王国美
- 作品数：9 被引量：75H指数：4
- 供职机构：贵州大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：教育部“春晖计划”国家自然科学基金贵州省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程理学更多>>
- 基于双流CNN的帧内取证深度学习算法研究
- 2023年
- 针对视频被动取证领域中视频内容真实性鉴定问题,提出了一个基于双流CNN帧内取证网络深度学习检测算法。根据视频在遭受篡改过程中必定会在视频帧上留下相应的篡改痕迹,利用两个CNN对输入视频帧进行特征提取,其中一个CNN借助隐写分析的思想,使用空域富模型对输入视频帧进行噪声残差提取,使网络专注于篡改痕迹特征的提取,另一个CNN基于篡改操作会使视频帧内容产生大幅变化,通过对输入视频帧的内容进行特征提取,从而监测视频帧内容的变化幅度,有效预测视频帧被篡改的概率。通过合并两个CNN所提取到的特征,并使用通道注意力机制调整两部分特征的通道权重,使得提出的帧内取证网络既能对视频帧的篡改特征进行有效地学习,又能通过内容特征对视频中每一帧的变化幅度进行监测,从而有效提高篡改检测的正确率。利用训练得到的深度学习模型来对输入视频进行篡改判定。实验结果表明,提出的帧内取证算法对不同场景下的复制粘贴类帧内篡改有着较高的识别正确率,达到99.08%,在FACC,F1-Score,篡改精确率等评估指标优于其它的视频取证算法。
- 贺琨李智李智张健
- 关键词：卷积神经网络
- 流媒体存储系统的高速USB接口研究与实现被引量：4
- 2008年
- 简要介绍了视频压缩标准H.264,比较了实现实时编解码的常用方案,着重介绍了在TMS320DM642芯片上实现的H.264视频编解码器算法及其优化方案,并针对现有方案的不足设计了基于CY7C68013的USB2.0存储系统的方案.
- 陈其松陈孝威王国美
- 关键词：H.264DM642流媒体CY7C68013
- 弥散加权图像的鲁棒水印算法研究被引量：7
- 2019年
- 目的弥散加权成像(DWI)作为一种新型医学影像成像技术,已逐渐成为诊断心脏、大脑、肾脏、肝脏等器官中的神经、纤维组织病变的重要方法和手段。与传统的核磁共振(MRI)成像相比,通过使用不同的扩散方向矢量,在不同的扩散参数下,DWI图像呈现的灰度信息也有所不同。目前尚无相关文献提出针对DWI图像版权信息进行有效保护的相关研究。方法为有效保护病人的DWI图像版权信息,提出一种基于DWI图像的整数小波变换域(IWT)统计直方图的鲁棒水印算法。该算法首先通过最大类间方差分割算法和面积控制阈值获取指定断层中带有弥散梯度方向图像的前景区域,作为待嵌入区域。对待嵌入区域使用整数小波变换获取低频子带系数,利用固定步长对低频子带系数进行统计,生成统计直方图,对统计直方图相邻簇的比值关系进行修改用于水印嵌入;最后提出DWI表观系数与弥散张量成像(DTI)中弥散张量值的可逆关系构建可逆密钥,利用该密钥将嵌入水印后的DWI图像再次加密,从而有效保护DWI图像的版权信息。结果实验结果表明该算法引入的水印信息对DWI图像中的纤维参数改变量极小。在纤维方向和平均弥散程度改变个数上,本文算法与文献方法相比,分别降低了100多个和30多个;在可视质量上,本文算法提高约8 dB。在高斯噪声、小角度旋转等攻击中,本文算法能够提供较高的提取水印准确率。结论本文算法对医生诊断的影响在可接受的范围内,且在感兴趣区域遭受各种常见攻击时,具有较高的安全性和鲁棒性。
- 陈怡李智李智王国美
- 关键词：弥散加权成像直方图鲁棒水印
- 基于分形的全景图像生成算法研究
- 提出了一种基于分形的全景图像生成算法,该算法首先利用分形的思想对图像进行匹配,然后用基于小波分解的方法进行平滑无缝拼接,生成全景图像.实验结果表明,该算法具有较好的稳定性,即使在图像有噪声的情况下也能够正确匹配,还能较好...
