-
题名基于图像边缘检测的证书防伪技术
被引量：1
- 1
-
-
作者
毛晨
张定会
-
机构
上海理工大学光电信息与计算机技术学院
-
出处
《信息技术》
2015年第11期113-115,120,共4页
-
文摘
证书防伪是人们越来越关注的社会问题,盗版作假日益影响着大家的生活。文中提出了一种基于可信第三方的非嵌入式认证水印的证书防伪技术方案。该方案通过Canny边缘检测技术对经过DWT变换过的图像进行边缘检测,来获取图像的边缘属性,并利用该属性生成含有水印信息的认证码。传统水印算法需要修改载体图像内容,会损害图像数据,但非嵌入式认证水印则避免了对图像数据的破坏,保证了载体图像的质量。无需提取水印,与其他证书防伪技术相比更方便,实验结果表明该方案具有可行性和有效性。
-
关键词
数字水印
DWT
证书防伪
CANNY算子
-
Keywords
digital watermarking
DWT
certification protection technology
Canny onerator
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名基于光切法测量槽深的图像处理算法实现
被引量：1
- 2
-
-
作者
张云
刘芳芳
-
机构
上海理工大学光电信息与计算机技术学院
上海市计量测试技术研究院
-
出处
《数据通信》
2014年第1期9-10,17,共3页
-
文摘
本文在改造的光切显微镜测量槽深的基础上,引入机器视觉和数字图像处理技术,可实现软件自动瞄准,进行窄槽型的标准伤痕的测量,提高了测量精度。
-
关键词
机器视觉
数字图像处理
槽深度测量
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于元学习的萌动期网络舆情预测模型
- 3
-
-
作者
刘吉金
曹春萍
-
机构
上海理工大学光电信息与计算机技术学院
-
出处
《建模与仿真》
2024年第3期2189-2202,共14页
-
基金
上海市社科规划青年课题“突发公共事件中网络情绪共振的发生机制及治理研究”(2021EXW003)。
-
文摘
现有的时间序列预测模型在网络舆情处于萌动期时,因训练所用数据大多为历史相似事件的网络舆情数据,存在严重的过拟合问题。针对上述问题,本文提出一种基于元学习的萌动期网络舆情预测模型Reptile-BiLSTM,基于SIR模型构建舆情传播网络,根据舆情特点优化OLEI算法并计算舆论的影响力特征,在历史相似事件的舆情数据上对BiLSTM模型进行预训练,使用Reptile算法在少量目标事件的舆情数据上对预训练模型进行微调,提高模型在萌动期网络舆情发展预测任务上的表现。经实验验证,Reptile-BiLSTM在evs、r2指标上较BiLSTM分别上升6%、13%,表明本文提出的模型能够在网络舆情处于萌动期时较准确地预测其发展趋势,能够尽早地为相关工作人员引导舆情发展提供有效的决策支持。
-
关键词
网络舆情
舆情预测
深度学习
元学习
双向长短期记忆网络
-
Keywords
Internet Public Opinion
Public Opinion Prediction
Deep Learning
Meta-Learning
BiLSTM
-
分类号
G20
[文化科学—传播学]
-
