王超
- 作品数：6 被引量：25H指数：3
- 供职机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种超轻量级RFID双向认证协议被引量：5
- 2013年
- 开放的无线通信环境,尤其是阅读器和标签间的无线信道,使得无线射频识别(RFID)系统的安全和隐私问题逐渐成为值得关注的焦点,因此设计抗各种恶意攻击和安全威胁的超轻量级RFID认证协议是非常必要的。针对低代价标签提出了一种新的超轻量级RFID双向认证协议,该协议避免了已有RFID认证协议存在的安全隐患。安全分析表明新协议具有较强的安全和隐私属性,并且能够抵抗各种可能的恶意攻击。根据低代价RFID标签资源受限的需求,新协议仅需要在标签上执行两种简单的比特位操作,与其他超轻量级RFID认证协议相比具有更好的性能优势。
- 刘亚丽秦小麟王超
- 关键词：RFID
- 一种协同显著目标自动分割方法被引量：1
- 2018年
- 图像分割是把图像中感兴趣的目标提取出来,广泛应用于图像识别、图像检索及目标追踪等领域,已成为国内外计算机视觉领域研究的一个热点.针对现有交互式分割方法需要用户进行有限步骤的交互,不能实现图像的自动分割这一问题,提出一种基于协同显著检测的多阶段显著目标自动分割方法.首先,利用基于聚类的协同显著目标检测方法获取协同显著图.然后,利用星形先验的图割方法和混合高斯模型拟合前景与背景,结合Grab Cut算法实现细分割.最后,利用显著目标的主动轮廓分割方法优化细分割的结果.在标准数据集上进行仿真实验,验证了提出方法的有效性.
- 王超李静李东民
- 关键词：高斯模型GRABCUT主动轮廓模型
- SLMAP协议安全分析与改进
- 低成本RFID系统现今应用的越来越广泛,随之而来的安全问题也亟待解决。为了控制标签端的计算代价,一系列只使用位与、位或、位异或等位运算的超轻量级RFID认证协议已经提出,而已有的RFID认证协议大多存在着安全隐患。本文重...
- 王超秦小麟刘亚丽
- 文献传递
- 对改进LMAP+协议的启发式攻击策略被引量：3
- 2014年
- 随着无线射频识别(RFID)系统的广泛应用,RFID安全问题亟待解决。为了降低标签的计算代价,一系列只运用位与、位或、位异或、循环移位等操作的超轻量级RFID认证协议受到越来越多的关注,但是目前提出的超轻量级RFID认证协议不能保证很好的安全性。针对2012年Gurubani等人提出的改进的LMAP+协议,设计了一种基于模拟退火算法的启发式攻击策略,其能够成功推测秘密数据;并结合Jules等人提出的不可追踪性模型对改进的LMAP+协议进行追踪性攻击,通过重复攻击策略实验,完成全泄漏攻击。实验结果表明在攻击过程中仅利用窃听阅读器和标签间通信数据的被动攻击方法,推测的秘密数据就已逼近真实数据,且在完全泄漏攻击实验中约有70%的概率完全破解秘密数据,攻击过程收敛速度快,达到了较好的攻击效果。
- 王超秦小麟刘亚丽
- 关键词：模拟退火算法不可追踪性
- 基于背景先验与低秩恢复的显著性目标检测方法被引量：3
- 2019年
- 显著性检测是指计算机通过算法自动识别出图像中的显著性目标,广泛应用于目标识别、图像检索与图像分类等领域。针对现有基于稀疏与低秩矩阵恢复的显著性检测模型中低秩转换矩阵的获取、前景稀疏矩阵的处理以及超像素块之间的关系,需对现有的稀疏与低秩矩阵恢复模型进行优化,使之更好地适用于图像的显著性检测。首先,根据背景的对比度和连通度原则获取图像低秩的背景字典,采用3种尺度分割图像的多个特征矩阵获得图像的前景稀疏矩阵;其次,通过计算邻居像素点之间的影响因子矩阵与置信度矩阵对显著图的结果进行结构约束,并且采用稀疏与低秩矩阵恢复模型对图像进行显著性检测;最后,利用K-means聚类算法的传播机制优化得到的显著图。在公开数据集上进行实验验证,结果证明本文方法能够准确有效地检测出显著性目标。
- 申扬李巍刚毅凝赵睿郝跃冬王超
- 关键词：显著性检测
- 基于多尺度先验深度特征的多目标显著性检测方法被引量：13
- 2019年
- 显著性检测是近年来国内外计算机视觉领域研究的热点问题,在图像压缩、目标识别与跟踪、场景分类等领域具有广泛的应用.针对大多显著性检测方法只针对单个目标且鲁棒性不强这一问题,本文提出一种基于深度特征的显著性检测方法.首先,在多个尺度上对输入图像进行超像素分割,利用目标先验知识对预显著区域进行提取和优化.然后,采用卷积神经网络提取预选目标区域的深度特征.对高维深度特征进行主成分分析并计算显著性值.最后,提出一种改进的加权多层元胞自动机方法,对多尺度分割显著图进行融合优化,得到最终显著图.在公开标准数据集SED2和HKU IS的实验表明,与现有经典显著性检测方法相比,本文方法对多显著目标检测更准确.
- 李东民李静梁大川王超
- 关键词：显著性检测过分割元胞自动机
