和密码学相结合的方法既保证了生物模板的安全,又可以对用户提供有效的身份鉴别和密钥管理,因此在信息安伞领域有着广阔的应用前景。本文基于虹膜数据库,提出了一种密钥绑定的方案,方案中通过可靠区域的选取减小虹膜特征的类内差异,同时通过RS码和卷积码级联的差错控制编码方式增加随机密钥的长度。这种方案不会泄露随机密钥和原始虹膜模板的信息,同时在绑定了长度为218位的密钥时系统错误拒绝率在0.5％以下。
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