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作者：付子爔贵州师范大学

学位级别：硕士

隐写算法研究领域中,大多数学者更多地关心数字图像隐写中发送和接收的阶段,即关心如何加强载密信息的不可感知能力,但忽略了载密图像在传输过程中可能发生的失真对接收方能否正确提取秘密信息产生的影响。而接收方能否在发生失真变换... 详细信息

隐写算法研究领域中,大多数学者更多地关心数字图像隐写中发送和接收的阶段,即关心如何加强载密信息的不可感知能力,但忽略了载密图像在传输过程中可能发生的失真对接收方能否正确提取秘密信息产生的影响。而接收方能否在发生失真变换下正确提取出秘密信息,是由载密图像的健壮性决定的。在隐写分析领域,基于神经网络的方法在准确率方面普遍比“特征提取+分类器”的传统方法的准确率高,但神经网络的方法严重依赖输入图像的尺寸,且分类准确率依赖图像隐写算法,若在测试中输入与训练阶段所用不同隐写算法的载密图像,神经网络的分类准确率无法达到预期。针对以上在隐写算法和隐写分析研究中存在的问题,本文在分析JPEG压缩算法和常用缩放原理的基础上,提出基于损失差的抗压缩空域图像隐写方法,基于定向三次卷积插值的频域抗缩放隐写方法,并提出基于异构核的深度残差网络隐写分析方法。本文主要工作如下:1.提出基于损失差的抗压缩空域图像隐写方法。首先分析空域图像经过压缩后的改变并对隐写产生的影响。方法以HUGO,WOW和SUNIWARD失真函数为例计算嵌入代价,结合STC编码,将秘密信息嵌入载密图像后,计算载密图像在转换格式过程中发生有损压缩前后载密图像像素的变化,把压缩过程中的损失预先写入载密图像,生成新的载密图像,确保空域隐写图像在压缩后依旧能正确提取秘密信息。实验表明,方法在保证抗隐写分析能力的同时,载密图像在发生压缩变换后,接收方在预知压缩品质下依然能以90%的正确提取出秘密信息。2.提出基于定向三次卷积插值的频域抗缩放隐写方法。首先分析频域图像经过缩放后的改变并对隐写产生的影响。方法以UED和JUNIWARD算法为例,将失真函数与STC编码结合嵌入秘密信息,然后计算插值点在四个方向上的边缘方向,对像素点进行插值,确保频域隐写图像在缩放后具备正确提取秘密信息的能力。实验表明,方法在保证抗隐写分析能力的同时,载密图像在发生缩放变换后,可将接收方提取秘密信息的错误率控制在30%以下。3.提出和基于异构核的深度残差网络的隐写分析方法。首先介绍富模型,深度残差网络和异构核。该隐写分析方法将载密图像输入网络之前应用富模型生成特征矩阵,而后由特征矩阵作为异构核深度残差网络的实际输入。保证了隐写图像始终以确定的尺寸输入网络,且提升了神经网络的泛化能力。实验表明,方法在空域隐写和频域隐写上均具有较高隐写分析准确率,且网络参数低可快速训练得到,在多隐写算法的交叉试验中表明方法具有较强的泛化能力。

关键词：隐写算法抗压缩抗缩放隐写分析健壮性

融合无人机载激光雷达和可见光相机的贵州喀斯特山地森林资源调查与监测技术研究

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融合无人机载激光雷达和可见光相机的贵州喀斯特山地森林资源调查...

作者：王伟鹏贵州师范大学

学位级别：硕士

森林资源调查与监测是森林资源经营管理的基础工作,是推动区域生态系统可持续发展的必要环节,是社会生产生活安全平稳有序运行的重要保障。贵州是典型的喀斯特山地,森林覆盖率虽然在全国居于前列,但石漠化严重,生态脆弱,环境承载力低,... 详细信息

