检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

差分编码和块压缩的密文域可逆信息隐藏算法

工程科学与技术 2024年第4期56卷 307-315页

作者：葛国庆葛斌夏晨星王智盟安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽璞华大数据技术有限公司安徽淮南232001

随着数字信息与云存储技术的发展与成熟,密文域可逆信息隐藏算法正逐渐成为通信传输中数据隐私保护的研究热点。如何根据不同载体图像像素的分布特征,对局部区域内像素进行自适应识别编码,实现对载体更彻底的压缩以提升嵌入容量仍具有... 详细信息

随着数字信息与云存储技术的发展与成熟,密文域可逆信息隐藏算法正逐渐成为通信传输中数据隐私保护的研究热点。如何根据不同载体图像像素的分布特征,对局部区域内像素进行自适应识别编码,实现对载体更彻底的压缩以提升嵌入容量仍具有较大挑战。本文针对密文域可逆信息隐藏算法因载体图像冗余空间压缩不充分而导致嵌入容量较低的问题,提出一种基于差分编码和块压缩的密文域可逆信息隐藏算法。首先,根据自然图像局部区域内像素强相关性邻位作差,并基于块内最大差值对差值图像矩阵进行分类和自适应编码,同时设计分块置乱和块内像素扩散加密机制保证图像信息安全。然后,将自适应编码结果在对应的密文图像块上进行标记,压缩冗余空间。最后,通过位替换嵌入秘密信息。不同于其他算法,本算法对差分编码后的图像进行比特位重排列,从密文图像像素最低有效位开始,标记差值像素的符号位,其余各位面依次标记最小差值比特位。由于加密操作与自适应编码的可逆性,合法接收者可实现对原始明文图像的无损重构和秘密信息的无误提取。实验结果表明,与现有的几类算法相比,本文提出的算法具有更高的嵌入率和更好的安全性,在BOSSbase和BOWS-2两个数据集上的平均嵌入率达到3.027位/像素和2.937位/像素,在测试图像上平均嵌入率也均提高了0.57位/像素以上。

关键词：可逆信息隐藏密文域隐私保护差分编码块压缩

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

老挝中资基建企业可持续发展能力评价研究

老挝中资基建企业可持续发展能力评价研究

作者：夏晨星云南财经大学

学位级别：硕士

2019年,中老关系迈入构建中老命运共同体的新时代,双方在政治、经济、文化各领域取得一系列的进展,基础设施的投资合作一直也是重中之重。在中国“一带一路”倡议与老挝“变陆锁国为陆联国”战略的对接下,许多中国基建企业参与到老挝基... 详细信息

2019年,中老关系迈入构建中老命运共同体的新时代,双方在政治、经济、文化各领域取得一系列的进展,基础设施的投资合作一直也是重中之重。在中国“一带一路”倡议与老挝“变陆锁国为陆联国”战略的对接下,许多中国基建企业参与到老挝基础设施建设和产业投资之中。随着可持续发展理念的蓬勃发展,老挝中资基建企业不仅对当地经济和社会发展做出了积极的贡献,也为老挝实现2030议程发挥着重要作用。但是中资企业在海外拓展中出现了一些失败案例,与可持续发展原则背道而驰。同时,中资基建企业在老挝市场也面临着一系列机遇与挑战。所以,为了中资基建企业能更好地扎根老挝市场,实现与当地经济、社会、环境共同稳定和谐发展,我们需要关注其可持续发展能力的提升。基于企业所处市场环境和发展趋势,论文立足于老挝中资基建企业,从微观层面研究其可持续发展能力。首先,本文在研究可持续发展理论和企业可持续发展能力的基础上,界定清楚相关概念并提出老挝中资基建企业可持续发展能力的定义。并对老挝基础设施现状、中资企业在老挝的发展情况和老挝中资基建企业面临的困难进行了分析。其次,在根据评价指标构建原则的基础上,针对老挝中资基建企业可持续发展能力的评价需要,综合文献和专家咨询,构建起基于经济表现、社会表现、环境表现、企业治理和技术表现五个维度的老挝中资基建企业可持续发展能力的评价指标体系,共22个指标并对每个指标进行释义。随后,将AHP+模糊综合评价模型引入到老挝中资基建企业可持续发展能力评价中,运用AHP确定指标体系各项指标的权重。模糊综合评价法确定企业可持续发展能力的等级,使得评价结果具有完整、易懂、精确的特性,也拓展了AHP+模糊综合评价模型应用范围。最后,论文以云南建投为例进行实证评价和分析。通过设计调查问卷,向相关领域内的专家咨询,将问卷结果输入yaahp软件后,首先得到各指标权重,并且准则层各指标的权重排序为:环境表现>社会表现>经济表现>企业治理>技术表现。随后,运用模糊综合评价法评价的该企业可持续发展能力为较强,并针对得分较低的指标提出建议,希望能对企业不断提升可持续发展能力有所帮助,也希望该指标体系和评价模型可以为中国基建企业在海外的拓展,在提升其可持续发展能力方面提供一定的借鉴和参考。

