教育部重点实验室开放基金(93K172012K13)
- 作品数：3 被引量：17H指数：2
- 相关作者：张明齐妙许真珍于红徐秀娟更多>>
- 相关机构：东北师范大学大连理工大学北京理工大学更多>>
- 发文基金：教育部重点实验室开放基金吉林省科技发展计划基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于内容的多模态可逆密写方法
- 2012年
- 为了提高生物认证信息在网络传输过程中的安全性,提出一种基于内容相关性分析的多模态双重可逆密写方法。与现存大多数方法不同,为了充分利用载体图像丰富的内容和提高方法的隐藏性能,首先采用最小二乘回归方法分析掌纹图像与人脸图像之间的内容相关性,即用人脸图像表示掌纹图像,未被表示的部分掌纹图像被嵌入到相应的人脸图像中,另外,重构系数作为密钥存储;然后,为了不引起攻击者的注意,将得到的含密人脸图像嵌入到随机选取的自然载体图像中;最后,将得到含有掌纹信息和人脸信息的含密图像进行传输。提出的方法实现了生物认证信息的双重可逆信息隐藏,而且哈希函数和密钥的使用提高了该方法的安全性。大量实验结果表明该,方法具有很好的安全性、不可见性和很高的嵌入容量。特别地,采用双重隐藏机制进一步增强了生物认证信息的安全性,确保了多模态生物认证的有效性。
- 齐妙代江艳王建中于晓熹张明
- 关键词：密写
- 基于分块和改进粒子滤波的运动目标检测方法被引量：2
- 2012年
- 为了快速准确地检测到视频场景中的运动目标,提出了一种基于分块和改进的粒子滤波的运动目标检测方法。首先,对视频图像序列分块并提取每个图像块的颜色特征;然后,用改进的粒子滤波对每个图像块进行操作,计算出每个块对应的粒子的权重;最后,根据粒子的平均权重建立背景模型,提取运动目标。将分块和粒子滤波相结合,能够在不降低检测精度的基础上,大幅减少算法的计算量,提高算法的执行速度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性、抗噪性和抗光照变化能力,提取的运动目标更加完整。
- 张明孟丽丽刘丽红齐妙
- 关键词：运动目标检测图像分块粒子滤波
- 基于中文微博的情绪分类与预测算法被引量：15
- 2018年
- 为解决中文网络短文本情感多分类及预测问题,提出基于微博数据的针对微博上某一领域的人表达的情感进行多分类以及预测的算法。通过对微博数据特点的研究分析提出了一种基于词典的权重规则算法,构建了微博情绪分析词典,识别微博所表达的5种情感极性:过度积极、轻微积极、中性、轻微消极、过度消极;提出了一种基于监督学习的分类方法对微博的情感极性进行分类预测,提取文本特征构建特征向量等对5种监督学习分类方法进行分析与讨论,实验分析结果准确率达到79. 9%。实验分析表明,与基于词典的权重规则算法相比,在微博细致情绪多分类类别识别中,基于监督学习的情绪分类预测方法能够有效提高短文本分类预测的准确率。
- 郝苗苗徐秀娟于红赵小薇许真珍