森林资源调查与监测是森林资源经营管理的基础工作,是推动区域生态系统可持续发展的必要环节,是社会生产生活安全平稳有序运行的重要保障。贵州是典型的喀斯特山地,森林覆盖率虽然在全国居于前列,但石漠化严重,生态脆弱,环境承载力低,自然灾害频发,生物量小,群落简单,因此,做好森林资源调查和监测工作对于我省的资源供给、产业发展、生态调节、减灾防灾、绿色发展等具有十分重要的意义。针对目前森林资源调查存在的时间复杂度高,效率低等问题,针对森林资源调查当中的林分树高调查、林分密度调查、林分树种调查,本文对分水岭算法进行了改进、使用改进的U-net模型与改进的3D-CNN模型进行基于无人机机载雷达与无人机机载可见光相机的森林调查。在数据采集方面,对研究区使用无人机机载激光雷达进行数据采集。同时对研究区使用可见光相机进行数据采集。使用全站仪划分两块样地。使用全站仪、RTK设备、测高仪等设备样地进行人工数据调查。在数据处理方面,使用无人机机载激光雷达的点云数据生成冠层高度模型（Canopy Height Model,CHM）,使用可见光相机拍摄的影像生成数字正摄图影像图（Digital Orthophoto Map,DOM）。针对点云数据生成的冠层高度模型,使用改进的分水岭算法进行单木分割并提取树高、株数等信息,对分割出的单木,使用改进的3D-CNN网络进行训练并对树种进行分类。并与传统的3D-CNN网络、随机森林方法进行了比较。对于数字正摄影像图使用改进的U-net网络进行单木分割并提取树高、株数等信息,使用改进的U-net进行单木分割与分类,并与FCN,传统的U-net算法等进行比较。使用样地1训练好的模型对样地2进行单木分割与树种分类,从而验证不同坡度样地,算法的鲁棒性。本研究对华山松、马尾松、杉木、圆柏、侧柏进行了单木分割。单木分割总体精度超过60%,可满足林业部门获取森林单木的精度需求。并通过实验验证了本文提出的方法在单木分割与识别过程中的效果和优势。

关键词：无人机遥感点云森林资源调查 3D-CNN U-net

面向V2G的车载前级双向AC/DC变换器的研究与设计

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面向V2G的车载前级双向AC/DC变换器的研究与设计

作者：姚宏伟重庆邮电大学

学位级别：硕士

新能源电动汽车作为解决环境污染和资源匮乏问题的重要突破口,得到国家在政策上的大力支持。电动汽车的储能电池既可以作为电网的负载端,亦可向电网回馈能量;基于此,V2G(Vehicle-to-Grid)实现电动汽车与智能电网能量信息互动,降低电网... 详细信息

新能源电动汽车作为解决环境污染和资源匮乏问题的重要突破口,得到国家在政策上的大力支持。电动汽车的储能电池既可以作为电网的负载端,亦可向电网回馈能量;基于此,V2G(Vehicle-to-Grid)实现电动汽车与智能电网能量信息互动,降低电网运行成本,以及提高电网的综合运行效率等优势,成为当今研究的热点。而双向车载充电机作为电动汽车V2G技术的关键组成部分,本文在此背景下对V2G车载充电机前级双向AC/DC变换器展开研究。首先,本文介绍了V2G基本概念和应用背景,对V2G技术及车载充电机的发展现状进行了分析与总结;并对比介绍了V2G系统中车载充电机双向的拓扑结构。根据充电机要求和特点选取单相电压型全桥拓扑作为前级双向AC/DC的研究对象,分析了其工作原理、运行模式以及性能特点,推导了变流器的数学模型。其次,在上述分析的基础上,重点研究了V2G充电机的控制策略。在整流模式下针对传统平均电流控制中电流THD(Total Harmonic Distortion)较大、动态响应慢的缺陷,提出采用占空比预测改进型平均电流控制有效的抑制过零点畸变,大大降低输入电流的THD,同时也增强了系统动态性能。在逆变模式下采用电流瞬时控制与电流模式控制的策略,优化了控制环路,提高了系统的稳定性与可靠性。在此基础上,详细分析了控制器参数的变化对环路的影响,根据变换器的稳态、动态性能特点,设计了控制环路的补偿器并进行了仿真分析验证。最后,在理论分析的基础上,对车载前级双向AC/DC变换器进行了实验研究。设计了主功率回路和控制回路的硬件参数和器件选型,分析计算了主功率回路的器件损耗;随后在控制策略理论研究的基础上,完成了变换器总体软件系统的设计和各部分相应代码的编写。在所搭建的样机平台上进行了硬件和软件系统的调试,相关的实验结果验证了理论分析的正确性和有效性。

