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江夏秋

作品数:5 被引量:15H指数:1
供职机构:武汉大学计算机学院更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术水利工程更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇水利工程

主题

  • 2篇隐写
  • 2篇隐写分析
  • 2篇隐写分析方法
  • 2篇无监督学习
  • 1篇信息安全
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量数据...
  • 1篇数据描述
  • 1篇数字图像
  • 1篇唐家山堰塞湖
  • 1篇特征提取
  • 1篇图像
  • 1篇网站
  • 1篇向量
  • 1篇校园
  • 1篇校园网
  • 1篇校园网站
  • 1篇泄洪
  • 1篇模式识别
  • 1篇风险管理

机构

  • 5篇武汉大学
  • 2篇合肥工业大学
  • 2篇教育部

作者

  • 5篇江夏秋
  • 3篇王丽娜
  • 3篇胡东辉
  • 1篇熊丹
  • 1篇岳云涛
  • 1篇彭真

传媒

  • 1篇计算机安全
  • 1篇数学的实践与...
  • 1篇东南大学学报...
  • 1篇计算机学报
  • 1篇第六届中国信...

年份

  • 4篇2009
  • 1篇2007
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
盲环境下的数字图像可信性评估模型研究被引量:13
2009年
随着各种数字图像处理软件和信息隐藏软件的涌现,数字图像正面临"信任危机".文中从可信的角度考虑数字图像的安全问题,提出盲环境下数字图像可信性评估的概念.文中提出了两类可信性评估模型:可信性判断模型和可信性度量模型.可信性判断模型在数字图像取证技术的基础上,围绕数字图像的不同生命阶段,判断数字图像是否可信.可信性度量模型分为可信性综合度量模型和可信性历史度量模型两种.文中设计了一种基于隐马尔可夫(HMM)的历史度量模型和一种基于模糊层次分析法的综合度量模型.在所设计模型的基础上,文中进一步研究了盲环境下数字图像可信性评估体系.文中最后通过实验结果验证了所提出的数字图像可信性综合度量模型的有效性.
胡东辉王丽娜江夏秋
关键词:数字图像
校园网站风险评估综述被引量:1
2007年
对于校园网站而言,解决信息安全的关键就是明白网站面临的风险所在。利用风险评估来识别可能存在的风险和威胁,对暴露出的问题进行有针对性的防护,这样才能保证校园网站稳定高效地为师生服务。该文通过对校园网站风险评估的意义、方法、安全解决方案的阐述,意在提高广大校园网站管理者的风险防范意识,提高网络安全的总体水平。
江夏秋
关键词:校园网站风险评估信息安全风险管理
一种基于无监督学习的MB1隐写分析方法被引量:1
2009年
为了提高针对混杂小样本集的MB1隐写算法的检测率,提出了一种泛化能力较强的MB1隐写分析方法.通过分析多种图像特征,在离散余弦变化(DCT)域选取对隐写敏感易变的特征,包括变分特征、块边界度量特征、共生矩阵特征和马尔可夫特征组成的108维特征向量,并以无监督学习中的支持向量数据描述法(SVDD)为分类器,使用含有混杂样本的小样本集进行训练,测试算法对隐写图像的检测率.实验结果表明,当检测相对嵌入率为40%以上的隐写图像时,检测率可靠度达到96%以上,明显高于其他2种基于支持向量机的经典算法.这说明本方法打破了其他方法对训练样本集的限制,提高了对混杂小样本集的MB1隐写算法的检测率.但由于它对混杂样本具有一定的容忍度,对较小嵌入率的隐写图像的检测率稍低.
江夏秋王丽娜胡东辉岳云涛
关键词:隐写分析无监督学习
一种基于无监督学习的MB1隐写分析方法
目前针对JPEG图像的MB1隐写算法的检测率较低,本文对MB1算法进行了深入研究,基于无监督学习中的支持向量数据描述法提出了一种MB1隐写分析方法。该方法克服了现有基于模式识别的隐写分析方法对于训练样本集要求高的缺点,提...
江夏秋王丽娜胡东辉岳云涛
关键词:隐写分析无监督学习模式识别特征提取
文献传递
唐家山堰塞湖泄洪问题的研究
2009年
以唐家山堰塞湖为研究对象,参考权威报道的数据及DEM遥感影像,探讨了堰塞湖演化、溃坝、洪波传播等方面的问题.首先,依据所采集的样本值和堰塞湖形成机理建立一般库容模型,并给出在数据不充分情况下的模型修正方法,预测了5月25日至6月12日的水位日上升高度.其次在库容模型基础上,依据经典的溃坝洪水预报模型—DAM BRK模型分别建立了溃口形态模型和水体下泄模型,给出了溃口形态、溃口流量、堰塞湖水位等物理量的数学描述,并进行了实验模拟.最后,假设漫溢性洪水在瞬时达到稳态,建立结合动力学模型和基于DEM网格模型建立洪水淹没模型,采用种子蔓延算法计算出洪水淹没区域,并进行了计算机可视化模拟.
彭真江夏秋熊丹
共1页<1>
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