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基于独立分量分析的多次波自适应相减技术 被引量：66
1
作者 陆文凯 骆毅 +1 位作者 赵波 钱忠平 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期886-891,共6页
针对多次波自适应相减这个关键问题 ,文中首次提出利用独立分量分析技术来实现多次波和一次波的分离 (简称ICAAMS) .现有的多次波自适应相减技术大都是采用输出信号 (一次波 )能量最小准则 ,基于二阶统计量的技术 .本文提出的ICAAMS采... 针对多次波自适应相减这个关键问题 ,文中首次提出利用独立分量分析技术来实现多次波和一次波的分离 (简称ICAAMS) .现有的多次波自适应相减技术大都是采用输出信号 (一次波 )能量最小准则 ,基于二阶统计量的技术 .本文提出的ICAAMS采用了输出信号非高斯性最大准则 ,并利用高阶统计量来表征非高斯性 .简单的褶积模型和复杂的有限差分模型资料处理结果表明 ,本文提出的方法可以有效地分离一次波和多次波 . 展开更多
关键词 独立分量分析 地震勘探 多次波压制 高阶统计量 非高斯性
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ICA在视觉诱发电位的少次提取与波形分析中的应用 被引量：52
2
作者 洪波 唐庆玉 +3 位作者 杨福生 潘映辐 陈葵 铁艳梅 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期334-341,共8页
本文提出一种基于扩展的独立分量分析 (ICA)算法的视觉诱发响应少次提取方法。经与目前临床通用的相干平均法比较 ,只经三次平均 ,在波形整体和P10 0潜伏期的提取上 ,效果显著 ,获得医师欢迎 ,很有进一步开发潜力。
关键词 独立分量分析 少次提取 视觉诱发电位 波形分析
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整体改进的基于支持向量机的故障诊断方法 被引量：63
3
作者 焦卫东 林树森 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1861-1870,共10页
为了消除噪声或野值样本对支持向量机分类器推广性能的不利影响,从数据预处理、特征提取和分类器设计等几个方面对现有的基于支持向量机的故障诊断方法进行了整体改进。一方面,在独立分量分析的基础上提出一种残余总体相关分析时域特征... 为了消除噪声或野值样本对支持向量机分类器推广性能的不利影响,从数据预处理、特征提取和分类器设计等几个方面对现有的基于支持向量机的故障诊断方法进行了整体改进。一方面,在独立分量分析的基础上提出一种残余总体相关分析时域特征提取方法,利用独立分量分析的冗余取消特性以及残余总体相关分析的整体约简能力,抽取描述不同故障模式类的典型低维特征,削减原始数据中的噪声干扰;另一方面,对各模式类特征样本进行模糊C-均值聚类,然后以类内平均距离和类间平均距离共同构建一个有效性判别准则,用于区分特征空间中的有效样本与野值点,去除野值对支持向量机目标函数的影响。在此基础上引入具有可控稀化解的前向最小平方近似支持向量机算法,并采用基于复杂多故障模式分级识别的二分类策略,共同形成一种整体改进的基于支持向量机的故障诊断方法。对齿轮箱故障的诊断结果验证了该方法的有效性,对于受强噪声干扰的小样本数据,所构建的故障分类器也具有良好的推广能力。 展开更多
关键词 支持向量机 推广性能 独立分量分析 残余总体相关分析 模糊C-均值聚类 故障诊断
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盲信号分离研究分类与展望 被引量：33
4
作者 李小军 朱孝龙 张贤达 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期399-404,共6页
通过对盲信号分离最新发展的研究,对现有的盲信号分离研究理论进行了总结分类,提取了在盲信号分离中主要使用的优化准则,通过介绍对比函数理论和局部稳定性理论,以及算法的性能指标,给出了盲信号分离的研究框架,并对盲信号分离的进一步... 通过对盲信号分离最新发展的研究,对现有的盲信号分离研究理论进行了总结分类,提取了在盲信号分离中主要使用的优化准则,通过介绍对比函数理论和局部稳定性理论,以及算法的性能指标,给出了盲信号分离的研究框架,并对盲信号分离的进一步研究方向进行了有关展望. 展开更多
关键词 盲信号分离 独立分量分析 优化准则 性能指标
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基于ICA与SVM算法的高光谱遥感影像分类 被引量：50
5
作者 梁亮 杨敏华 李英芳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2724-2728,共5页