关键词： V2G 充放电机双向AC/DC 控制策略 THD

基于深度学习的Web攻击检测模型研究与应用

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基于深度学习的Web攻击检测模型研究与应用

作者：许丹丹贵州师范大学

学位级别：硕士

随着科学技术的进步,互联网行业得到快速发展,大部分在线服务都由Web应用程序所提供,Web应用程序几乎扩展到人们日常生活的每个领域。在使用基于Web应用程序实现的在线服务时,需要提供用户个人信息,这就导致大量的敏感数据被Web页面传... 详细信息

随着科学技术的进步,互联网行业得到快速发展,大部分在线服务都由Web应用程序所提供,Web应用程序几乎扩展到人们日常生活的每个领域。在使用基于Web应用程序实现的在线服务时,需要提供用户个人信息,这就导致大量的敏感数据被Web页面传送和处理。由于Web应用程序在开发过程中考虑不全面或程序上线时没有做好安全检测工作,导致Web应用程序中存在漏洞,让恶意攻击者可以利用Web漏洞对用户做出攻击行为,给用户带来巨大损失,所以对Web应用攻击的检测就显得尤为重要。针对传统的Web攻击检测方法往往具有攻击数据特征码提取困难,检测的覆盖率不全面,对检测人员技术能力要求高等问题,和传统机器学习方法统计特征的提取需要丰富的实践经验,且不适用大量的数据检测等缺点。本文提出了基于深度学习的Web攻击检测方法。依据一维DCNN（Deep Convolutional Neural Network,深度卷积神经网络）快速处理时序问题的能力与GRU（Gated Recurrent Unit,门控循环单元）模型处理上下文具有长期依赖关系问题的能力,将两个深度学习模型相结合,提出了基于DCNN-GRU模型的Web攻击检测方法。XSS（Cross Site Scripting）攻击和SQL（Structured Query Language）注入在Web攻击类型中出现次数最多,占比最重,文章利用XSS攻击和SQL注入的数据集,来验证DCNN-GRU模型在Web攻击检测中的可行性和实际意义。首先对原始数据做规范化处理,将文本类型的数据转化为可以对深度学习网络模型进行输入的特征向量,然后通过卷积层和池化层处理特征向量,利用GRU层作为门控机制来保留代码间的依赖关系,归一化处理在全连接层实现,最后利用softmax分类器实现分类完成攻击检测。通过实验结果证明本文提出的攻击检测方法的有效性。具体工作如下:详细介绍了XSS攻击和SQL注入的攻击原理和方法,研究传统Web攻击检测方法的检测原理与实际应用,对卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环网络算法的原理研究,以及这四个深度学习算法在处理文本分类过程中的优缺点,由此提出混合神经网络DCNN-GRU模型,用于对Web攻击检测的研究。详细描述DCNN-GRU模型的网络结构,和用来检测模型性能的评估指标。从Git Hub开源项目中获取XSS攻击和SQL注入攻击的数据集,利用Word2vec模型将数据集进行范化、分词、向量化处理,最终将文本类型的数据转换成可以输入DCNN-GRU模型的向量形式的数据集。利用训练数据对DCNN-GRU模型进行训练,并在训练过程中调整训练参数,用测试数据验证模型的检测效果。使用同样的数据与DCNN、LSTM（Long-Short Term Memory,长短期记忆网络）、GRU模型作对比实验,实验结果表明,DCNN-GRU模型的检测结果比单一的DCNN、LSTM、GRU模型要好,其训练时间最短,准确率、精确率、召回率和F1值的结果都最优。为了验证深度学习模型在攻击检测中的表现,还将机器学习中的支持向量机和K邻近算法与本文模型作对比,最终证明了本文提出的深度学习模型在Web攻击检测中的可行性和有效性。

关键词：深度学习 Web应用安全跨站脚本 SQL注入卷积神经网络门控循环单元

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基于体声波谐振器阵列的单粒子操控系统研究

基于体声波谐振器阵列的单粒子操控系统研究

作者：吴航天津大学

学位级别：硕士

基于微流控平台的粒子操控技术在近年来已成为物理、化学和生物医学领域的重点研究方向,声学操控凭借非接触、低功耗、适用对象范围广等优势,被广泛应用在粒子聚集、细胞筛分、自组装等领域。目前,声学操控存在着对单粒子操控的精确性... 详细信息

