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王志刚

作品数:3 被引量:8H指数:2
供职机构:武警工程学院更多>>
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更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇小波
  • 2篇小波包
  • 2篇小波包分解
  • 1篇隐秘
  • 1篇数字图像
  • 1篇特征向量
  • 1篇统计学习
  • 1篇统计学习理论
  • 1篇图像
  • 1篇图像特征
  • 1篇FLD

机构

  • 3篇西安电子科技...
  • 3篇武警工程学院

作者

  • 3篇杨晓元
  • 3篇王育民
  • 3篇王志刚
  • 2篇秦晴

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇西安电子科技...

年份

  • 2篇2005
  • 1篇2004
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种新的数字图像隐秘检测方案被引量:3
2004年
信息隐秘技术的广泛运用给信息安全监控和内容审计提出了严峻的挑战,因此,迫切需要发展相应的隐秘检测技术。数字图像是隐秘载体中最常见的一种,对它的检测也备受关注。小波包分解是一种具有很好性能的变换域分析方法,可以有效地对数字图像进行分解提取特征;Fisher线性判别是一种典型的分类方法,可以达到很好的降维分类的效果。该文结合这两种方法,提出了一种新的数字图像隐秘检测方案。经实验证明,这种数字图像隐秘检测方案检测效果良好。
秦晴杨晓元王育民王志刚
关键词:小波包分解图像特征FLD
基于小波包分解和支持向量机的图像隐秘检测算法被引量:2
2005年
提出了一种新的小波包分解算法,该算法只对图像的低频部分进行分解,从而大大减少了特征向量的维数,提高了运行效率。在模式分类上采用了支持向量机的算法,实验证明,该算法与Fisher线性判别算法相比,其检测率明显提高。
王志刚杨晓元王育民秦晴
关键词:小波包分解特征向量支持向量机
支持向量机在图像隐秘检测中的应用被引量:3
2005年
研究了支持向量机的学习算法,提出了基于支持向量机的图像隐秘检测算法,选取了两种隐秘软件F5r11和Jsteg4.1进行了大量的隐秘检测实验.通过实验发现,二次规划函数中惩罚因子C的选取对识别率影响较大,给出了不同C值之下的检测结果.实验结果证明,该算法的识别率较Fisher线性判别算法有了明显提高.
杨晓元王志刚王育民
关键词:支持向量机统计学习理论
共1页<1>
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