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2005, 27(9): 1412-1415.
刊出日期：2005-09-19
該文指出Hong(2001)在多速率運(yùn)動(dòng)模型中關(guān)于過(guò)程噪聲的一處錯(cuò)誤,提高了多速率運(yùn)動(dòng)模型狀態(tài)估計(jì)效果,并在此基礎(chǔ)上建立了多幀概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法.在確定多幀量測(cè)數(shù)據(jù)有效回波時(shí),提出雙重門(mén)限方法,有效減少了多幀概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的計(jì)算量.最后針對(duì)各種雜波密度情況對(duì)多幀量測(cè)數(shù)據(jù)概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的性能進(jìn)行了分析.
2007, 29(1): 201-204.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00574
刊出日期：2007-01-19
通過(guò)對(duì)Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行分析，指出了這兩種環(huán)簽名方案都容易受到群成員改變攻擊(group-changing attack)，并給出了攻擊方法；另外，Zhang的方案還容易受到多已知簽名存在偽造(multiple-known-signature existential forgery)攻擊。為防范這兩種攻擊，對(duì)這兩種環(huán)簽名方案進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的方案在最強(qiáng)的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。
2022, 44(8): 2949-2956.
doi: 10.11999/JEIT210537
刊出日期：2022-08-17
針對(duì)目前圖像隱寫(xiě)檢測(cè)模型中線(xiàn)性卷積層對(duì)高階特征表達(dá)能力有限，以及各通道特征圖沒(méi)有區(qū)分的問(wèn)題，該文構(gòu)建了一個(gè)基于多層感知卷積和通道加權(quán)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)隱寫(xiě)檢測(cè)模型。該模型使用多層感知卷積(Mlpconv)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線(xiàn)性卷積，增強(qiáng)隱寫(xiě)檢測(cè)模型對(duì)高階特征的表達(dá)能力；同時(shí)引入通道加權(quán)模塊，實(shí)現(xiàn)根據(jù)全局信息對(duì)每個(gè)卷積通道賦予不同的權(quán)重，增強(qiáng)有用特征并抑制無(wú)用特征，增強(qiáng)模型提取檢測(cè)特征的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)模型針對(duì)不同典型隱寫(xiě)算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，與最優(yōu)的Zhu-Net相比，準(zhǔn)確率提高1.95%～6.15%。