提出了一种利用独立分量分析(ICA)与支撑向量机(SVM)算法进行高光谱遥感影像分类的新方法。采用ICA算法对高光谱遥感影像(PHI传感器获取,80波段)进行了特征提取,并以提取出的影像数据(光谱维数为20)构建SVM分类器。对SVM算法进行核函数... 提出了一种利用独立分量分析(ICA)与支撑向量机(SVM)算法进行高光谱遥感影像分类的新方法。采用ICA算法对高光谱遥感影像(PHI传感器获取,80波段)进行了特征提取,并以提取出的影像数据(光谱维数为20)构建SVM分类器。对SVM算法进行核函数删选与参数寻优后,发现采用RBF核的SVM算法(C=103,γ=0.05)分类结果最佳,分类精度与Kappa系数分别达94.5127%与0.935 1,优于BP-神经网络(分类精度39.4758%,Kappa系数0.315 5)、波谱角分类(分类精度80.282 6,Kappa系数0.770 9)、最小距离分类(分类精度85.462 7%,Kappa系数0.827 7)以及最大似然分类(分类精度86.015 6%,Kappa系数0.835 1)4种方法。针对分类结果常出现的"椒盐"现象,利用形态学算子对SVM(RBF核)分类结果进行了类别集群处理,将分类精度与Kappa系数分别提高至94.758 4%与0.938 0,获得了更接近实况的分类图像。结果表明:ICA结合SVM算法准确率高,是高光谱遥感影像分类的优选方法,且类别集群是优化影像分类的有效方法之一。 展开更多
关键词 高光谱 分类 支撑向量机(SVM) 独立分量分析(ica) 类别集群
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基于独立分量分析的EMD模态混叠消除方法研究 被引量：52
6
作者 汤宝平 董绍江 马靖华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1477-1482,共6页
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法中存在的模态混叠现象,提出一种应用独立分量分析进行模态混叠消除的新方法。首先应用形态学滤波方法将信号中的噪声予以消除,减少由于噪声因素造成的模态混叠现象。然后将信号... 针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法中存在的模态混叠现象,提出一种应用独立分量分析进行模态混叠消除的新方法。首先应用形态学滤波方法将信号中的噪声予以消除,减少由于噪声因素造成的模态混叠现象。然后将信号进行EMD分解,获得不同的IMF分量,将存在模态混叠成分的IMF分量进行相空间重构,利用基于峭度最大化的独立分量分解算法实现混叠成分的分离,仿真分析和工程应用的结果表明,所提方法能有效地消除EMD分解过程中的模态混叠现象。 展开更多
关键词 经验模态分解 模态混叠 形态学滤波 相空间重构 独立分量分析
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基于独立分量分析的人脸自动识别方法研究 被引量：28
7
作者 丁佩律 梅剑锋 +1 位作者 张立明 康学雷 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期361-364,共4页
提出了一种独立分量分析 ( ICA )和遗传算法 ( GA )相结合的人脸自动识别方法 ,人脸图像的独立基的获取是采用基于四阶统计信息的 ICA算法 ;为了减少计算复杂度 ,对原图像进行滤波降维 ,并用遗传算法对 ICA求得的独立基集合进行搜索得... 提出了一种独立分量分析 ( ICA )和遗传算法 ( GA )相结合的人脸自动识别方法 ,人脸图像的独立基的获取是采用基于四阶统计信息的 ICA算法 ;为了减少计算复杂度 ,对原图像进行滤波降维 ,并用遗传算法对 ICA求得的独立基集合进行搜索得到了一个最优的独立基子集 ;最后 ,选择合适的分类器根据待识别图像在独立基上投影系数进行分类判决 .对人脸图像库的实验表明本方法识别率比基于主元分析的特征脸方法高 ,且计算量小于传统的基于 展开更多
关键词 独立分量分析 ica 主分量分析 PCA 遗传算法 GA 人脸 自动识别 图像处理
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基于PCA和ICA的人脸识别 被引量：28
8
作者 刘直芳 游志胜 王运琼 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期78-81,共4页
提出利用主成分分析 (PCA)和独立成分分析 (ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维 ,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理 ,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分 ,利用人脸影像独立基来构造一子... 提出利用主成分分析 (PCA)和独立成分分析 (ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维 ,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理 ,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分 ,利用人脸影像独立基来构造一子空间 ,最后利用待识别图像在这个空间上的投影系数进行人脸识别。从两个不同的数据集 ,将传统的PCA人脸识别算法和提出的人脸识别算法进行比较。从实验数据结果看 。 展开更多
关键词 主成分分析 独立成分分析 人脸识别 特征脸 独立影像基
