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面向网络语音隐写的抗分组丢失联合编码被引量：1: 2016年; VoIP(voice over IP)是基于UDP/IP协议族的语音通信技术,当信道环境变差时不可避免地会产生网络分组丢失,这给建立在其上的VoIP隐写的可靠传输带来了挑战。提出利用纠删码对秘密信息进行冗余预处理,再结合矩阵嵌入编码实现最小失真的隐写,从而建立了基于联合编码的嵌入和提取模型。在此基础上,分析了关键参数对联合编码性能的影响并给出了最优参数的选取算法。实验结果表明,所提联合编码能够有效提高隐写系统的抗分组丢失能力,且能减少对语音流的修改。; 高瞻瞻汤光明张伟伟; 关键词：纠删码

融合最小化失真与模型保持的隐写算法被引量：1: 2014年; 目的为了保证载密图像的抗统计分析能力同时避免对特定载体模型的过度优化,提出一种以最小化失真为目标的隐写算法。方法算法以各方向元素基团为基本单元定义失真函数,以Fisher准则函数的极大值为标准对失真参数进行优化,将失真函数与统计特征相关联。在秘密信息的嵌入过程中,首先依据邻域系统将图像载体分为若干元素阵列,令不同的阵列对应不同的特征子集,再利用Gibbs抽样和STC(Syndrome-trellis code)编码实现对这些有所差异的特征子集的集成,从而在最小化失真的同时保持载体的统计特征。结果在3组不同维数的检测算法下比较该算法与同类算法的分类误差。结果表明,该算法能更好地保持统计模型,嵌入率为0.5 bit/pixle时相应特征集的检测误差仍高于0.4,面临高维检测时算法同样具有较高的安全性。结论该算法借助最小失真思想实现了隐写前后统计特征的保持,且有效避免了在不完整模型上的过度优化,拥有比同类算法更好的适应性和安全性。; 高瞻瞻汤光明张伟伟; 关键词：隐写术 GIBBS随机场

基于DPM的自然场景下汉字识别方法被引量：3: 2013年; 自然场景下,汉字背景复杂且形态各异,导致传统识别方法中的文本定位与文本矫正过程难以进行。为了避免这些问题,采用物体识别方法中的可变部件模型(DPM)进行识别。该方法将汉字视为物体类,训练其对应的参数模板,然后采用滑动窗口的方法遍历待检测图片,以判断图片中是否存在目标汉字。实验表明,该方法对简单独体汉字有较好的检测效果,但对于多笔画复杂汉字,由于模型自身结构特点,效果并不明显。; 张伟伟汤光明孙怡峰李晓利; 关键词：汉字识别

一种针对汉字特点的场景图像中文文本定位算法被引量：5: 2014年; 针对场景图像中的中文文本定位问题,提出一种基于汉字特点的中文文本定位算法。算法首先对图像提取MSER(最大稳定极值区域),然后通过剪枝策略对存在嵌套关系的MSER进行取舍,得到候选笔画区域;计算候选区域的笔画宽度,作为闭操作的结构元参数并对图像进行动态闭操作,以消除同一汉字笔画之间的间隙,得到候选汉字区域;利用结构和角点规则过滤掉非汉字区域,并用颜色规则聚类得到候选文本区域;最后基于图像文本大都横向或纵向排列的规律,通过分析各组连通区的分布情况,对候选文本区域进行确定。在测试数据集上的实验表明,算法对于汉字与背景色差明显、汉字成行或成列排列等场景文本具有定位稳定性和准确性。; 张伟伟汤光明孙怡峰苏伟; 关键词：文本定位颜色聚类

基于双矩形框标定的改进TLD算法被引量：1: 2014年; 鉴于基于单个矩形框标定的Tracking-Learning-Detection(TLD)算法无法兼顾跟踪目标的"重点性"和"完整性",提出了一种基于双矩形框标定的改进算法。在标定整个目标区域的矩形框的基础上,算法在目标变化相对稳定的区域标定另一个矩形框,以指示跟踪的重点区域。在提取跟踪点时,采用分配权重的方法使重点区域产生更多的跟踪点,从而提高算法对局部变化的适应能力。实验表明,改进后的算法在跟踪局部保持稳定而其余部分有所变化的目标上有较高的性能提升;而对于不存在稳定局部区域的目标,跟踪效果没有明显改善。; 张伟伟汤光明孙怡峰; 关键词：TLD

特征保持隐写的博弈分析: 2014年; 为了分析基于统计特征保持的隐写算法的安全性,将隐写对抗分为以特征子集作为策略和以隐写、隐写分析算法作为策略两种情况建立了两种隐写博弈模型。模型将隐写分析方的检测率作为支付函数,用隐写对抗双方特征子集间的差异反映算法抗统计分析的能力。通过对模型进行均衡分析,给出了各种情况下基于统计特征保持的方式提高隐写系统安全性的最优策略,并得到了均衡局势下的期望支付。; 高瞻瞻汤光明张伟伟; 关键词：隐写博弈分析安全性

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张伟伟