史经业
- 作品数：5 被引量：2H指数：1
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- 基于DCT系数统计特性和支持向量机的图像隐写分析
- 提出了一种基于图像DCT系数统计特性的隐写分析算法.首先,根据一幅样本图像相邻像素之间的相关性预测一幅图像,然后对这两幅图像进行8×8分块,在每一个分块中,假设DCT交流系数服从广义高斯分布,其参数可以根据最大似然函数法...
- 史经业赵耀倪蓉蓉
- 关键词：隐写分析特征向量支持向量机
- 基于DCT系数统计特性和支持向量机的图像隐写分析被引量：1
- 2007年
- 提出了一种基于图像DCT系数统计特性的隐写分析算法.首先,根据一幅样本图像相邻像素之间的相关性预测一幅图像,然后对这两幅图像进行8×8分块,在每一个分块中,假设DCT交流系数服从广义高斯分布,其参数可以根据最大似然函数法计算出来.最后,计算样本图像及预测图像高斯参数的均值和方差作为一个四维的特征向量输入到支持向量机(SVM)分类器中进行分类.经过大量的实验表明,所提出的隐写分析算法具有较高的检测性能.
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- 关键词：隐写分析特征向量支持向量机
- 基于风格迁移的双向孪生网络遥感变化检测
- 2025年
- 不同时间获取的同一区域的双时相遥感图像在风格上往往具有很大差异,大多数研究方法忽略了这个问题,导致在风格多样的数据集上应用时,模型的性能指标和可视化效果不尽如人意.为此,本文首先使用风格迁移模块针对某一时刻原始图像生成类似另一时刻风格的风格迁移图像.其次,提出了一种基于双向风格迁移的孪生对称差分特征金字塔网络(symmetrical difference feature pyramid network,SDFPNet),确定不同风格迁移方向对变化检测精度提升的影响程度.具体来说,将原始图像和风格迁移图像作为SDFPNet输入,使用两个孪生的轻量化网络和差分特征金字塔网络(difference feature pyramid network,DFPNet)同时进行参数优化,得到两个并行分支预测的变化图.为了减少变化像素点的误判,融合两个预测结果提升变化检测的准确性.在LEVIR-CD、CDD和SYSU-CD这3个数据集上通过实验证明,本文提出的基于双向风格迁移的SDFPNet在遥感变化检测任务上的评价指标优于SOTA(state-of-the-art)方法.尤其是在由于季节变化,风格差异较大的CDD和SYSU-CD数据集,在CDD数据集上检测精度达到99.37%,F2分数达到94.19%,SYSU-CD数据集上检测精度达到92.31%.有效解决了双时相图像风格差异大导致的变化检测精度不佳问题.
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- 关键词：变化检测遥感影像
- 图像隐写分析技术的研究
- 随着计算机技术和网络多媒体技术的飞速发展，信息安全越来越受到人们的关注。隐写分析技术作为信息安全研究领域新的分支，主要对隐蔽信道中载体信息进行有效的检测，为信息安全的发展注入了新的活力。特别是美国发生9.11事件以来，隐...
- 史经业
- 关键词：信息隐藏隐写术图像隐写分析分类器
- 基于多尺度双重自注意力的遥感影像变化检测
- 2024年
- 针对遥感影像地物目标尺度不一、上下文信息不足和边缘细节信息难以恢复等问题,提出一种基于多尺度双重自注意力的像素级变化检测网络(Pixel-based change detection Network,PixelNet)实现遥感影像变化检测任务。一方面,使用基于混合空洞卷积的多尺度特征金字塔提取卷积特征,并加入双重自注意力模块获取通道和空间注意力,兼顾细节和语义信息的同时增加特征感受野,进一步增加了全局上下文信息。另一方面,为了优化地物目标的边界圆滑模糊问题,通过边缘感知损失与加权对比损失的自动化联合训练,实现新的边缘修复模块。针对样本不均衡问题提出了带阈值的加权均衡采样的数据处理策略,以减轻变化像素数目远远小于未变化像素数目造成的网络训练倾斜问题。在遥感影像数据集CDD和LEVIR-CD上通过实验证明,所提像素级变化检测网络PixelNet在遥感变化检测任务上的主观视觉效果及客观评价指标优于SOTA的检测结果。在CDD数据集上检测精度达到98.0%,F1分数达到96.7%;在LEVIR-CD数据集上检测精度达到95.8%,F1分数为87.2%。该网络有效解决了遥感变化检测中样本不平衡、双时相特征上下文信息不足、边缘难例分类错误等问题。
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- 关键词：变化检测遥感影像