基于微流控平台的粒子操控技术在近年来已成为物理、化学和生物医学领域的重点研究方向,声学操控凭借非接触、低功耗、适用对象范围广等优势,被广泛应用在粒子聚集、细胞筛分、自组装等领域。目前,声学操控存在着对单粒子操控的精确性与灵活性不足的局限。基于表面声波技术的声操控通常只能利用驻波场让粒子向波节或波腹方向移动,每次改变粒子位置都需调节多个表面声波器件的频率信号和相位,既难以满足粒子运动的灵活性,也缺乏操作便捷性。针对以上问题,本文设计了一种基于GHz级压电式体声波谐振器的阵列式操控系统,该系统由四个相同的体声波谐振器组成,依靠高频声波产生的声涡流对粒子产生的斯托克斯拖拽力实现粒子的移动。通过各谐振器间的灵活开闭及功率调节相配合,构建多谐振器工作组,实现对单个粒子在二维平面上的精确驱动。这些研究成果为构建功能化的微纳机器人奠定了良好的基础。本文主要研究内容及成果包括:(1)根据压电式体声波谐振器的工作原理及基本结构,结合声学与流体力学理论,构建了二维和三维仿真模型进行有限元分析,探究了涡流尺寸的影响因素及变化特点,并对多谐振器协同工作时的涡流变化规律做仿真研究。(2)参照仿真中的声涡流特点及变化,选取涡流捕获阶段作为操纵粒子运动的基本环节,使斯托克斯拖拽力成为粒子的唯一驱动力。探究单个SiO粒子在不同功率下的捕获距离变化,并设计出阵列系统中液体腔尺寸、谐振器的数量、间距和排布方式等各项参数,并加工制造阵列实物。(3)探究谐振器阵列的操作方式和对粒子操控效果的关联。搭建出完整的粒子操控平台,记录分析SiO粒子运动时的速率变化。并通过谐振器间的开闭配合与功率调节,操控单个SiO粒子完成相应的路径轨迹,从而证明所设计的阵列系统在单粒子操控方面的灵活与精确性。

关键词：声流体镊粒子操控体声波谐振器微纳机器人微涡流

簇绒地毯织机织造过程中织针与底布的耦合特性研究

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簇绒地毯织机织造过程中织针与底布的耦合特性研究

作者：原蕊东华大学

学位级别：硕士

地毯簇绒过程的工艺性很强,其原理是:簇绒织针在刀、钩的精确配合下上下往复运动,将绒纱植入编织类底布或非织造布类底布上。簇绒织针刺入底布是高速的动态过程,底布作为柔性体在织针穿刺作用下会发生弹、塑性变形及破坏,因此织针与底... 详细信息

地毯簇绒过程的工艺性很强,其原理是:簇绒织针在刀、钩的精确配合下上下往复运动,将绒纱植入编织类底布或非织造布类底布上。簇绒织针刺入底布是高速的动态过程,底布作为柔性体在织针穿刺作用下会发生弹、塑性变形及破坏,因此织针与底布的耦合特性研究是簇绒工艺分析中很重要的部分。但由于织针与底布在簇绒过程中的动态变化很难通过实验进行观测,因此本文以DHGN801D-200型簇绒机中所使用的织针与底布的耦合系统为研究对象,采用数值仿真方法对簇绒过程中织针与底布的耦合特性进行了研究,并设计实验对仿真结果进行验证。论文主要的研究内容包括:1.织针与底布的耦合建模。在Solidworks建模软件中,对德国格罗茨公司1/10针排的地毯簇绒织针及底布进行建模。其中,底布包括聚丙烯编织布以及热粘合与点粘合两个类型的非织造布底布。通过拉伸及顶破试验,分别测试聚丙烯编织底布与非织造底布的力学性能,建立材料的力学模型。2.织针-底布耦合系统的动态有限元分析。在ABAQUS有限元分析软件中,建立底布的损伤演化规律及失效模型。在ABAQUS/Explicit显式分析环境下计算模拟织针穿刺底布的动态过程。利用有限元仿真结果分析织针受力及穿刺过程中底布的动态变形破坏。对比不同底布、不同穿刺速度以及针排穿刺情况下穿刺力的不同。其中,非织造布对织针的作用力大于聚丙烯编织布,速度增大有助于减少穿刺力。3.建立传感器测试系统,对簇绒过程进行动态监测,得出簇绒过程中织针受力曲线,并与有限元分析结果对比,得出有限元法仿真织针与底布的耦合特性的可靠及有效性。

