基于混沌系统的图像加密算法研究

在无线网络上实施图像安全传输比有线网络难度大,无线网络传输信道开放,误码率相对较高。大多数针对图像的密码算法仅考虑到密码的安全强度,并未考虑传输过程中误码率对于解密带来的影响。提出了一种安全并可有效抵抗误码的密码算法,可用于解决无线网络中的图像传输问题。该算法中图像首先被分割成块,然后用基于混沌系统的一维可逆元胞自动机进行迭代加密,加密方式为循环链模式。仿真结果表明,该算法安全强度高,并且可有效避免传输过程中误码引起的错误传播对于解密的影响。     

一种基于边缘检测和区域生长的背散射图像分割算法

针对安检领域背散射图像的特点,提出一种基于边缘检测和区域生长的背散射图像分割算法。实验结果表明,该算法可以准确、完整地分割出背散射图像中感兴趣的目标区域。     

我国商品期货市场价格行为的混沌特征研究

中国商品期货市场在金融市场和经济体系中发挥着日益重的作用。本文通过检验2011年前即上市的23种商品期货收益率序列的最大Lyapunov指数、混沌吸引子的分形维和Hust指数三个指标研究了中国商品期货市场的混沌特征。三个指标的数值分别是通过Wolf算法、G-P算法和R/S分析方法进行计算的。研究表明中国商品期货市场运行于混沌状态中,市场并非弱式有效,这为实现期货价格的短期预测、金融市场的混沌控制和混沌风险管理等进一步研究提供了依据。     

谈网上会检的实际应用

传统的会检案件的方式是多名文检专业人员按照约定的时间汇聚到约定的地点,以面对面的形式,共同对案件进行检验、商讨并得出最终鉴定意见.该方式因费用高、经费紧张、时间长、人员调度困难等原因,实际操作起来不容易,从而造成实际的会检案件数量很少.这既不利于办案数量和质量的提高,也妨碍了文检技术人员水平的提升.网上会检方式的出现大大扭转了这一局面,也为会检案件开辟了一条方便、快捷、省时和高效的新途径.     

基于混合滤波LBP和PCA算法的鞋底足迹识别

足迹识别是现代犯罪现场侦查的一个重要手段,而基于图像分析的足迹识别技术大大提高了足迹鉴定识别的效率。由于图像采集过程中无法避免出现各类噪音,在后期对足迹图像进行LBP特征提取时也会降低识别精度。针对这个问题对LBP算法进行研究,引入一种混合滤波LBP和PCA的图像特征提取算法,并应用于犯罪现场足迹识别工作中。算法首先采用中值滤波与小波变换的结合算法对采集的鞋底足迹图像进行去噪处理,并通过PCA算法对特征向量进行降维处理,最后采用SSIM结构相似度对鞋底图像进行匹配识别。经过与现有的LBP算法比较,引入的混合滤波算法可以明显提高鞋底足迹的识别准确度,在鞋底足迹识别中具有很好的应用前景,为犯罪现场勘查提供高效、精确的线索突破口。     

一种基于m-序列的数字水印算法

数字水印技术为多媒体版权保护提供了一种崭新的方法。根据多媒体版权保护的目的和要求,嵌入多媒体数据的数字水印应具有较强的鲁棒性。作为实现静态图像的一种基于m-序列的DCT变换域数字水印算法,具有较强的鲁棒性。     

汇率时间序列的混沌分析方法

针对目前汇率时间序列研究中存在的方法不统一，研究内容缺乏系统性等问题，本文以混沌分析方法为基础，按照汇率时间序列的多维特征——混沌特征——混沌分析方法的逻辑架构，探讨了汇率时间序列的混沌判别依据、分析方法以及特征量计算的方法，并就汇率时间序列和混沌分析方法结合的方法进行介绍，为解析汇率波动的非线性特征提供理论研究框架。     

基于色温的视频帧复制-粘贴篡改检测

视频帧复制-粘贴篡改是一种常见的视频篡改方式,即复制某个视频中一段连续视频序列粘贴至另一段视频序列中,使得视频内容发生改变。提出一种基于色温的视频篡改检测方法,用于检测不同光源下拍摄所得的视频帧复制-粘贴篡改。算法首先估计每一视频帧的全局色温与参考色温,接着计算全局色温与参考色温的色温距离,最后使用k-means算法找出色温异常的视频帧视为篡改帧。实验结果表明,与同类型算法相比,该算法具有更高的准确度和更好的检测效率。     

用于证照防伪的小波域盲水印算法研究

证照防伪是法定证照信息安全的重要组成部分,将数字水印技术应用到证照制作和身份验证工作中,将进一步提高法定证照的防伪能力。小波域盲水印算法是以伪随机序列作为密钥,将水印信息嵌入到证照图像小波变换的特定频率子带系数中,并利用相似度测量方式对提取的数字水印进行判定。此算法隐蔽性、安全性强,特别是对图像处理中的物理攻击具有很强的鲁棒性。     

基于CAN网络结合注意力机制的图像去噪分析研究

在公安视频与图像侦查工作中,常涉及到各种含噪生物纹理图像。为降低图像在采集、传输和处理过程中所受噪声的污染程度,同时尽可能保留图像原有的细节信息,基于增强神经网络卷积后各通道图像间的联系,利用CAN网络进行双边算子逼近运算,在CAN网络中的最后一层Block引入通道注意力机制增强模块SEnet,对现有CAN网络模型进行了改进。通过计算处理后图像的评价系数,分析对比了不同算法的去噪性能以及原有图像细节信息的保留能力。通过与双边滤波算法和Dn CNN网络的对比分析,改进后的SE-CAN网络能够有效去除图像噪声,对图像原有信息的保留更具优势。     