关键词：老挝中资基建企业可持续发展能力 AHP 模糊综合评价

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

多特征聚合的红外-可见光行人重识别

光电工程 2023年第7期50卷 100-112页

作者：郑海君葛斌夏晨星邬成安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽合肥230031

红外-可见光行人重识别在视频监控、智能交通、安防等领域具有广泛应用。但是不同图像模态间的差异,给该领域带来了巨大的挑战。现有方法主要集中于缓解模态间差异以获得更具鉴别性的特征,但却忽略了邻级特征之间的关系以及多尺度信息... 详细信息

红外-可见光行人重识别在视频监控、智能交通、安防等领域具有广泛应用。但是不同图像模态间的差异,给该领域带来了巨大的挑战。现有方法主要集中于缓解模态间差异以获得更具鉴别性的特征,但却忽略了邻级特征之间的关系以及多尺度信息对全局特征的影响。因此,本文提出一种基于多特征聚合的红外-可见光行人重识别方法(MFANet)解决现有方法的缺陷。首先在特征提取阶段融合邻级特征,引导低级特征信息的融入,以强化高级特征,使得特征更具健壮性;然后聚合不同感受野的多尺度特征以获得丰富的上下文信息;最后,以多尺度特征作为引导,强化特征以获得更具鉴别性的特征。在SYSU-MM01和RegDB数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性,其中SYSU-MM01数据集在最困难的全搜索单镜头模式下平均精度达到了71.77%。

关键词：行人重识别红外多尺度邻级特征

维普期刊数据库博看期刊

四流输入引导的特征互补可见光-红外行人重识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光电工程 2024年第9期51卷 49-62页

作者：葛斌许诺夏晨星郑海君安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽合肥230031

目前可见光-红外行人重识别研究侧重于通过注意力机制提取模态共享显著性特征来最小化模态差异。然而,这类方法仅关注行人最显著特征,无法充分利用模态信息。针对此问题,本文提出了一种四流输入引导的特征互补网络(QFCNet)。首先在模态... 详细信息

目前可见光-红外行人重识别研究侧重于通过注意力机制提取模态共享显著性特征来最小化模态差异。然而,这类方法仅关注行人最显著特征,无法充分利用模态信息。针对此问题,本文提出了一种四流输入引导的特征互补网络(QFCNet)。首先在模态特定特征提取阶段设计了四流特征提取和融合模块,通过增加两流输入,缓解模态间颜色差异,丰富模态的语义信息,进一步促进多维特征融合;其次设计了一个次显著特征互补模块,通过反转操作补充全局特征中被注意力机制忽略的行人细节信息,强化行人鉴别性特征。在SYSU-MM01,Reg DB两个公开数据集上的实验数据表明了此方法的先进性,其中在SYSU-MM01的全搜索模式中rank-1和m AP值达到了76.12%和71.51%。

关键词：跨模态行人重识别红外数据增强注意力机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于全局上下文交互融合的伪装目标检测网络

控制与决策 2024年第10期39卷 3347-3356页

作者：葛斌陈宁洁夏晨星郑海君吴涛林安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 合肥综合性国家科学中心能源研究院合肥230031

在伪装目标检测中,针对以往的特征融合研究大多采用多级特征集成,而忽略了不同特征间的差异,提出一种基于全局上下文交互融合网络用于伪装目标检测.利用改进的金字塔视觉转换器(PVTv 2)模型作为骨干网络,在多个尺度上提取全局上下文信息... 详细信息

在伪装目标检测中,针对以往的特征融合研究大多采用多级特征集成,而忽略了不同特征间的差异,提出一种基于全局上下文交互融合网络用于伪装目标检测.利用改进的金字塔视觉转换器(PVTv 2)模型作为骨干网络,在多个尺度上提取全局上下文信息.首先,设计边界增强模块来关注伪装目标的结构细节,并获取物体的边缘特征;然后,借鉴动物捕食机制提出特征融合解码模块,该模块提供位置信息用于潜在目标定位来产生粗略定位图;最后,通过所搭建的全局上下文聚合模块进行多层次信息的充分交互,减少特征聚合过程中的信息丢失.采用4个公开数据集、4种评价指标进行实验,实验结果表明,所提出网络性能优于其他17个具有代表性的模型.

