胡元明
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：武汉大学数学与统计学院更多>>
- 发文基金：湖北省教育科学“十二五”规划课题国家级大学生创新创业训练计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Lattice的验证方环签名改进算法研究
- 2014年
- 为了解决现有的数字签名机制在发放软件著作、专利许可证以及项目工程招投标等应用中出现的各种隐私安全问题,以随机预言模型下的相关签名方案为理论基础,提出了一种基于格结构(Lattice)的强约束验证方环签名改进算法,即L_SRS算法。该算法在标准模型下给出了详实的安全性分析,依据标准的小整数解困难问题,L_SRS算法增加了一种强约束安全机制,能够有效抵抗适应性选择消息攻击,对其具有强不可伪造性。通过安全性与性能分析,L_SRS算法具有应用高安全性、签名计算高效率性等特点。
- 赵洪建达汉桥胡元明
- 关键词：环签名强不可伪造性
- 基于联合稀疏字典学习的激光遥感图像超分辨重建被引量：1
- 2015年
- 针对激光遥感图像的超分辨重建问题,本文提出了基于联合稀疏字典学习的单幅图像超分辨重建算法,并将其用于激光遥感图像的超分辨重建。该算法首先利用已有的高分辨图像,通过预处理得到高低分辨样本集。然后提出了联合稀疏字典学习技术,并利用该技术对高低分辨样本集训练得到稀疏的高低分辨字典。最后利用高低分辨字典重建高分辨图像,并分析了算法的计算复杂度。相比较现有的激光遥感超分辨重建算法,由于采用了联合稀疏字典学习技术,本文提出的算法训练字典时需要较少的样本数和计算量,同时由于稀疏字典学习能够提高数据表示的精度,重建效果得到了进一步的提高。实验结果验证了算法的有效性。
- 周冰曾志华刘芳达汉桥胡元明
- 关键词：超分辨重建
- 基于满意度及特征近似的协同数据融合推荐
- 2015年
- 为进一步改善协同数据融合推荐算法的数据推荐效率及可靠性,为用户提供更具个性化特征的服务选项,提出一种基于用户满意度及特征近似的协同数据融合推荐算法。首先,根据使用者评价相似度、置信度及兴趣相似度三个指标,来计算和替代原有用户评价相似度指标,使得评价指标更全面和精确,指标的分辨率更高;其次,根据使用者属性作为评价用户间相似度的指标,使相似度更贴近用户使用感受;最后,通过在标准测试数据集上实验对比显示,所提算法在提高服务推荐准确度同时,具有更高的应用价值。
- 赵洪建达汉桥胡元明
- 关键词：相似度评价
