王建军
- 作品数：23 被引量：98H指数：5
- 供职机构：复旦大学信息科学与工程学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信自然科学总论更多>>
- 一种基于图像DC系数的多比特水印
- 2005年
- 提出了一种新的多比特水印算法。该算法把基于图像自身的水印信息嵌入到图像的DC系数中,通过视觉模型控制DC系数的改变程度,在保证水印不可见性的同时,提高了水印的鲁棒性。为实现水印的盲检测,采用Gold码序列对水印信息进行了扩频。在检测阶段,充分利用Gold序列良好的相关性恢复出水印。应用所提出算法,把水印信息嵌入到一幅512×512的灰度图像中。实验表明,该算法对常规信号处理攻击和几何攻击具有很强的鲁棒性。
- 史谨璠王炎王建军张立明
- 关键词：信息处理技术多比特DC系数视觉模型GOLD序列
- 说话人识别中特征参数提取的一种新方法被引量：25
- 2005年
- 提出了一种新的说话人识别中特征参数的提取方法.在分别使用傅立叶分析和小波分析得到两组特征参数之后,进一步利用Fisher准则进行参数选取,构造了一种新的混合特征参数.在不增加训练和识别时计算量的同时,结合了傅立叶分析和小波分析两者的优点,具有更好的分类能力.实验结果显示,这种新的混合参数有效地提高了说话人的识别率,能更好地表征说话人的特征.
- 汪峥连翰王建军
- 关键词：FISHER准则特征参数说话人识别识别率小波分析
- 结合像素交换与菱形编码的图像隐写被引量：3
- 2011年
- 基于像素交换和菱形编码,提出一种新的隐写方法:EDSteg.该方法吸取了Steghide和菱形编码的优点,在保持载体图像一阶统计特征不变的同时具有较高的嵌入效率.该方法采取±1嵌入法,即只允许相差不超过1的像素进行交换,这样可以大大减小图像失真.为了提高交换率,采取分组嵌入的方式.由于像素值最多只允许改动1,所以每组数据有可能需要进行两次交换.与基于图论的Steghide算法类似,可以将嵌入过程表述为寻找超图的最大匹配问题.实验表明,EDSteg的嵌入效率、视觉效果及抗攻击性能都优于Steghide、菱形编码等方法.
- 朱冬玖王建军
- 关键词：隐写超图LSB匹配
- 基于蜜蜂进化算法的JPEG隐写方法被引量：1
- 2010年
- 为提高嵌入效率,缩短算法运行时间,提出了一种基于蜜蜂进化算法的变换域隐写方法。该方法首先利用由蜜蜂进化算法搜索到的最优置换矩阵将秘密信息进行置换;接着修改了JPEG标准量化表以便能够嵌入较多的信息;将置换结果嵌入到量化后DCT系数的DC和中低频AC区域中;最后利用JPEG熵编码得到隐藏了信息的JPEG格式文件。实验结果表明,与直接嵌入方法相比较,该方法提高了含密图像的质量和安全性,与基于遗传算法的信息隐藏方法相比,该算法所花费时间更少。
- 戴少华王建军
- 关键词：信息隐藏
- 基于低通和非线性滤波的MR图像增强算法被引量：7
- 2003年
- 利用图像高频分量的局部特征,构造一种新的非线性滤波剪切阈值,使整幅图像的增强趋于均匀化、结合平滑去噪和非线性滤波图像增强两个步骤,我们提出了一种实用的MR图像增强算法。试验结果表明增强后MB图像主观视觉效果显著改善。
- 戴天荣张主明王建军
- 关键词：图像增强MRI非线性滤波
- 一种基于PSOSVM的盲隐写分析方法
- 2009年
- 针对盲隐写分析中的特征选择问题,提出了结合粒子群优化算法(PSO)的支持向量机分类器进行特征选择的方法。该方法使用非线性支持向量机作为分类器,使用PSO为支持向量机寻找最优的图像特征集合作为训练集和测试集,同时选择最优的支持向量机参数,进而利用最优的特征集和支持向量机参数对隐写图像进行检测。实验结果表明,该优化方法明显优于Farid,ANOVA和F-score方法,提高了检测隐写图像的成功率和系统检测效率。
- 刘洪王建军
- 关键词：信息隐藏隐写分析粒子群优化支持向量机参数优化
- 第二代Curvelet变换域的信息隐藏方法被引量：4
- 2008年
- 提出了一种基于第二代Curvelet变换的信息隐藏方法。该方法以数字图像作为掩体介质,根据Curvelet子带内各向异性尺度关系选择部分系数,并对其实部和虚部分别进行量化嵌入。引入了误差控制编码以减少误码,在提取秘密信息时不需要参考原掩体介质,实现了密文的盲提取。与DCT域Jsteg算法和小波域量化索引调制算法进行比较,结果表明,提出的算法具有较高图像质量和更大的嵌入容量。
- 王晨毅王建军
- 关键词：图像隐写CURVELET变换
- 改进的卷积神经网络用于对比度增强取证
- 2017年
- 提出一种改进的卷积神经网络(modified convolutional neural network,MCNN)用于图像的对比度增强取证.其中MCNN第1层是预处理层,这一层将输入图像转化为二值灰度共生矩阵(binary gray-level co-occurrence matrix,BGLCM),其余各层与传统的卷积神经网络相同,这些层可从BGLCM上学习特征并以此进行分类.该方法的特征提取和分类可同时进行优化,使提取到的特征更适合对比度增强检测.实验表明,所提方法不仅可检测传统的对比度增强技术和两种反取证技术产生的对比度增强图像,还可区分对比度增强时所采用的参数.
- 董伟王建军
- 关键词：图像取证卷积神经网络
- 一种基于粒子群优化的信息隐藏方法
- 2007年
- 针对以灰度图像为掩体信号的数据隐藏,提出了一种基于粒子群优化技术的空间域信息隐藏方法。该方法首先运用粒子群优化算法快速搜索到一个较优的映射矩阵,然后将待隐藏的信息通过该映射进行置换;最后,将置换结果嵌入到掩体图像灰度信息中。实验结果表明,与基于遗传算法的信息隐藏方法相比,该算法花费时间少,嵌入信息后的图像质量好。
- 李晓霞王建军
- 关键词：信息隐藏数据处理粒子群优化算法遗传算法
- 基于超图的图像隐写方法
- 2012年
- 提出了一种基于超图的图像隐写方法.该方法先对像素分组,再根据像素之间的可交换关系构造超边,用超边的集合(超图)来表示图像,用局部最优的贪婪算法寻找超图的匹配来完成隐秘信息的嵌入.为了说明该方法的有效性,在对载体图像修改方面,与传统的基于图论的隐写方法进行比较;在抗攻击性能方面,与已有的其他空间域方法进行实验比较.实验结果表明,相对于基于图论的方法,文中提出的方法对载体图像像素的修改更小,增强了含密图像的视觉质量,其抗攻击性能也优于现有的其他空间域方法.
- 胡沉王建军
- 关键词：超图隐写分析
