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基于POI数据的广州零售商业中心热点识别与业态集聚特征分析 被引量:288
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作者 陈蔚珊 柳林 梁育填 《地理研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第4期703-716,共14页
商业中心是城市零售活动的重要载体,优化商业资源在城市内部空间的合理配置,摸清不同零售经营形态的区位选择,显得尤为重要。以面向公众服务的商业机构兴趣点(POI)数据为研究对象,提出一种城市商业中心与零售业态集聚区识别的方法;以广... 商业中心是城市零售活动的重要载体,优化商业资源在城市内部空间的合理配置,摸清不同零售经营形态的区位选择,显得尤为重要。以面向公众服务的商业机构兴趣点(POI)数据为研究对象,提出一种城市商业中心与零售业态集聚区识别的方法;以广州市为例,分析商业活动的热点地区以及零售业态集聚区的空间分布特征。研究表明:1根据核密度估计法提取的商业中心在等级上表现出由城市中心圈层向外围圈层扩散的趋势,结果符合客观事实。2以街区为单元,商业网点密度符合局域Getis-Ord G*指数统计特征的热点区域主要分布在越秀区和天河区,广州市零售业发展的双核心空间格局已经形成。3不同的零售业态对商业集聚的区位选择具有显著差异性,百货商店、超市、便利店等零售经营形态的空间集聚特征与该业态的市场定位、经营模式及选址策略基本吻合。总体来看,基于POI数据的广州零售业集聚空间分析结果能够反映实体零售企业行为与广州商业经济分布的相关性,有助于提高政府部门商业规划和零售商选址前期研究的客观性和科学性。 展开更多
关键词 POI数据 商业中心识别 零售业态 集聚特征 广州
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从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究 被引量:176
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作者 李必军 方志祥 任娟 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期65-70,共6页
提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案 ,并具体介绍了研究中采用的一些原理、方法与实用算法 ,从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。利用本方案对车载激光扫描系统获取的城市建筑物试验数据进行了具体的处... 提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案 ,并具体介绍了研究中采用的一些原理、方法与实用算法 ,从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。利用本方案对车载激光扫描系统获取的城市建筑物试验数据进行了具体的处理 ,并给出了三维建模和可视化表达结果。 展开更多
关键词 激光扫描数据 建筑物 几何特征 信息挖掘 三维建模 可视化 GIS 地理信息系统 空间数据
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基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法研究 被引量:124
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作者 陈伟 居江宁 《审计研究》 CSSCI 北大核心 2018年第1期16-21,共6页
电子数据审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题。传统的电子数据审计方法一般是查找审计线索,发现被审计单位中存在的问题,没有进一步挖掘审计线索的特征,分析产生相关问题的规律和原因。因此只能是发现被审计单位存在的表面问题... 电子数据审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题。传统的电子数据审计方法一般是查找审计线索,发现被审计单位中存在的问题,没有进一步挖掘审计线索的特征,分析产生相关问题的规律和原因。因此只能是发现被审计单位存在的表面问题,不能通过发现的审计线索分析出更深层次的问题。本文首先分析了研究审计线索特征挖掘方法的重要性、目前常用审计方法及其存在的不足,在分析大数据可视化技术的基础上,提出了基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法,并分析了该方法的原理。以某医院审计为例,验证了该方法的有效性。最后,探讨了该方法的优缺点及适用情况。研究结果为今后大数据环境下开展电子数据审计提供了理论基础与技术方法。 展开更多
关键词 大数据审计 电子数据审计 数据可视化 审计线索 特征挖掘
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基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究 被引量:61
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作者 朱家元 杨云 +1 位作者 张恒喜 王卓健 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期565-568,共4页
统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti... 统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 神经网络 最小二乘支持向量机 预测
