1 引言 　　随着多媒体和网络技术的迅速发展与广泛应用，数字化媒体（如数字图像、数字视频和音频等）的传输和获取变得越来越便捷，一方面促进了人类信息的共享，推动了社会的进步，而另一方面由于其极易复制且复制后的媒体质量与原版几乎没有差异，因此也带来了数字多媒体的版权问题。数字水印技术作为版权保护的重要手段而得到了广泛的研究和应用。 　　现有图像数字水印算法基本上可分为两类：空间域方法和变换域方法。空域法通过直接改变图像某些像素的灰度值来嵌入水印，如LSB、扩展频谱等；而变换域方法先把图像做某种变换，例如DCT、DWT，然后通过改变某些变换系数嵌入水印。随着JPEG2000和MPEG-4标准的建立，

大年龄段是自动面部识别的严重障碍。 尽管已经报告了许多令人鼓舞的结果，但是由于老化过程导致的类内差异很大，它仍然是一个具有挑战性的问题。 在本文中，我们主要侧重于寻找一种具有表现力的年龄不变特征，从而使其对人际差异具有鲁棒性，对不同主体具有歧视性。 为了实现这一目标，我们将原始特征映射到一个新的空间，在该空间中，该特征对于因面部图像老化而引起的噪音和较大的人际变化是很健壮的。 然后，我们进一步将映射的特征编码为年龄不变的表示形式。 经过映射和编码后，我们获得了稳健而有区别的功能，可以实现年龄不变的人脸识别的特定目的。 为了展示我们方法的有效性和通用性，我们在两个知名的公共领域数据库进行了实验，以进行年龄不变的人脸识别：跨年龄名人数据集（CACD，最大的公开可交叉使用年龄face.dataset）和MORPH数据集。 实验表明，我们的方法在这两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的结果。

具混合时滞和Markov参数切换的中立型神经网络随机鲁棒收敛性和稳定性

基于H2和H∞鲁棒控制的资料，哈工大， 王德进编著。欢迎下载

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。

针对同构多传感器系统在无先验知识、无系统模型条件下对同一未知目标进行在线测量过程中的数据融合问题,提出一种基于改进模糊聚类的同构多传感器在线融合方法.该方法采用引入噪声类的鲁棒模糊聚类方法分析同时刻多源数据,避免了传统模糊聚类融合方法中对聚类数设定的依赖,同时有效去除系统偏移较大的数据源和异常信号对融合结果的不良影响;通过引入隶属度函数影响因子,增加历史融合结果对当前融合的指导.仿真实验进一步验证所提方法在融合精度和计算实时性方面的优势.

出现抛物线时多天线放大转发中继系统的鲁棒中继波束成形

针对雨雪天气条件下的运动目标检测受到天气的影响较大,提出一种融合全变分(TV)正则化和Rank-1约束鲁棒主成分分析(RPCA)模型的视频序列运动目标检测算法。利用RPCA这一工具,在低秩稀疏分解框架下,采用Rank-1约束描述背景层的强低秩性,利用TV正则化结合L1范数对前景目标的稀疏性和空间连续性进行约束,从而弥补现有RPCA模型的不足。针对所提模型,采用交替迭代乘子法的思想结合增广拉格朗日乘子法对目标函数进行优化求解。实验结果表明,所提算法不仅能够准确检测出运动目标,而且具有较短的运行时间,这为视频的实时检测提供参考。与其他同类算法相比,所提算法不仅检测效果更佳,而且在F测度值、召回率和准确率的定量评价中均有优越性。

不确定数据建模的正则化鲁棒广泛学习系统

子空间聚类的鲁棒判别低秩表示