- 王国美陈孝威
- 关键词：虚拟现实分形维数图像拼接图像融合图像匹配
- 文献传递
- SIFT特征匹配算法研究被引量：41
- 2007年
- SIFT特征匹配算法是目前特征匹配研究领域的热点,其匹配能力较强,可以处理图像间发生平移、旋转、仿射变换的匹配,对任意角度拍摄的图像也具备较稳定的特征匹配能力。实验结果表明,该算法具有较强的匹配能力和鲁棒性,是一种较好的特征匹配算法。
- 王国美陈孝威
- 关键词：虚拟现实图像拼接全景图
- 分形技术及小波变换在全景图像中的应用
- 2008年
- 介绍了全景图生成过程,并对图像拼接的关键和难点技术进行了总结。在此基础上提出了一种新的全景图生成算法,该算法首先利用分形技术对图像进行匹配,然后用基于小波分解系数的渐入渐出的融合方法来进行平滑无缝拼接,最后生成全景图。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性,能较好地消除拼接痕迹,获得了理想的图像拼接效果。
- 王国美陈孝威
- 关键词：虚拟现实分形维数小波变换图像拼接图像融合全景图像
- 电力系统谐波检测与抑制被引量：23
- 2007年
- 分析了电力系统谐波的危害与抑制方法,对普通数字滤波器和小波多分辨分析谐波抑制法进行了比较,为电力系统谐波的检测和消除提供了参考依据。
- 陈其松陈孝威戚琳王国美
- 关键词：谐波小波数字滤波器电力系统
- 用于篡改图像检测和定位的双通道渐进式特征过滤网络
- 2024年
- 针对现有基于深度学习的篡改图像检测网络通常存在检测精度不高、算法可迁移性弱等问题,提出一种双通道渐进式特征过滤网络。利用两个通道并行提取图像的双域特征,一个通道提取图像空间域的浅层和深层特征,另一个通道提取图像噪声域的特征分布;同时,使用渐进式细微特征筛选机制过滤冗余特征,逐步定位篡改区域;为了更准确地提取篡改掩码,提出一个双输入细微特征提取模块,结合空间域和噪声域的细微特征,生成更准确的篡改掩码;在解码过程中,通过融合不同尺度的过滤特征和网络的上下文信息,提高网络对篡改区域的定位能力。实验结果表明,在检测和定位方面,与现有先进的篡改检测网络ObjectFormer、MVSS-Net(Multi-View multi-Scale Supervision Network)和PSCC-Net(Progressive Spatio-Channel Correlation Network)相比,所提网络的F1分数在CASIA V2.0数据集上分别提高10.4、5.9和12.9个百分点;面对高斯低通滤波、高斯噪声和JPEG压缩攻击时,相较于ManTra-Net(Manipulation Tracing Network)、SPAN(Spatial Pyramid Attention Network),所提网络的曲线下面积(AUC)分别至少提高了10.0、5.4个百分点。验证了所提网络可以有效解决篡改检测算法存在的检测精度不高、迁移性差等问题。
- 付顺旺陈茜李智王国美卢妤
- 关键词：多尺度融合
- 基于Transformer和GAN的对抗样本生成算法
- 2024年
- 对抗攻击与防御是计算机安全领域的一个热门研究方向。针对现有基于梯度的对抗样本生成方法可视质量差、基于优化的方法生成效率低的问题,提出基于Transformer和生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成算法Trans-GAN。首先利用Transformer强大的视觉表征能力,将其作为重构网络,用于接收干净图像并生成攻击噪声;其次将Transformer重构网络作为生成器,与基于深度卷积网络的鉴别器相结合组成GAN网络架构,提高生成图像的真实性并保证训练的稳定性,同时提出改进的注意力机制Targeted Self-Attention,在训练网络时引入目标标签作为先验知识,指导网络模型学习生成具有特定攻击目标的对抗扰动;最后利用跳转连接将对抗噪声施加在干净样本上,形成对抗样本,攻击目标分类网络。实验结果表明:Trans-GAN算法针对MNIST数据集中2种模型的攻击成功率都达到99.9%以上,针对CIFAR10数据集中2种模型的攻击成功率分别达到96.36%和98.47%,优于目前先进的基于生成式的对抗样本生成方法;相比快速梯度符号法和投影梯度下降法,Trans-GAN算法生成的对抗噪声扰动量更小,形成的对抗样本更加自然,满足人类视觉不易分辨的要求。
- 刘帅威李智王国美张丽