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时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述 被引量:65
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作者 李海林 郭崇慧 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第5期1285-1291,共7页
分别分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用和意义,对目前已有的主要方法进行了综述,分析各自存在的优缺点;同时,探讨了将来值得关注的问题,为进一步研究时间序列数据的特征表示和相似性度量提供了方向。
关键词 时间序列 数据挖掘 特征表示 相似性度量
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文本挖掘及其关键技术与方法 被引量:42
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作者 王丽坤 王宏 陆玉昌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第12期12-19,共8页
With the dramatically development of Internet, the information processing and management technology onWWW have become a great important branch of data mining and data warehouse. Especially, nowadays, Text Miningis mar... With the dramatically development of Internet, the information processing and management technology onWWW have become a great important branch of data mining and data warehouse. Especially, nowadays, Text Miningis marvelously emerging and plays an important role in interrelated fields. So it is worth summarizing the contentabout text mining from its definition to relational methods and techniques. In this paper, combined to comparativelymature data mining technology, we present the definition of text mining and the multi-stage text mining process mod-el. Moreover, this paper roundly introduces the key areas of text mining and some of the powerful text analysis tech-niques, including: Word Automatic Segmenting, Feature Representation, Feature Extraction, Text Categorization,Text Clustering, Text Summarization, Information Extraction, Pattern Quality Evaluation, etc. These techniquescover the whole process from information preprocessing to knowledge obtaining. 展开更多
关键词 文本挖掘 数据挖掘 知识发现 数据处理 数据库
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基于栈式降噪自编码器的输变电设备状态数据清洗方法 被引量:57
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作者 代杰杰 宋辉 +3 位作者 杨祎 陈玉峰 盛戈皞 江秀臣 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期224-230,共7页
针对当前输变电设备状态监测数据清洗过程繁琐,易造成信息丢失等问题,利用栈式降噪自编码器对"脏"数据的还原解析能力及异常状态特征提取能力,提出了一种基于栈式降噪自编码器的数据清洗方法。对设备正常工况及异常运行状态... 针对当前输变电设备状态监测数据清洗过程繁琐,易造成信息丢失等问题,利用栈式降噪自编码器对"脏"数据的还原解析能力及异常状态特征提取能力,提出了一种基于栈式降噪自编码器的数据清洗方法。对设备正常工况及异常运行状态数据分别利用栈式降噪自编码器进行训练学习,获取损失函数向量,形成奇异点、缺失数据修复模型和设备异常运行状态数据降噪模型。通过核密度估计确定训练样本损失函数上限和容限时窗,根据测试数据重构误差和异常数据时长与损失函数上限和容限时窗间的关系,对"脏"数据进行分类处理。对某变压器油色谱中总烃含量及某导线温度数据进行清洗,结果表明所提方法能有效辨识奇异点、缺失信息及异常运行状态数据,并对奇异点、缺失值进行修复重构。在设备异常运行时刻,可以有效过滤干扰数据。 展开更多
关键词 输变电设备 状态数据 数据清洗 栈式降噪自编码器 特征提取
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一种基于Boosting的集成学习算法在不均衡数据中的分类 被引量:57
