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RSS订阅原创 图像处理之《生成式隐写研究》论文阅读
相比于嵌入式隐写方案，生成式隐写方案针对现有基于统计特征的隐写分析方法具有较好的抗检测性能，因此逐渐成为信息隐藏领域的研究热点。本文首先对四类生成式隐写方案进行详细地描述和分析，包括：(1)图像生成式隐写方案；(2)文本生成式隐写方案；(3)音频生成式隐写方案；(4)社交网络行为生成式隐写方案；其次，通过实验详细分析和对比了各种图像和文本生成式隐写方法的性能；最后，本文分析了当前生成式隐写方案仍然存在的问题，并提出相应的解决方案和展望未来的发展方向
2024-02-17 07:00:00
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原创 图像处理之《寻找和隐藏：通过深度强化学习的对抗隐写术》论文阅读
本文介绍了一种通过强化学习和对抗样本实现的自适应局部图像隐写系统(AdaSteg)。所提出的方法允许在封面的局部区域内自适应隐藏给定的秘密，从而使隐写术更加安全。此外，该算法使多秘密隐写术成为可能，即一个封面可以隐藏多个秘密图像，从而解决了以往隐写术方法中一个秘密一个封面的困境。此外，我们设计了一个新的标准来综合评价局部隐写的质量，并收集了一个新的数据集专门用于图像隐写任务。实验结果表明，该算法的结果优于现有方法。在我们未来的工作中，我们将进一步扩展所提出的方法到视频和音频隐写术
2024-02-16 07:00:00
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原创 图像处理之《生成隐写术中秘密到图像的可逆变换》论文阅读
本文为生成隐写提供了一种新的思想。提出了基于Glow模型的两种秘密到图像的可逆变换方案，即S2IRT和SE-S2IRT，实现生成式隐写。所提出的隐写方法可以实现出色的隐藏能力(超过4bpp)和准确的信息提取(几乎100%的准确率)，同时保持良好的抗检测性和不可感知性。它的性能明显优于最先进的设备。此外，SE-S2IRT可以显著提高对各种常见攻击的鲁棒性
2024-02-15 07:00:00
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原创 图像处理之《神经网络模型的通用隐写框架》论文阅读
在本文中，我们提出了一个通用的隐写框架，用于神经网络实现隐蔽通信。首先，我们设计了一种基线隐写方法，在网络训练过程中将秘密数据嵌入到给定神经网络(封面网络)的卷积层中。对于包含秘密数据的网络(隐写网络)，使用矩阵乘法对卷积层的参数进行编码以提取数据。在基线隐写方法的基础上，我们分别针对不同场景扩展了多源和多通道隐写方案，其中允许多个代理在发送方或接收方嵌入或提取秘密数据。同一侧的多个发送方或接收方不知道彼此的存在，保证了每对发送方和接收方之间通信的独立性和安全性
2024-02-14 07:00:00
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原创 图像处理之《黑盒扰动的可逆噪声流鲁棒水印》论文阅读
近年来，基于深度学习的数字水印框架得到了广泛的研究。现有的方法大多采用基于“编码器-噪声层-解码器”的架构，其中嵌入和提取过程分别由编码器和解码器完成。然而，这种框架的一个潜在缺点是编码器和解码器可能不能很好地耦合，导致编码器可能会将一些冗余特征嵌入到主机图像中，从而影响整个算法的不可见性和鲁棒性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于流的鲁棒水印框架。该框架的基本组成部分是一个可同时实现嵌入和提取的可逆上下采样神经块。因此，编码后的特征与解码器需要的特征保持高度的一致性，有效地避免了冗余特征的嵌入
2024-02-13 07:00:00
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原创 图像处理之《隐写网络的隐写术》论文阅读
隐写术是一种在双方之间进行秘密通信的技术。随着深度神经网络(DNN)的快速发展，近年来越来越多的隐写网络被提出，并显示出良好的性能。与传统的手工隐写工具不同，隐写网络的规模相对较大。如何在公共信道上秘密传输隐写网络引起了人们的关注，这是隐写技术在实际应用中的关键阶段。为了解决这一问题，本文提出了一种新的隐写网络隐写方案。不像现有的隐写方案，其重点是微妙的修改封面数据，以适应秘密。我们建议将隐写网络(称为秘密DNN模型)伪装成执行普通机器学习任务(称为隐写任务)的隐写DNN模型
