【摘 要】
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针对目前零水印算法对于受攻击图像和虚警图像生成的零水印区分度不足问题,提出了一种基于区域异或和三值量化的高分辨零水印算法.在零水印生成过程中,首先提取图像的空域特征和频域特征,将载体特征和版权水印进行冗余构造,以频域特征作为索引,将冗余水印分成2个区域,分别与空域特征和混沌矩阵异或,并将异或后的2个区域进行合并得到零水印.在版权认证过程中,从攻击后的图像中提取空域和频域特征,以频域特征作为索引,将零水印分成2个区域,分别与空域特征和混沌矩阵异或,提取冗余构造的水印图像,去冗余操作后,量化成只有3个数值的矩
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066004;辽宁工程技术大学软件学院,辽宁 葫芦岛 125105
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针对目前零水印算法对于受攻击图像和虚警图像生成的零水印区分度不足问题,提出了一种基于区域异或和三值量化的高分辨零水印算法.在零水印生成过程中,首先提取图像的空域特征和频域特征,将载体特征和版权水印进行冗余构造,以频域特征作为索引,将冗余水印分成2个区域,分别与空域特征和混沌矩阵异或,并将异或后的2个区域进行合并得到零水印.在版权认证过程中,从攻击后的图像中提取空域和频域特征,以频域特征作为索引,将零水印分成2个区域,分别与空域特征和混沌矩阵异或,提取冗余构造的水印图像,去冗余操作后,量化成只有3个数值的矩阵作为版权认证结果.实验结果表明,所提算法可有效解决图像零水印的虚警问题,同时在多种攻击下具有较高稳健性,特征提取算法可任意更换,具有较高可扩展性.
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针对软件定义网络(SDN)链路故障发生时的路由收敛问题,提出了Q-Learning子拓扑收敛技术(QL-STCT)实现软件定义网络链路故障时的路由智能收敛.首先,选取网络中的部分节点作为枢纽节点,依据枢纽节点进行枢纽域的划分.然后,以枢纽域为单位构建区域特征,利用特征提出强化学习智能体探索策略来加快强化学习收敛.最后,通过强化学习构建子拓扑网络用于规划备用路径,并保证在周期窗口内备用路径的性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效提高链路故障网络的收敛速度与性能.
传感器电路在生产流片中,受到工艺条件等非理想因素影响,一些参数偏离设计值,会导致流片后芯片精度及性能达不到设计预期.为弥补这一电路设计期望与芯片最终性能之间的差距、快速完成修调工作,通过系统、硬件、软件三个层面的详细论证,综合设计一款传感器自动修调系统.系统由控制板、修调电路板及上位机显示控制部分三大块组成,用到单片机及各种电路模块、传感器、外围电路等.上位机显示控制部分采用VB编写,界面简洁友好、操作简单.经实验调试,系统实现了多参数、高精度采集,能够快速完成修调工作,保证修调完的传感器满足性能要求.
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