简介:为了获得指纹检测概率和视觉质量的平衡性能,提出基于SVD-GA的量化指纹优化算法。首先对载体图像的离散余弦变换域进行奇异值分解,然后根据视觉模型调节量化嵌入的强度,在原始图像的最大奇异值分量嵌入指纹信息,最后利用遗传算法优化指纹的量化嵌入参数,以权衡指纹算法的共谋抵抗性能和视觉保真度。实验结果表明,提出的指纹算法具有较好的抗共谋攻击能力和视觉保真度。
简介:图像识别技术主要包括图像特征的提取和图像的分类,在这两种技术中,图像特征的提取是图像识别技术最关键的技术。图像特征提取的准确性是衡量一个图像识别算法好与坏的唯一指标。图像特征提取主要采用分布式点矩阵的方法,通过在图像中插入一定数量的特征点,通过对特征点的比较,将符合特征点的部分加以整合和归纳,最终得出图像的特征。但在现有的技术中,特征点的插入数量和特征点对照的准确度在各种算法中均有优劣,而深层学习作为一种组织架构更完善的处理方法,显然是很适合图像识别算法的使用。所以本文就深度学习的原理及基于深度学习原理的图像识别算法的基本原理进行探讨,并对基于深度学习的图像识别算法的研究做出详细的讨论。