2024-02-12 07:00:00
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原创 图像处理之《鲁棒图像隐写术：隐藏频率系数中的信息》论文精读
隐写术是一种将秘密信息隐藏到公共多媒体对象中而不会引起第三方怀疑的技术。然而，大多数现有的工作不能提供良好的抗有损JPEG压缩鲁棒性，同时保持相对较大的嵌入容量。提出了一种基于可逆神经网络的端到端鲁棒隐写系统。该方法将秘密信息直接隐藏到封面图像的离散余弦变换(DCT)系数中，而不是隐藏在空间域中，显著提高了鲁棒性和抗隐写安全性。实验结果表明，该方法的误差率明显低于其他现有的隐藏方法。例如，我们的方法在每像素1比特(bpp)的嵌入负载下实现了0错误率的可靠提取
2024-02-10 07:00:00
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原创 图像处理之《生成隐写网络》论文精读
隐写术通常修改封面媒体以嵌入秘密数据。最近出现了一种新的隐写方法，称为生成隐写(GS)，其中隐写图像(包含秘密数据的图像)直接从秘密数据生成，而不需要封面介质。然而，现有的GS方案经常因性能差而受到批评。在本文中，我们提出了一种先进的生成隐写网络(GSN)，它可以在不使用封面图像的情况下生成逼真的隐写图像。我们首先引入了互信息机制，这有助于实现高的秘密提取精度。我们的模型包含四个子网络，即图像生成器(G)、鉴别器(D)、隐写分析器(S)和数据提取器(E)
2024-02-09 07:00:00
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原创 信息隐藏研究新动向
信息隐藏有三十年的研究历史，在隐写、数字水印、可逆数据隐藏等方面，国内外发展了一系列新技术与新方法。随着深度学习时代的来临，信息隐藏研究出现了新的变化。一方面，深度学习技术在信息隐藏的发展中发挥了重要作用；另一方面，信息隐藏也被运用到多种其它技术的研究中
2024-02-08 07:00:00
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原创 图像处理之《生成隐写流》论文阅读
生成隐写术(GS)是一种新的数据隐藏方式，其特点是直接从秘密数据生成隐写介质。现有的GS方法通常因性能差而受到批评。本文提出了一种新的基于流的GS方法——生成隐写流(GSF)，该方法可以直接生成隐写图像而不需要封面图像。我们将隐写图像生成和秘密数据恢复过程作为一个可逆变换，在输入的秘密数据和生成的隐写图像之间建立可逆的双客观映射。在前向映射中，将秘密数据隐藏在Glow模型的输入潜变量中，生成隐写图像。通过反向映射，可以从生成的隐写图像中准确地提取隐藏数据
2024-02-07 07:00:00
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原创 图像处理之《基于端到端哈希生成模型的鲁棒无覆盖图像隐写》论文精读
近年来，无覆盖隐写算法因其完全抵抗隐写分析算法的能力而引起了越来越多的研究关注。然而，现有的算法在面对几何攻击和非几何攻击时，无法达到同样的鲁棒性平衡。此外，现有的方法大多需要在隐写图像的同时传输一些辅助信息，这增加了隐写信息的成本。提出了一种基于哈希生成模型的鲁棒无覆盖图像隐写算法。与现有方法不同的是，哈希序列是由端到端的CNN模型生成的，输入是原始图像，输出是相应的哈希序列。因此，隐藏秘密信息时不需要传输辅助信息。此外，还引入了注意力机制和对抗训练来提高模型的鲁棒性。损失函数被重新设计以适应这些操作
2024-02-04 07:00:00
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原创 图像处理之《可逆重缩放网络及其扩展》论文精读
图像重缩放是一种常用的双向操作，它首先将高分辨率图像缩小以适应各种显示器或存储和带宽友好，然后将相应的低分辨率图像放大以恢复原始分辨率或放大图像中的细节。然而，非单射下采样映射丢弃了高频内容，导致逆恢复任务存在不适定问题。这可以抽象为具有信息损失的一般图像退化-恢复问题。在这项工作中，我们提出了一个新的可逆框架来处理这一普遍问题，该框架从一个新的角度来模拟双向退化和恢复，即可逆双射变换。该框架的可逆性使其能够以分布的形式对退化前的信息损失进行建模，从而缓解恢复后的不适定问题