关键词：簇绒地毯织针与底布耦合特性织针受力动态破坏

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基于深度学习的花色布瑕疵检测算法研究

基于深度学习的花色布瑕疵检测算法研究

作者：费利斌东华大学

学位级别：硕士

目前在纺织领域,工厂主流的布匹质检方式为人工检测。随着工业智能化的发展,机器视觉技术凭借其检测速度快和精度高的优势,得到了纺织领域的更多关注。部分纺织企业开始使用基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统,目前的瑕疵检测系统主要用于... 详细信息

目前在纺织领域,工厂主流的布匹质检方式为人工检测。随着工业智能化的发展,机器视觉技术凭借其检测速度快和精度高的优势,得到了纺织领域的更多关注。部分纺织企业开始使用基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统,目前的瑕疵检测系统主要用于素色布的瑕疵检测。根据工厂实际生产的布匹情况,结合消费者对服装布匹的需求,发现以复杂背景图案的花色布为主。由于花色布的瑕疵特征提取受到复杂背景图案的干扰较大,而传统机器视觉的算法依赖于人工设计的特征进行提取,所以在花色布的瑕疵检测上并不能达到理想的效果。因此,研究用于花色布瑕疵检测的算法具有重要的意义。首先,实地考察工厂花色布生产和人工检测环节,归纳花色布常见的7种瑕疵类型,总结花色布表征特点,分析花色布瑕疵检测问题上的难点。基于背景图案在颜色等方面对瑕疵特征提取有较大影响的特点,选取彩色线阵相机,并选用与其匹配的镜头和光源等组件,搭建花色布瑕疵在线检测平台。通过对比深度学习目标检测的两种主流模型的优缺点,结合花色布瑕疵检测的实际需求,选择适合当前检测情况的二阶模型,完成检测模型基础架构的设计。然后,建立用于深度学习训练所需的花色布瑕疵数据集。对工厂获得的花色布瑕疵布料进行图像采集,编写图像裁剪程序,利用数据集标注工具,建立花色布瑕疵数据集。利用花色布瑕疵公开数据集,编写程序将其转化为自建的数据集格式,对实际检测过程中需要的瑕疵类型的花色布样本量进行扩充。接着,为提高花色布瑕疵检测模型的准确率,使用几何变换的数据增强方法,对花色布瑕疵数据集进行扩充。通过检测算法预处理步骤增强模型效果,采用图像预处理、主干网络的迁移学习以及对二阶检测模型中的预选框参数利用K-Means聚类方法进行优化等步骤提高网络训练效果。设计适合花色布瑕疵的检测算法。通过加入可变形卷积优化主干网络、多尺度模型的设计、构建级联网络结构,引入在线难样本挖掘算法以及优化损失函数对检测模型进行改进和优化。最后,进行花色布瑕疵图像的离线检测实验和花色布在线检测实验。在离线检测实验中,将自建的花色布瑕疵数据集划分训练集和测试集,设置多组花色布瑕疵检测实验。通过对模型训练过程中的数据进行统计分析,对瑕疵检测效果进行可视化展示,对检测结果进行统计,平均准确率为94.62%,验证了本文算法瑕疵检测的有效性。在实验室搭建的花色布在线检测平台上,对花色布进行在线检测实验。实验结果证明,花色布瑕疵检测算法具有良好的检测效果,在实验布匹上平均准确率能达到93%,检测速度为0.6m/s,满足工厂对花色布瑕疵检测的需要。

关键词：花色布瑕疵检测深度学习多尺度模型级联结构

面向外部扰动的自平衡外骨骼机器人站立控制研究

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面向外部扰动的自平衡外骨骼机器人站立控制研究

作者：肖杨重庆邮电大学

学位级别：硕士

目前国内外研究开发的外骨骼机器人大多数是欠自由度的助力辅助机器人。该类机器人不仅需要穿戴者借助拐杖等辅助物来保持身体的平衡,也不适用于上肢失能或半失能的高位瘫痪病人。为了帮助高位瘫痪的残疾人能够正常生活,研究具有自平衡... 详细信息

