【摘 要】
：
针对目前通用隐写分析中集成分类器泛化能力不强、检测率不够高的问题,提出一种基于混合扰动机制的集成支持向量机音频隐写分析算法。算法提取帧内音频质量测度、音频二阶差分频谱特性、改进Markov特征、小波域特征等对音频进行描述形成原始特征空间,利用特征相关性进行降维生成优化特征空间,减小计算复杂度,再利用独立成分分析法与核函数参数的随机生成同时进行特征与模型的双重扰动,生成具有差异性的个体分类器,最后利
【机 构】
：
武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室
论文部分内容阅读
针对目前通用隐写分析中集成分类器泛化能力不强、检测率不够高的问题,提出一种基于混合扰动机制的集成支持向量机音频隐写分析算法。算法提取帧内音频质量测度、音频二阶差分频谱特性、改进Markov特征、小波域特征等对音频进行描述形成原始特征空间,利用特征相关性进行降维生成优化特征空间,减小计算复杂度,再利用独立成分分析法与核函数参数的随机生成同时进行特征与模型的双重扰动,生成具有差异性的个体分类器,最后利用人工鱼群算法对个体分类器的结果进行加权融合。实验表明,该算法能够提高集成分类器的泛化能力与检测率,相对
其他文献
类似Google AdSense这样的定向广告投放系统在过去十年得到了长足的发展和进步,在定向广告投放系统中,机器学习方法在广告点击率预估扮演着重要角色。目前,广告点击率预估模型中的训练数据逐渐呈指数级增长,越来越大的训练数据给模型的扩展性带来了极大的不便。很多有用的特征以及复杂的模型受限制于训练集规模而无法加入到模型之中。借鉴类别不平衡问题中的平衡采样策略,通过多次采样的负样本数据和集成学习,缩
针对异构多核环境下的任务调度问题,为充分发挥异构多核平台优势,提出一种基于改进的混洗蛙跳算法的异构多核处理器任务调度算法——ISFLA算法。ISFLA算法通过建立合适的个体编码方案和位置更新方法实现个体搜索空间到离散空间的映射,通过调整子群更新方法规避在离散空间下标准算法中子群更新易于停滞在最差值的情况,使得标准SFLA算法可以应用于异构多核环境下的任务调度问题。同时算法引入了遗传算法的交叉操作,
针对复平面上有理型Julia集的控制与同步问题进行了研究。在控制方面把∞当做一个被控制的不动点,采用选择控制法来控制有理型Julia集,得到控制后的Julia集随着控制参数的增大而逐渐收缩。在同步方面采用梯度控制法来实现具有相同系统且不同参数有理型Julia集的同步,使得其中一个Julia集逐渐变化到另一个Julia集,并通过MATLAB仿真实例验证了该方法的有效性。
针对办公文档功能点数量繁多、测试用例集庞大、回归测试重复工作量大的问题,提出了一种文档转换器回归测试用例优化选择方法。对利用可扩展式样单语言转换(extensible stylesheet language transformation,XSLT)技术来实现不同文档格式间转换的转换器,提出通过创建测试功能点和转换器式样单模板的映射关系,对转换器两个版本的XSLT式样单进行变更分析,提取变更影响域信
研究了在自组织网络环境下CSMA/CA协议的能量消耗性能,并与传统的CSMA协议能耗性能进行比较。阐述了自组织网络中的隐藏终端和暴露终端问题,并分析CSMA/CA协议相对传统CSMA协议对该问题进行的改进。仿真结果表明,相对非坚持CSMA协议,CSMA/CA协议能够获得的能量效率更高,并且对网络负载的敏感性更低,在网络负载较高时也具有较高的能量效率。
语法和语义层次的组合并不足以保证仿真组件组合的完整性、有效性和实用性,在语用组合问题分析的基础上,提出了基于扩展有限状态自动机的仿真组件模型形式化描述,包含了仿真组件行为语义和仿真运行语境约束信息,并在此基础上设计了基于XML的仿真组件模型描述规范。最后,通过应用实例具体描述了面向语用组合的仿真组件模型组合过程。组合中考虑了模型发现、组合判定、仿真运行与仿真语境之间的关系,并且实现了面向语用的仿真
为了有效表达图像的轮廓,给出了一种新颖的关键点描述轮廓方法。首先采用一种快速的点弦累加距离技术(chord-to-point distance accumulation,CPDA)用来提取角点;然后用椭圆模型找到相邻角点间的平面曲线的极值点,这样可以更好地表达轮廓的结构,通过相邻点间的曲线拟合出图像的轮廓。通过理论的推导和实验结果验证了所提出的方法比前人的工作有了更准确的模拟。
为了将计算机辅助植物叶片分类算法从理论研究向实际应用推进,利用基于内容的图像分析与无线传感器网络技术实现了移动设备终端的植物叶片分类功能。利用基于Sobel边缘检测子
为了提高词义消歧的质量,对歧义词汇的上下文进行结构分析,提出了一种利用句法知识来指导消歧过程的方法。在歧义词汇上下文的句法树中,提取句法信息和词性信息作为消歧特征;同时,使用朴素贝叶斯模型作为消歧分类器。利用词义标注语料对分类器的参数进行优化,然后对测试数据中的歧义词汇进行消歧。实验结果表明,消歧的准确率有所提升,达到了66.7%。
在人脸识别中,传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题,导致某些经典的方法如Fisherface和Eigenface等失效,解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集,应用稀疏理论进行加权积分融合,分两步进行