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VMD和ICA联合降噪方法在轴承故障诊断中的应用 被引量：41
9
作者 马增强 柳晓云 +1 位作者 张俊甲 王建东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第13期201-207,共7页
针对振动信号易受噪声干扰的影响、故障特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)相结合的去噪方法。该方法首先利用VMD算法将振动信号分... 针对振动信号易受噪声干扰的影响、故障特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)相结合的去噪方法。该方法首先利用VMD算法将振动信号分解成若干不同频率的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),有效的抑制了LMD分解中存在的模态混叠现象和端点效应等问题,然后依据峭度准则选取相应分量进行重构,引入虚拟噪声通道;最后利用Fast ICA将重构后信号再次进行去噪处理,分离出有效的故障特征分量,从而识别故障类型。将该方法应用到滚动轴承故障数据中,并与LMD-ICA方法作对比,结果表明,提出方法不仅能够有效的解决去噪过程中丢失故障信息以及由于模态混叠导致噪声不能完全去除的问题,还能更清晰、准确地提取出故障特征频率。 展开更多
关键词 变分模态分解 独立分量分析 降噪 滚动轴承 故障诊断
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基于独立成分分析的高光谱图像数据降维及压缩 被引量：38
10
作者 冯燕 何明一 +1 位作者 宋江红 魏江 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2871-2875,共5页
该文提出了一种以高光谱图像分析为目标的基于独立成分分析的高光谱图像降维和压缩方法。该方法首先通过独立成分分析提取高光谱数据的光谱特征实现高光谱图像降维,再对降维后的图像采用预测和自适应算术编码的方法进行压缩。对220波段... 该文提出了一种以高光谱图像分析为目标的基于独立成分分析的高光谱图像降维和压缩方法。该方法首先通过独立成分分析提取高光谱数据的光谱特征实现高光谱图像降维,再对降维后的图像采用预测和自适应算术编码的方法进行压缩。对220波段和64波段高光谱数据的实验结果表明,该方法与基于主成分分析的降维相比,压缩比有所提高,特别是更有利于后续的分析处理,但峰值信噪比有所降低。 展开更多
关键词 高光谱图像压缩 独立成分分析 主成分分析 降维 分类
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基于独立分量分析的消噪方法在旋转机械特征提取中的应用 被引量：23
11
作者 季忠 金涛 +1 位作者 杨炯明 秦树人 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期50-53,共4页
为了有效提取信号特征,为后续的故障诊断分析提供足够的信息,针对旋转机械故障诊断的特点,探讨了在旋转机械振动信号采集过程中基于独立分量分析方法的降噪措施的可行性,并在此基础上,研究了基于独立分量分析的消噪方法在旋转机械升降... 为了有效提取信号特征,为后续的故障诊断分析提供足够的信息,针对旋转机械故障诊断的特点,探讨了在旋转机械振动信号采集过程中基于独立分量分析方法的降噪措施的可行性,并在此基础上,研究了基于独立分量分析的消噪方法在旋转机械升降速过程中信号特征提取中的应用。实验结果表明,利用该方法可有效消除振动信号采集过程中混入的噪声。 展开更多
关键词 旋转机械 独立分量分析 故障诊断 消噪
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脑电信号伪迹去除的研究进展 被引量：31
12
作者 杜晓燕 李颖洁 +2 位作者 朱贻盛 任秋实 赵仑 《生物医学工程学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期464-467,471,共5页
脑电(EEG)是一种反映大脑活动的生物电信号,由于它具有很高的时变敏感性,在采集时极易受到外界的干扰。如眼球运动、眨眼、心电、肌电等都会给真实的脑电信号加入噪声(伪迹)。这些噪声给脑电信号的分析处理带来了很大的困难。从剔除EEG... 脑电(EEG)是一种反映大脑活动的生物电信号,由于它具有很高的时变敏感性,在采集时极易受到外界的干扰。如眼球运动、眨眼、心电、肌电等都会给真实的脑电信号加入噪声(伪迹)。这些噪声给脑电信号的分析处理带来了很大的困难。从剔除EEG中的各种伪迹到去除噪声的效果评估研究者们都提出了很多方法。本文回顾了近些年提出的去除各种脑电信号伪迹的方法,包括回归方法、伪迹减法、主成分分析、独立变量分析和小波变换等,同时总结了各种方法的应用前提及各自的优点和不足,并对脑电信号的伪迹去除方法进行了展望。 展开更多
关键词 脑电 伪迹 独立变量分析 主成分分析 小波变换
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基于独立成分分析的多时相遥感图像变化检测 被引量：30
13
作者 钟家强 王润生 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期994-998,共5页
