该课题为基于MATLAB的离散余弦DCT数字水印技术。带有人机交互GUI界面,方便操作。流程为:读取载体,水印图像,嵌入,各种不同攻击,然后提取水印,计算峰值信噪比psnr和互相关系数nc来评价鲁棒性,得出DCT算法,在不同攻击条件下的抗干扰能力。其他算法DWT,DFT,lsb等都是可二次改造,本设计带算法原理技术文档。
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复杂系统数字孪生,2021数字孪生城市解决方案数字化映射数字信息镜像全生命周期管理
2021-03-13 22:03:46 153.79MB 数字孪生 数字孪生解决方案
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汪小帆 上海交通大学 网络科学导论 第一章课件 网络科学概述
2021-03-12 12:25:22 6.2MB 网络科学 复杂系统
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图像表示的鲁棒性和区分性概念分解
2021-03-03 11:08:03 768KB 研究论文
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鲁棒性语音识别系统设计与实现-附件资源
2021-03-02 16:02:00 23B
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自己搭建的分数阶微分算子,用算法去近似分数阶微分,用于构成分数阶控制器
2021-03-01 19:11:07 22KB 分数阶
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烟雾图像检测是及早发现火灾的一种重要手段。针对传统LBP(Local Binary Patterns) 特征与Gabor特征的融合算法存在鲁棒性和检测率低的问题,提出一种TDFF(Triple Multi Feature Local Binary Patterns and Derivative Gabor Feature Fusion)的烟雾检测算法。采用T-MFLBP(Triple Multi Feature Local Binary Patterns)算法分别对像素间不同灰度差值以及非均匀模式中特殊位置的像素进行编码计算,可以捕捉更清晰的纹理特征;然后利用高斯核函数的一阶偏导数提取Gabor特征,从而优化提取图像边缘灰度信息的性能;最后对融合后的特征进行训练,可以提高最终分类的准确性。实验结果表明,TDFF算法具有较强的鲁棒性,烟雾图像的检测率也显著优于未改进的传统算法。
2021-03-01 17:05:37 1.87MB 图像处理 烟雾检测 局部二值 Gabor
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自动攻击 “可靠的评估对抗性鲁棒性与各种无参数攻击相结合” 弗朗切斯科·克鲁斯( Francesco Croce)和马蒂亚斯·海因( Matthias Hein) ICML 2020 我们建议使用四种不同攻击的组合来可靠地评估鲁棒性: APGD-CE ,这是我们在交叉熵方面的新的无步长PGD版本, APGD-DLR ,我们在新的DLR损失上推出的新的无步长PGD PGD版本, FAB ,将对抗性扰动的规范降到最低 , Square Attack ,一种查询效率高的黑盒攻击 。 注意:我们修复了攻击的所有超参数,因此不需要调整就可以测试每个新的分类器。 消息 [2020年10月] AutoAttack在新的基准测试用作标准评估,该基准包含最强大分类器的! 请注意,此页面和RobustBench的排行榜是同时维护的。 [2020年8月] 更新的版本:为了i)将AutoAtta
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基于惯量辨识的测试转台自适应内模控制
2021-02-24 14:04:04 1.05MB 研究论文
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随着数据越来越多地存储在不同的筒仓中,社会越来越关注数据隐私问题,传统的人工智能(AI)模型集中训练正面临效率和隐私方面的挑战。最近,联邦学习(FL)作为一种替代解决方案出现,并在这种新的现实中继续蓬勃发展。现有的FL协议设计已经被证明对系统内外的对抗是脆弱的,危及数据隐私和系统的鲁棒性
2021-02-06 09:11:17 2.15MB 联邦学习 隐私 鲁棒性
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