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作者 李诒靖 郭海湘 +1 位作者 李亚楠 刘晓 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2016年第1期189-199,共11页
针对多类别不均衡数据的分类问题,从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发,提出了一种新的针对不均衡数据的分类方法—BPSO-Adaboost-KNN算法,算法采用基于多分类问题的可视化的AUCarea作为分类评价指标.为了测试算法的性能,本文选取... 针对多类别不均衡数据的分类问题,从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发,提出了一种新的针对不均衡数据的分类方法—BPSO-Adaboost-KNN算法,算法采用基于多分类问题的可视化的AUCarea作为分类评价指标.为了测试算法的性能,本文选取了10组UCI和KEEL选取的测试数据集进行测试,结果表明本算法在有效提取关键特征后提高了Adaboost的稳定性,在十组数据的分类精度上相比单纯使用KNN分类器有20%~40%不等的提高.在本算法和其他state-of-the-art集成分类算法对比中,BPSO-Adaboost-KNN能够取得较优或相当的结果.最后,本文将该算法应用到石油储层含油性的识别中,成功提取了声波、孔隙度和含油饱和度三个关键属性,在分类精度上相比传统分类算法有了大幅度提高,在江汉油田五口油井oilsk81~oilsk85上的分类精度均达到98%以上,比单纯使用KNN的精度高出了20%,尤其在最易错分的油层和差油层中有良好的分类效果. 展开更多
关键词 不均衡数据 特征提取 分类 石油储层
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基于Fisher有监督判别的非侵入式居民负荷辨识方法 被引量:50
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作者 祁兵 程媛 武昕 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期2484-2490,共7页
居民负荷监测是需求侧管理的重要部分,为实现居民非侵入负荷监测与跟踪,研究了非侵入式负荷监测系统物理架构与工作原理,提出一种基于家电负荷主用电特征的负荷辨识方法。以非侵入环境下不同家电负荷的实测电能数据为先验训练样本,利用... 居民负荷监测是需求侧管理的重要部分,为实现居民非侵入负荷监测与跟踪,研究了非侵入式负荷监测系统物理架构与工作原理,提出一种基于家电负荷主用电特征的负荷辨识方法。以非侵入环境下不同家电负荷的实测电能数据为先验训练样本,利用主成分分析法对8种典型电器的负荷特征样本进行降维处理,得到最优辨识特征,获取综合评估值并结合样本排序图将负荷分为2类。结合Fisher有监督判别准则将2类数据投影到一维空间,实现不同类型负荷的分离。实验证明该方法对不同家电负荷分类和辨识具有良好效果,能够在获取负荷有效特征的基础上实现对不同负荷的有效分辨。 展开更多
关键词 Fisher有监督判别 主成分分析 数据采集 负荷分类 特征提取
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基于卷积神经网络的机械故障诊断方法综述 被引量:49
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作者 吴定海 任国全 +1 位作者 王怀光 张云强 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1024-1032,共9页
深度学习善于从海量的数据中挖掘越来越抽象的特征并具有良好的泛化能力,受到了越来越多的研究人员的关注,而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)则是其深度学习中一种经典而广泛应用的结构,在计算机视觉、目标检测、自然... 深度学习善于从海量的数据中挖掘越来越抽象的特征并具有良好的泛化能力,受到了越来越多的研究人员的关注,而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)则是其深度学习中一种经典而广泛应用的结构,在计算机视觉、目标检测、自然语言处理、语音识别等领域成效卓越。在详细分析机械系统故障诊断的现状和需求的基础上,首先介绍了CNN的典型结构,然后从数据输入类型、网络结构设计、迁移学习等方面对CNN在机械故障领域的应用进行了归纳总结,研究CNN应用的深层次特征提取与可视化等问题,最后,分析机械故障诊断中存在的困难,并展望了CNN在机械故障诊断领域应用中待研究解决的若干问题。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 大数据 状态监测 故障诊断 迁移学习 特征提取
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智能赋能流体力学展望 被引量:48
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作者 张伟伟 寇家庆 刘溢浪 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期20-65,I0002,共47页
人工智能(AI)是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体... 人工智能(AI)是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。 展开更多
关键词 湍流建模 数据融合 特征提取 流动控制 人工智能(AI)