变化检测是通过分析多时相遥感图像间的差异实现地物变化信息的提取,而消除多时相遥感图像中的相关性是提取变化信息的一种有效途径。独立成分分析(ICA)作为近年出现的盲源分离技术,能够有效地消除多源信号间的二阶和高阶相关,经其变换... 变化检测是通过分析多时相遥感图像间的差异实现地物变化信息的提取,而消除多时相遥感图像中的相关性是提取变化信息的一种有效途径。独立成分分析(ICA)作为近年出现的盲源分离技术,能够有效地消除多源信号间的二阶和高阶相关,经其变换的各分量之间相互独立。该文提出一种应用ICA变换实现多时相遥感图像变化检测的算法,首先对多时相多光谱遥感图像进行独立成分分析,得到彼此没有相关信息的独立成分,并且各独立成分图像中的变化信息得到增强:然后通过分析变换后的独立成分实现地物的变化检测。实验结果显示该算法比传统的方法具有更好的性能。 展开更多
关键词 遥感变化检测 图像处理 独立成分分析 多时相图像 主成分分析
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基于双树复小波变换的轴承复合故障诊断研究 被引量：34
14
作者 胥永刚 孟志鹏 赵国亮 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期447-452,共6页
针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波变换和独立分量分析(ICA)结合的故障诊断方法。该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量;由于各个分量存在一定的频率混叠,对故障信号特... 针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波变换和独立分量分析(ICA)结合的故障诊断方法。该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量;由于各个分量存在一定的频率混叠,对故障信号特征提取有很大的干扰,进而引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。实验结果表明,该方法有效地分离和提取了滚动轴承复合故障的特征信息,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 双树复小波变换 独立分量分析 盲源分离 频率混叠 复合故障
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独立分量分析的基本问题与研究进展 被引量：19
15
作者 王毅 牛奕龙 陈海洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第27期38-42,82,共6页
通过对独立分量分析最新发展的研究,对现有的独立分量分析研究理论进行了总结,介绍了独立分量分析的模型定义、数学原理和应用等基本问题,剖析了独立分量分析与盲源分离、主分量分析以及白化的关系,给出了解决独立分量分析问题的研究框... 通过对独立分量分析最新发展的研究,对现有的独立分量分析研究理论进行了总结,介绍了独立分量分析的模型定义、数学原理和应用等基本问题,剖析了独立分量分析与盲源分离、主分量分析以及白化的关系,给出了解决独立分量分析问题的研究框架和各种基本方法,并指出了进一步的研究方向。 展开更多
关键词 独立分量分析 盲源分离 主分量分析 白化
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基于ICA的数字水印的方法 被引量：16
16
作者 刘琚 孙建德 张新刚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期657-660,共4页
数字水印是现在多媒体信号处理研究的一个热点,已经有许多关于数字水印嵌入和提取的方法.增强数字水印的鲁棒性是数字水印问题的关键.本文将独立分量分析用于数字水印,即把承载图像和水印图像在空间域直接混叠,并利用独立分量分析(ICA)... 数字水印是现在多媒体信号处理研究的一个热点,已经有许多关于数字水印嵌入和提取的方法.增强数字水印的鲁棒性是数字水印问题的关键.本文将独立分量分析用于数字水印,即把承载图像和水印图像在空间域直接混叠,并利用独立分量分析(ICA)的方法提取数字水印,得到了很好的结果.计算机实验结果表明这是一种鲁棒性极强的新方法. 展开更多
关键词 多媒体 独立分量分忻 数字水印
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EMD-ICA联合降噪在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：28
17
作者 张俊红 李林洁 +2 位作者 马文朋 李周裕 刘昱 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1468-1472,共5页
滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其他能量较大的振源信号的干扰,致使传统滤波降噪方法存在很大的局限性。针对这一特点,提出经验模式分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的联合降噪新方法。将单通道振动信号进... 滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其他能量较大的振源信号的干扰,致使传统滤波降噪方法存在很大的局限性。针对这一特点,提出经验模式分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的联合降噪新方法。将单通道振动信号进行EMD分解,基于互相关准则对分解后的本征模函数进行重组,构造虚拟噪声通道,并以此作为ICA的输入矩阵,采用FastICA算法实现源信号和噪声信号的分离,从而达到降噪的目的。将该方法应用于滚动轴承故障诊断中,对降噪后的重构信号进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状态。仿真和试验分析结果表明该方法有效可行。 展开更多
关键词 经验模式分解 独立分量分析 滚动轴承 故障诊断
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基于EMD与ICA的地震信号去噪技术研究 被引量：28
18
作者 王维强 杨国权 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期19-29,111,共11页
去除随机噪声是地震资料处理的重要环节,而目前的多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、损害有效信号等问题。为此,利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)能将信号自适应分解为不同尺度振动模态的优点及独立分量... 去除随机噪声是地震资料处理的重要环节,而目前的多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、损害有效信号等问题。为此,利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)能将信号自适应分解为不同尺度振动模态的优点及独立分量分析(Independent Component Analysis,简写为ICA)能提取独立源信号的优势,构造了一种EMD与ICA相结合的新的去噪算法,很好地实现了地震有效信号和随机噪声的分离,在提高去噪效果的同时提高了有效信号的保幅效果。将该算法应用于仿真实验和实际资料去噪,结果都明显优于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简写为EEMD)去噪结果,地震资料的信噪比和分辨率都大大提高。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 独立分量分析(ica) 随机噪声 噪声压制 信噪比
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基于小波变换和ICA的滚动轴承早期故障诊断 被引量：28
19
作者 吴强 孔凡让 +2 位作者 何清波 刘永斌 李鹏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期835-840,共6页
滚动轴承早期故障诊断的关键在于如何从低信噪比混合信号中检测出显著的轴承故障特征频率。提出以连续小波变换(CWT)和独立分量分析(ICA)相结合的方法来诊断单通道信号的滚动轴承早期故障,提出按频谱等间隔选取伪中心频率的小波分解尺度... 滚动轴承早期故障诊断的关键在于如何从低信噪比混合信号中检测出显著的轴承故障特征频率。提出以连续小波变换(CWT)和独立分量分析(ICA)相结合的方法来诊断单通道信号的滚动轴承早期故障,提出按频谱等间隔选取伪中心频率的小波分解尺度,并对ICA处理后的信号进行包络频谱分析以确定故障类型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据对该方法进行了验证。 展开更多
关键词 小波变换 独立分量分析 单通道信号 等频率间隔
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基于独立分量分析的盲视频水印方案 被引量：16
20
作者 孙建德 刘琚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1507-1510,共4页
本文提出一种新的盲视频水印方案 .该方案利用独立分量分析方法根据相邻的视频帧提取相应的运动分量 ,并且把这些运动分量进行小波变换 ,采用邻近特征值平均法 ,将水印嵌入到运动分量中 .运动分量是视频的重要特征 ,压缩的处理对于它的... 本文提出一种新的盲视频水印方案 .该方案利用独立分量分析方法根据相邻的视频帧提取相应的运动分量 ,并且把这些运动分量进行小波变换 ,采用邻近特征值平均法 ,将水印嵌入到运动分量中 .运动分量是视频的重要特征 ,压缩的处理对于它的影响较小 ,因此可以提高鲁棒性 .基于帧的运动分量的提取避免了基于块的重复性操作 ,小波域的水印嵌入可以将水印带来的影响分散到整个帧上 ,具有良好的不可见性 .计算机仿真结果表明 ,该方法能够保证很好的视频质量 ,对于常见的视频处理有较好的鲁棒性 ,能够进行水印的盲检测 ,虚警概率小 . 展开更多
关键词 独立分量分析 盲检测 数字水印 视频水印
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