論文元數(shù)據(jù)搜索，找到相關(guān)信息共 3 條：
2017, 39(3): 743-748.
doi: 10.11999/JEIT160300
刊出日期：2017-03-19
微支付交易具有交易量極大且單次交易額極小的特點，使得復(fù)雜的認證協(xié)議不適用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率選擇微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保證所有參與者的數(shù)據(jù)融入概率選擇結(jié)果的生成, 而且使得所有參與者可以驗證結(jié)果的公平性。然而，Liu-Yan方案中銀行可能獲得額外利益，從而破壞了協(xié)議的公平性。該文首先分析了Liu-Yan方案的安全威脅，并且以1個用戶-1個商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用戶-1個商家的模型，以數(shù)據(jù)承諾技術(shù)為基礎(chǔ)保障結(jié)果的公平性與可驗證性。
2005, 27(9): 1412-1415.
刊出日期：2005-09-19
該文指出Hong(2001)在多速率運動模型中關(guān)于過程噪聲的一處錯誤,提高了多速率運動模型狀態(tài)估計效果,并在此基礎(chǔ)上建立了多幀概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法.在確定多幀量測數(shù)據(jù)有效回波時,提出雙重門限方法,有效減少了多幀概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的計算量.最后針對各種雜波密度情況對多幀量測數(shù)據(jù)概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的性能進行了分析.
2006, 28(6): 1031-1035.
刊出日期：2006-06-19
關(guān)鍵詞:
圖像處理;模式識別;廣義局部沃爾什變換;紋理特征
該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個宏窗口中估計12個GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對這組紋理特征的鑒別性能進行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進行了比較。實驗結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。