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基于权限频繁模式挖掘算法的Android恶意应用检测方法 被引量:47
12
作者 杨欢 张玉清 +1 位作者 胡予濮 刘奇旭 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第S1期106-115,共10页
Android应用所申请的各个权限可以有效反映出应用程序的行为模式,而一个恶意行为的产生需要多个权限的配合,所以通过挖掘权限之间的关联性可以有效检测未知的恶意应用。以往研究者大多关注单一权限的统计特性,很少研究权限之间关联性的... Android应用所申请的各个权限可以有效反映出应用程序的行为模式,而一个恶意行为的产生需要多个权限的配合,所以通过挖掘权限之间的关联性可以有效检测未知的恶意应用。以往研究者大多关注单一权限的统计特性,很少研究权限之间关联性的统计特性。因此,为有效检测Android平台未知的恶意应用,提出了一种基于权限频繁模式挖掘算法的Android恶意应用检测方法,设计了能够挖掘权限之间关联性的权限频繁模式挖掘算法—PApriori。基于该算法对49个恶意应用家族进行权限频繁模式发现,得到极大频繁权限项集,从而构造出权限关系特征库来检测未知的恶意应用。最后,通过实验验证了该方法的有效性和正确性,实验结果表明所提出的方法与其他相关工作对比效果更优。 展开更多
关键词 频繁模式 数据挖掘 恶意应用检测 权限特征 ANDROID系统
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基于特征挖掘的电网故障诊断方法 被引量:45
13
作者 李再华 白晓民 +5 位作者 周子冠 许婧 李晓珺 张霖 孟珺遐 朱宁辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期16-22,共7页
专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了... 专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了故障信息的特征,如时序和因果关联关系、故障性质、严重故障、稀有故障等因素;增加了规则的"或"逻辑;改进了FP-树的修剪技术。算例表明该算法能够大量减少无效挖掘,推理速度和准确度显著提高,适用于在线诊断。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 特征挖掘 频繁模式一算法 故障诊断 专家系统
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用遥感图像提取土地利用变化信息的特征变异增强方法 被引量:21
14
作者 陈志军 李志忠 杨清华 《国土资源遥感》 CSCD 2000年第3期49-52,共4页
提出了将彩色变换融合技术运用于土地利用变化信息提取中的一种新的图像处理方法 ,即特征变异增强方法。该方法较好地解决了土地利用变化信息的增强问题。首先对多光谱影像进行地物间的反差扩大和彩色变换处理 ,然后对高分辨率的影像进... 提出了将彩色变换融合技术运用于土地利用变化信息提取中的一种新的图像处理方法 ,即特征变异增强方法。该方法较好地解决了土地利用变化信息的增强问题。首先对多光谱影像进行地物间的反差扩大和彩色变换处理 ,然后对高分辨率的影像进行纹理能量信息增强 ,并将它叠加到经彩色变化后的多光谱强度影像中。该方法最大限度地保留了多光谱信息并提高了影像清晰度和空间分辨率 ,最终变化区域得到了增强。本文详细介绍特征变异增强方法的全过程 ,阐明了每一步的关键技术 ,并以广州市一子区为例 ,验证方法的优越性。 展开更多
关键词 土地利用变化 彩色变换 特征变异 遥感图像
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电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架 被引量:45
15
作者 邓松 岳东 +2 位作者 朱力鹏 胡斌 周爱华 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第11期1679-1686,共8页
随着智能电网的不断建设,各类生产经营管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,如何充分利用和分析这些数据,快速获取有价值的信息是当前电力大数据处理急需突破的难点。在分析目前电力大数... 随着智能电网的不断建设,各类生产经营管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,如何充分利用和分析这些数据,快速获取有价值的信息是当前电力大数据处理急需突破的难点。在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架,同时从面向计算密集型电力大数据的特征分析技术、基于内存计算的高性能数据分析技术、电力大数据并行化分析框架及服务体系以及基于数据挖掘的母线超短期负荷预测技术4个方面详细描述了电力大数据智能化高效分析挖掘的关键技术,从而为电力业务数据的高效价值挖掘及在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑。 展开更多
关键词 电力大数据 数据挖掘 特征提取 多源数据过滤
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基于特征加权理论的数据聚类算法 被引量:40
16
作者 费贤举 李虹 田国忠 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2018年第1期77-81,共5页