目前国内外研究开发的外骨骼机器人大多数是欠自由度的助力辅助机器人。该类机器人不仅需要穿戴者借助拐杖等辅助物来保持身体的平衡,也不适用于上肢失能或半失能的高位瘫痪病人。为了帮助高位瘫痪的残疾人能够正常生活,研究具有自平衡功能的外骨骼机器人是未来的趋势。本文以自平衡外骨骼机器人Auto LEE-II为研究对象,针对自平衡外骨骼机器人平台的零力矩点(ZMP,Zero-Moment Point)不准确的问题和抗击外部冲击扰动的站立平衡控制性能较差的问题展开课题研究。本文主要的研究工作内容如下:1.采用神经网络的策略校正自平衡外骨骼机器人Auto LEE-II平台的ZMP。机器人平台的ZMP的准确性会直接影响机器人平衡稳定的判断。由于自平衡外骨骼机器人的脚底板采用了双层设计结构,其机械性耦合会导致机器人平台的ZMP不准确。针对这一问题,利用四种传统的神经网络校正机器人平台的ZMP,得到ZMP校正前后的位置分布图和平均误差,对比结果表明四种神经网络均能较好的校正ZMP,其中广义神经网络校正ZMP的效果最好。2.建立外骨骼机器人的运动学和动力学模型。建立外骨骼机器人的运动学和动力学模型是研究自平衡外骨骼机器人站立平衡控制的基础。本课题利用机器人躯干质心位置作为浮动基座,结合齐次坐标变换建立外骨骼机器人的浮基运动学模型。分析了机器人关节角度变化对姿态的影响,通过MATLAB软件仿真分析,验证了运动学模型的正确性。利用达朗贝尔原理的动静法建立外骨骼机器人的动力学模型。通过计算连杆质心动量,结合动量矩定理分析,验证了动力学模型的正确性。3.采用动量平衡控制策略实现外骨骼机器人的静态站立控制。首先采用动量调节控制的策略设计质心动量平衡控制器,并搭建仿真实验平台。然后完成了平面环境和斜面环境的静态站立仿真实验,并以外骨骼机器人的质心动量趋于零为控制指标,进行平面和斜面的静态站立控制对比分析,验证了质心动量平衡控制器的可控性。最后依次使用0-250N大小的冲击作用力作为干扰源,完成了在平面和斜面环境下的干扰实验。实验结果表明,本文所设计的质心动量平衡控制器能够使外骨骼机器人在平面环境下具有较好的抗干扰能力,并有效的改善了外骨骼机器人在斜面环境下的抗干扰能力。

关键词：自平衡外骨骼机器人 ZMP 神经网络质心动量平衡控制器

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基于深度学习的二类和多类隐写分析研究

基于深度学习的二类和多类隐写分析研究

作者：徐贵勇贵州师范大学

学位级别：硕士

隐写术是一个十分古老的信息隐藏技术,在古希腊时代就已经出现并用来进行秘密通信,随着互联网媒体的普及,现代隐写技术得到了快速的发展。在大数据时代,数字图像、视频、音频、文本甚至网络流量等数字信息井喷式的出现,可供隐写术使用... 详细信息