基于多方法融合的车灯定位算法研究

本文以车前灯做为研究对象,结合车牌与车灯的位置信息,提出了一种基于多方法融合的车灯定位算法。首先,结合车牌位置信息与图像边缘投影,确定车灯在垂直方向上的位置;然后利用车灯与栅格之间存在间隙这一特征,对车灯进行分割,实现车灯的粗定位;最后结合距离变换、水平闭操作、竖直闭操作三种算法的长处提出多方法融合的车灯定位算法。实验表明,该算法准确性较高、鲁棒性强。     

夜间涉案图像的去雾技术

夜间雾天条件下摄像设备获得的图像常出现颜色失真、光晕伪影等问题,这会导致图像信息丢失,不利于对图像内容信息的提取,给视频侦查工作带来困扰.为解决上述问题,提出一种基于像素级Alpha混合方法.首先依据大气散射模型,对图像中光源区和非光源区分别依据亮通道先验和暗通道先验估算相应的透射率,然后基于亮度感知权重图有效地把二者...     

基于边缘检测技术的指纹图像预处理研究

本文介绍了一种基于二维边缘检测方法的指纹图像预处理算法。通过采用基于Gauss-Laplace图像边缘检测技术,来计算指纹脊线的方向,形成精确的指纹方向图。在此基础上,配合其它经典的数字图像像素规格、脊线提取和灰度修正方法形成本指纹图像预处理算法。试验结果表明,本算法在清晰地提取指纹脊线的同时,较好地保留了一些传统指纹预处理方法所容易丢失的精细指纹特征,提高了指纹图像预处理算法的运行速度和处理质量。     

用于证件防伪的数字水印算法研究

证件防伪一直是人们关注的热点问题,将数字水印应用到证件防伪技术中,是当前证件防伪的一个新的研究方向,具有极高的理论价值和实用价值。本文提出了一种变换域数字水印算法,将证件序列号作为水印信息嵌入证件图像的频谱中,并利用相关系数准则对数字水印进行检测。实验表明,该算法隐蔽性、安全性强,特别是对图像处理中的物理攻击具有很强的鲁棒性。     

未按约定将域名置顶，应由哪索爱软件公司赔偿？

编辑同志： 吴某与创瑞公司签订了一份技术服务合同，约定由该公司为吴某在网上注册一个实名为“天下酒庄”的域名，注册年限15年，服务费用共计5万元，创瑞公司承诺为吴某提供域名搜索置丁而等相关服务。     

请善待“反腐粉丝”

对于“我行贿了”这类公民反腐网站，北京市检反贪局副局长张京宏认为，如果线索不属实，会对被举报人造成负面影响；如果举报线索在网上公布，容易打草惊蛇，给下一步查办工作带来影响。北京市检控中处处长罗守梁千脆表示：这种形式是不合法的。全体公民应相信检察机关，与腐败作斗争必须在法制环境内进行     

多传感器飞点X射线自动炸药探测系统(二)

图像的平滑和分割对图像进行平滑处理的目的是要去除那些降低图像质量的噪声，而同时还要正确保留物体间的清楚的边界。算法平滑每一个象素的值接近围绕着它的大多数象素的值，并且平滑整幅图像。处理后的图像如图人图7平滑处理后的图像（a）低能透视图像；（b）高能透视图像；（c）低能前散射图像；（d）低能背散射图像要识别被检行李中的单个物体图像，必需对整幅图像作分割处理。通常，低能透视图像的质量高于高能透视图像，所以低能透视图像用来做分割处理。得到的分割标记图像用于所有四种图像。行李中的物品一般可以分为“软”物体和…     

基于KNN的人脸识别算法融合方法

人脸识别技术作为公安机关应用最广泛的一项现代信息技术,在人口管理、治安防范、案件侦查、便民服务等工作场景都有着显著的成效。受数据噪音、算法引擎本身以及客观环境的制约,基于单一人脸识别算法在现阶段公安机关实战应用场景中,仍存在一些问题。提出了一种基于KNN的人脸识别算法融合方法。该方法的多算法决策根据单一算法引擎返回的分数和Top N之间的分布情况决定是否进行多算法比对,对“没有把握”的返回结果通过KNN算法融合判定,以达到节约计算资源,提升不同场景下人脸识别引擎的鲁棒性和准确率目的。结果表明该方法在复杂人脸识别测试集的识别准确率达到93.45%,有效避免了单一算法的局限性,提升了人脸识别的综合性能。     

基于监控视频的人体动态特征应用识别技术研究

应用法医人类学、数字图像处理、模式识别、人工智能等技术原理,基于人体动态的个人性特征分析,利用计算机视觉技术,从面目不清的监控视频序列图像中检测、识别、跟踪个体动态特征,从而研究建立-套适合中国人生理运动特征的人体动态行为模式识别的检验指标体系和检验识别方法,解决监控录像中的犯罪嫌疑人蒙面和图像不清的个体识别技术难题,直接为刑侦破案及法庭审判提供身份识别的科学证据.     

基于卷积神经网络的说话人识别方法

为进一步提高说话人识别的准确率,提出一种新的基于卷积神经网络的说话人识别方法。利用卷积神经网络强大的处理图像能力可有效提高说话人识别的准确率。卷积神经网络相对于其他网络结构简单,训练时间较短且准确率较高。该方法首先对语音信号进行了预处理,包括重采样、分帧、加窗等操作,然后提取梅尔频率倒谱系数,之后送入卷积神经网络进行训练。通过LibriSpeech标准库和中文数据库测试表明,本算法识别率达到95%,可有效进行说话人识别。