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基于Logistic和Arnold变换的HEVC选择性加密方案
被引量：
4
1
作者
周怡钊
王晓东
+1 位作者
章联军
兰琼
琼
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第10期2973-2979,共7页
为了有效地保护视频信息,根据H.265/高效视频编码(HEVC)的特点,提出一种变换系数置乱和语法元素加密相结合的方案。针对变换单元(TU),利用Arnold变换对4×4大小的TU进行置乱,同时设计了一种移位加密器,根据TU的直流电(DC)系数近似...
为了有效地保护视频信息,根据H.265/高效视频编码(HEVC)的特点,提出一种变换系数置乱和语法元素加密相结合的方案。针对变换单元(TU),利用Arnold变换对4×4大小的TU进行置乱,同时设计了一种移位加密器,根据TU的直流电(DC)系数近似分布规律对加密器进行初始化,并用Arnold变换生成加密映射对8×8、16×16、32×32大小TU的DC系数进行移位加密。针对熵编码过程中部分采用旁路编码的语法元素,利用Logistic混沌序列进行加密。加密后的视频峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别平均下降了26.1dB和0.51,压缩率仅降低了1.126%,也仅带来0.170%的编码时间增长。实验结果表明,在保证较好的加密效果、对比特率影响较小的前提下,所提方案具有较小的额外编码开销,适用于实时视频应用。
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关键词
高效视频编码
LOGISTIC
ARNOLD变换
选择性加密
变换单元
语法元素
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职称材料
基于特征组合的多目标监督性语音分离研究
被引量：
1
2
作者
兰琼
琼
陆志华
+1 位作者
叶庆卫
周宇
《无线通信技术》
2019年第3期17-22,共6页
为提高监督性语音分离在多种训练目标下的分离性能,提出一种基于特征组合的多目标监督性语音分离方法.针对声学特征之间的不同特性,采用group lasso方法对时频域特征进行选择及组合;利用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型实现...
为提高监督性语音分离在多种训练目标下的分离性能,提出一种基于特征组合的多目标监督性语音分离方法.针对声学特征之间的不同特性,采用group lasso方法对时频域特征进行选择及组合;利用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型实现组合特征在多目标下的分离实验.实验结果表明,使用特征组合得到的分离性能有显著的提高,且在多种训练目标下都显示出了可行性与优越性.
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关键词
语音分离
监督性学习
特征组合
DNN
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职称材料
题名
基于Logistic和Arnold变换的HEVC选择性加密方案
被引量：
4
1
作者
周怡钊
王晓东
章联军
兰琼
琼
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第10期2973-2979,共7页
基金
国家科技支撑计划项目(2012BAH67F01)
国家自然科学基金资助项目(U1301257)
浙江省自然科学基金资助项目(LY17F010005)~~
文摘
为了有效地保护视频信息,根据H.265/高效视频编码(HEVC)的特点,提出一种变换系数置乱和语法元素加密相结合的方案。针对变换单元(TU),利用Arnold变换对4×4大小的TU进行置乱,同时设计了一种移位加密器,根据TU的直流电(DC)系数近似分布规律对加密器进行初始化,并用Arnold变换生成加密映射对8×8、16×16、32×32大小TU的DC系数进行移位加密。针对熵编码过程中部分采用旁路编码的语法元素,利用Logistic混沌序列进行加密。加密后的视频峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别平均下降了26.1dB和0.51,压缩率仅降低了1.126%,也仅带来0.170%的编码时间增长。实验结果表明,在保证较好的加密效果、对比特率影响较小的前提下,所提方案具有较小的额外编码开销,适用于实时视频应用。
关键词
高效视频编码
LOGISTIC
ARNOLD变换
选择性加密
变换单元
语法元素
Keywords
High Efficiency Video Coding(HEVC)
Logistic
Arnold transform
selective encryption
Transform Unit(TU)
syntax element
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于特征组合的多目标监督性语音分离研究
被引量：
1
2
作者
兰琼
琼
陆志华
叶庆卫
周宇
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《无线通信技术》
2019年第3期17-22,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61801255)
文摘
为提高监督性语音分离在多种训练目标下的分离性能,提出一种基于特征组合的多目标监督性语音分离方法.针对声学特征之间的不同特性,采用group lasso方法对时频域特征进行选择及组合;利用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型实现组合特征在多目标下的分离实验.实验结果表明,使用特征组合得到的分离性能有显著的提高,且在多种训练目标下都显示出了可行性与优越性.
关键词
语音分离
监督性学习
特征组合
DNN
Keywords
speech separation
supervised learning
feature combination
DNN
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Logistic和Arnold变换的HEVC选择性加密方案
周怡钊
王晓东
章联军
兰琼
琼
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
2
基于特征组合的多目标监督性语音分离研究
兰琼
琼
陆志华
叶庆卫
周宇
《无线通信技术》
2019
1
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职称材料
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