隐写术是一个十分古老的信息隐藏技术,在古希腊时代就已经出现并用来进行秘密通信,随着互联网媒体的普及,现代隐写技术得到了快速的发展。在大数据时代,数字图像、视频、音频、文本甚至网络流量等数字信息井喷式的出现,可供隐写术使用的载体取之不尽用之不竭,同时在网络上大量的电子文件以及通过点对点通信交换的数字媒体使得很难发现这些媒体中隐藏的信息,其中图像作为网络上最简便易获得和易于加工的数字载体是隐写术的完美选择之一。任何一种技术都有两面性,现代数字隐写术也不例外,但是现代数字隐写术更多的被用于坏的一面。由于数字图像的传输代价小以及其易获得性,使得图像隐藏在近十年得到迅速发展,同时数字图像的激增和图像信息隐藏技术的不断发展给不法分子进行犯罪提供了良好的媒介。为了防止数字图像隐写术被恶意使用,数字图像隐写分析技术也得到了飞速的发展,隐写分析通过对隐写术的原理与特征进行分析,从而判断载体中是否含有隐藏信息,能够及时的截获、阻止恶意隐藏信息的传输与滥用。同时随着卷积神经网络的快速发展,隐写分析领域的研究者们试图将隐写分析与卷积神经网络相结合构造更加准确的隐写分析模型,产生了很多优秀的隐写分析算法,但是存在模型通用性和实用性不强、过分依赖设备算力、无法对具体隐写算法进行分类等问题。本文基于现有模型存在的问题提出解决方案,具体工作如下:1.提出了基于SE模块和Rep Vgg模块的多特征融合隐写分析方法,首先介绍了多特征提取和融合的理论实现、SE模块和Rep Vgg模块所起到的作用以及具体参数的实验对比。通过引入多特征提取融合的概念极大的增加了模型的通用性,使得模型在对多个隐写算法具有较高的检测准确率,同时解决了网络模型对输入图像大小的依赖性,提高了网络模型的实用性;实验结果表明,不同的有效载荷下该模型在对HUGO、WOW、SUNIWARD和Mi POD的检测准确率相对于已有算法都有不同程度的提高。2.针对现有隐写分析模型只能对载密信息和原始图像进行分类无法对具体算法进行判别的问题,对多分类隐写分析模型进行探讨与研究。首先对三种特征提取方法提取的特征进行处理;然后分别对Res Net和Efficient Net V2网络进行改造使其更好的适应隐写分析领域,通过加入高斯非线性激活函数使其对隐写信号更加敏感;最后将三种特征提取方法与两种网络结构分别组合进行实验,对实验得到的8种不同的结果进行全方位的对比与分析,最终选取了一种最优的组合方式作为多分类隐写分析模型。实验结果表明max SRMd2特征提取方法和改造后的Efficientnet V2相结合模型对四种主流的空域隐写算法具有较高的分类准确率,在测试集上取得了63.8%的分类准确率。

关键词：图像分类深度学习图像隐写分析图像隐写术

基于***的重庆科创职业学院精品课程网站建设与实现

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作者：罗娜电子科技大学

学位级别：硕士

随着Internet的普及、多媒体技术的应用,网络教育成为了一个教育热点。现代教育已经开始突破传统教育模式,知识的传授方式也随之发生改变。精品课程与网络相结合,建立精品课程网站,可以使课程教学资源在最大范围内实现传播和共享,优质... 详细信息

随着Internet的普及、多媒体技术的应用,网络教育成为了一个教育热点。现代教育已经开始突破传统教育模式,知识的传授方式也随之发生改变。精品课程与网络相结合,建立精品课程网站,可以使课程教学资源在最大范围内实现传播和共享,优质教学资源的传播可以缓解地区教育资源的不平衡现状,满足不同层次学生的学习需要。网站为学生课外学习提供了重要的资源,为教师与学生之间探讨、交流、答疑提供了网络平台。精品网站平台的搭建使得学生能够更好地自主学习科学知识,提高学生的自学能力。本文论述了基于***精品课程网站建设的基本思路和实现方法。网站采用B/S结构设计,在***集成环境下,选用当前流行的***技术,并通过***实现程序与SQL Server数据库的连接与访问,最终建设和实现了精品课程网络平台。网站建设过程中,主要涉及的技术和工具有Visual ***,***,***,C#语言、SQL Server 2005。本网站使用人员包括教师、学生和管理员。教师可以上传教学计划、电子课件、电子教案、测试题,网上答疑等;学生可利用网站浏览课程资源、教师信息,下载教学大纲、下载课件教案、与教师和学生网上在线交流等;管理员主要完成用户基本信息管理,网站访问权限管理,上传资料的审核、网上留言管理等工作。精品课程网站的实现,使得优秀、丰富的课程资源可以在网络上广泛传播,学习过程中产生的疑问可以在平台及时探讨交流,地区教育教学资源不均衡可以得到缓解,充分满足了在校学生课外学习,在职学生业余自学等不同的学习需要,对高校教学质量的提高,为全民整体素质的全面提升都具有重要的意义。

关键词：精品课程资源共享 *** SQL Server 2005