针对数据挖掘过程中数据聚类操作的初始聚类数目和初始聚类中心确定困难的问题,提出了一种软子空间结合竞争合并机制的模糊加权聚类算法.通过对软子空间聚类算法的目标函数进行改写,并结合数据簇势的大小对各数据簇进行竞争与合并操作,... 针对数据挖掘过程中数据聚类操作的初始聚类数目和初始聚类中心确定困难的问题,提出了一种软子空间结合竞争合并机制的模糊加权聚类算法.通过对软子空间聚类算法的目标函数进行改写,并结合数据簇势的大小对各数据簇进行竞争与合并操作,实现了对数据的聚类处理.结果表明,该算法能够准确地对数据样本进行聚类,并且聚类结果与初始数据簇数目和初始聚类中心无关,能够满足对高维数据聚类处理的需要,具有较好的实际应用价值. 展开更多
关键词 数据挖掘 数据聚类 特征加权 软子空间聚类 竞争合并机制 模糊聚类算法 聚类中心 聚类数目
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数据驱动窃电检测方法综述与低误报率研究展望 被引量:39
17
作者 金晟 苏盛 +3 位作者 薛阳 杨艺宁 刘厦 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期3-14,共12页
配电系统窃电是造成电网非技术损失的主要原因,是供电企业运营管理中长期面对的痼疾。用电信息采集系统采集的海量用户数据使得开展数据驱动的用电异常检测、准确识别窃电用户成为可能。受用户用电行为多样性影响,数据驱动的窃电检测方... 配电系统窃电是造成电网非技术损失的主要原因,是供电企业运营管理中长期面对的痼疾。用电信息采集系统采集的海量用户数据使得开展数据驱动的用电异常检测、准确识别窃电用户成为可能。受用户用电行为多样性影响,数据驱动的窃电检测方法的误报率在某些场景下尚难以满足实践需求,严重制约了该类方法的工程应用。首先,介绍了窃电实现手法;然后,梳理了在实践中得到工程应用的窃电检测方法以及数据驱动窃电检测方法的基本思路和局限性;在此基础上,结合工程应用对窃电检测评价指标的差异性需求,分析指出提取的可用信息不足、特征指标项灵敏性和可靠性不高是阻碍数据驱动窃电检测方法走向工程实用的主要原因。最后,从算法设计、状态空间细分以及特征指标项设计选择等不同层面对低误报率窃电检测进行了展望。 展开更多
关键词 窃电检测 低误报率 数据驱动 特征工程 状态空间
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基于配用电数据关联的中压配电网断线故障诊断方法 被引量:39
18
作者 吴素我 张焰 苏运 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期101-109,共9页
基于配用电信息系统数据和关联规则算法,提出一种诊断中压配电网分支线断线不接地故障的方法。通过分析相互关联的配用电信息系统数据,提出基于数据特征选择的关联规则挖掘方法,并通过卡方分裂算法将连续型特征量转换为布尔型特征量,同... 基于配用电信息系统数据和关联规则算法,提出一种诊断中压配电网分支线断线不接地故障的方法。通过分析相互关联的配用电信息系统数据,提出基于数据特征选择的关联规则挖掘方法,并通过卡方分裂算法将连续型特征量转换为布尔型特征量,同时采用MSApriori算法解决故障信息中的稀有项问题,然后在此基础上应用kulc准则消除冗余规则以形成约简的代表规则家族。以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,结果说明所提出的方法能够大量减少无效挖掘,显著提高效率和准确度,适用于中压配电网断线故障的在线诊断。 展开更多
关键词 配电网 数据关联 特征选择 布尔离散化 断线故障诊断
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基于DBSCAN聚类的电力工程数据完整性分析 被引量:38
19
作者 袁兆祥 余春生 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第3期246-250,共5页
针对电力工程数据完整性分析困难的问题,提出了一种基于DBSCAN聚类算法的电力工程完整性分析方法.该分析方法包括数据获取、数据预处理、特征提取和聚类分析4个步骤,能从大规模电力工程数据中快速找出所缺失的数据,并对其进行形态分析.... 针对电力工程数据完整性分析困难的问题,提出了一种基于DBSCAN聚类算法的电力工程完整性分析方法.该分析方法包括数据获取、数据预处理、特征提取和聚类分析4个步骤,能从大规模电力工程数据中快速找出所缺失的数据,并对其进行形态分析.对电能表与智能终端数据缺失数量和数据缺失同步性进行多角度分析的结果表明,所提出的方法可以有效分析电力工程数据的完整性及其缺失的形态分布,对于提高电力工程数据的完整性及分析用户的用电情况均具有较好的参考价值. 展开更多
关键词 电力工程 数据完整性 聚类 电能表 智能终端 数据缺失 特征提取
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MPEG-2压缩域的视频数字水印新算法 被引量:14
20
作者 朱仲杰 蒋刚毅 +2 位作者 郁梅 刘晓 吴训威 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期21-24,共4页
视频数字水印技术是当前水印研究中的一个热点 .本文提出一种视频数字水印新算法 ,直接对压缩后的视频数据流进行操作 ,根据运动矢量的特征值 ,将水印信息嵌入到运动矢量上 ,不需要完全解码和再编码过程 .所提出的水印算法简单、有效 ,... 视频数字水印技术是当前水印研究中的一个热点 .本文提出一种视频数字水印新算法 ,直接对压缩后的视频数据流进行操作 ,根据运动矢量的特征值 ,将水印信息嵌入到运动矢量上 ,不需要完全解码和再编码过程 .所提出的水印算法简单、有效 ,实现了水印盲检 .与嵌入水印前的原视频图像相比 ,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小 . 展开更多
关键词 视频水印 运动矢量特征值 压缩域 盲检水印
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