关键词：计算机视觉图像处理伪装目标检测上下文信息特征融合

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法

光电子．激光 2023年第9期34卷 984-996页

作者：周衍庆葛斌夏晨星李涵安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 阜阳师范大学计算机与信息工程学院安徽阜阳236037

为平衡混沌映射中结构与性能的关系,保证加密系统安全性,提出一种基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法。首先,通过非线性指数项对引入了Tent种子映射的余弦映射进行调制,构造新型余弦-指数混沌映射,并利用SHA-256函数产生与明文相... 详细信息

为平衡混沌映射中结构与性能的关系,保证加密系统安全性,提出一种基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法。首先,通过非线性指数项对引入了Tent种子映射的余弦映射进行调制,构造新型余弦-指数混沌映射,并利用SHA-256函数产生与明文相关的密钥,生成随机性较强的混沌序列,实现一次一密;然后,基于拉丁方和位级转换,通过两轮拉丁方索引和比特位拼接,分别设计双重拉丁方和扩展比特位算法,并结合二维约瑟夫序列,对块间预置乱后的明文进行块内置乱,实现不同分块的差异化置乱;最后,基于Zig-Zag变换,采用环状仿Zig-Zag变换设计交叉Zig-Zag变换方法,将中间密文与混沌序列进行双向非线性扩散,实现同时改变像素位置与大小,完成图像加密。实验结果表明,该算法密钥空间大,能有效抵御差分分析和统计分析等典型攻击,具有较好的加密效果。

关键词：混沌映射图像加密双重拉丁方扩展比特位交叉Zig-Zag变换

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于邻接差值与块分类的密文域可逆信息隐藏

光电子．激光 2024年第11期35卷 1215-1224页

作者：葛斌王智盟夏晨星葛国庆安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽合肥230031

针对密文域可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)算法存在像素利用率低和嵌入容量小等问题,本文提出了一种基于邻接差值和块分类(adjacency difference and block classification,ADBC)的RDHEI算法。首先,充分利用原始图像的空间相关性,通过计算得到邻接差值图像,根据图像块的最大值实现初次块分类操作;其次,对初次分类中不可嵌入的图像块,采用中值边缘预测器来预测像素,完成第二次块分类;然后,执行图像加密;最后,通过位替换,将辅助信息和秘密信息嵌入加密图像。实验结果表明,本文算法相较于现有算法,在BOSSbase、BOWS-2和UCID 3个数据集上的平均嵌入率(embedding rate,ER)分别提高0.06 bpp、0.01 bpp和0.15 bpp以上,能够获得较高的嵌入容量。

关键词：密文域可逆信息隐藏邻接差值块分类

基于CNN-Transformer的非对称RGB-D语义分割

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光电子·激光 2024年

作者：葛斌朱序夏晨星陆一鸣安徽理工大学计算机科学与工程学院合肥综合性国家科学中心能源研究院

RGB-D语义分割已被广泛研究，并取得显著效果。传统方法使用简单的策略来融合RGB和深度特征，难以有效利用多模态信息。此外，现在的方法大多采用双流Transformer提取信息，导致参数大幅增加，从而阻碍了它们的实际应用。为解决该问题... 详细信息

RGB-D语义分割已被广泛研究，并取得显著效果。传统方法使用简单的策略来融合RGB和深度特征，难以有效利用多模态信息。此外，现在的方法大多采用双流Transformer提取信息，导致参数大幅增加，从而阻碍了它们的实际应用。为解决该问题，本文结合Transformer和CNN设计RGB-D语义分割网络，利用Mix Transformer提取深度特征，使用ConvText提取RGB特征。为有效利用RGB信息和深度信息，设计特征交互互补模块实现特征提取过程中的RGB信息和深度信息的交互与校正。为有效的融合RGB和深度特征，提出非对称特征选择融合模块融合RGB特征和深度特征。在NYU Depth V2和SUN RGB-D两个数据集上的大量实验结果表明，该方法可以有效的对室内复杂场景实现快速有效的分割。

关键词： RGB-D 语义分割注意力机制特征交互特征融合

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

集成多种上下文与混合交互的显著性目标检测

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2918-2931页

作者：夏晨星陈欣雨孙延光葛斌方贤进高修菊张艳安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 安徽璞华大数据技术有限公司淮南230031 合肥综合性国家科学中心能源研究院合肥230601 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230601 安徽理工大学电气与信息工程学院淮南232001 安徽大学电子信息工程学院合肥230601

显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,... 详细信息

显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,这使得准确检测并完整分割出显著性目标仍然是一个巨大的挑战。为此,该文提出集成多种上下文和混合交互的显著性目标检测方法,通过利用密集上下文信息探索模块和多源特征混合交互模块来高效预测显著性目标。密集上下文信息探索模块采用空洞卷积、不对称卷积和密集引导连接渐进地捕获具有强关联性的多尺度和多感受野上下文信息,通过集成这些信息来增强每个初始多层级特征的表达能力。多源特征混合交互模块包含多种特征聚合操作,可以自适应交互来自多层级特征中的互补性信息,以生成用于准确预测显著性图的高质量特征表示。此方法在5个公共数据集上进行了性能测试,实验结果表明,该文方法在不同的评估指标下与19种基于深度学习的显著性目标检测方法相比取得优越的预测性能。

关键词：计算机视觉显著性目标检测全卷积网络上下文信息