2024-02-02 20:39:54
1208
原创 图像处理之《用于统一源跟踪和深度伪造检测的深度可分离水印SepMark》论文精读
为了完成这个取证生态系统，我们提出了名为SepMark的主动式解决方案，该解决方案为源跟踪和Deepfake检测提供了统一的框架。SepMark源自基于编码器-解码器的深度水印，但具有两个可分离的解码器。SepMark首次提出了深度可分离水印，为已建立的深度水印研究带来了一种新的范式，即单个编码器优雅地嵌入一个水印，而两个解码器可以在不同的鲁棒性水平上分别提取水印。抗各种失真的鲁棒解码器Tracer可能具有过高的鲁棒性，使水印在Deepfake之前和之后都能存活
2024-01-22 17:05:19
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原创 图像处理之《基于多MSB预测和Huffman编码的加密图像可逆数据隐藏》论文精读
随着云存储和隐私保护的发展，可逆数据隐藏在加密图像中(RDHEI)作为一种技术越来越受到人们的关注，它可以：在图像加密领域嵌入额外的数据，确保嵌入的数据可以无差错地提取，原始图像可以无损地恢复。本文提出了一种基于多MSB(最高有效位)预测和Huffman编码的大容量RDHEI算法。首先，自适应预测每个像素的多MSB，并在原始图像中进行Huffman编码标记。然后，采用流密码法对图像进行加密。最后，利用空出的空间可以通过多MSB替换来嵌入额外的数据。实验结果表明，与现有方法相比，该方法具有更高的嵌入容量。
2023-10-24 07:00:00
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原创 软件工程从理论到实践客观题汇总(头歌第九章至第十七章)
软件系统的这些变化正成为重要的驱动力，推动软件工程的快速发展。近年来，软件产业界和学术界提出了诸多新颖实用的软件工程过程和方法，如软件众包、群体化软件开发、数据驱动软件工程、智能化软件开发、敏捷开发、DevOps 等，广泛应用于复杂软件系统的开发和运维,取得了以开源软件等为代表的诸多成功实践，产生了大量的软件资源和群智开发知识。
2023-10-05 07:00:00
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原创 软件工程从理论到实践客观题汇总(头歌第一章至第八章)
软件工程从理论到实践系统和深入地介绍了软件工程的过程、方法学和工具。全书分为六个部分，共十六章。
2023-10-04 16:52:20
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原创 形式化验证方法研究综述
形式化验证是证明软件、硬件或系统正确性的一种方法，近年来受到了越来越多的关注。 本文对形式化验证的研究进行了综述。首先介绍了形式化验证的基本概念，然后重点介绍了形式化验证的三种技术，包括模型检测、定理证明和等价性验证等。此外，通过两篇论文介绍了形式化验证在软件和硬件系统开发中的应用和实现、形式化验证工具的发展和使用。最后，对形式化验证的未来发展进行了展望，认为人们应该不断探索新的理论和工具，以提高形式化验证的效率和可用性
2023-09-22 10:22:36
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原创 图像处理之《基于语义对象轮廓自动生成的生成隐写术》论文精读
文章提出了一个通过自动生成语义对象轮廓的生成隐写术框架，其中给定的秘密信息被编码为解耦特征，即对象轮廓，以保持分布的方式用于隐写图像的生成。在这个框架中，我们提出了一个轮廓生成对抗网络(CtrGAN)，该网络由轮廓生成器和轮廓判别器组成，并通过强化学习进行对抗性训练。为了实现生成式隐写，利用训练好的CtrGAN的轮廓生成器，设计了一种基于轮廓点选择(CPS)的编码策略，将秘密信息编码为轮廓。然后，利用BicycleGAN将生成的轮廓变换为相应的隐写图像。
2023-09-21 09:43:25
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原创 2024软件工程考研之《软件工程导论》专业课复习
考察《软件工程导论》的基本题型共五种：选择题、填空题、简答题、设计题和计算题。选择题和填空题主要都是对课本细小知识点的考察，一般比较容易得分，但也不排除从课本的犄角旮旯抽出一句话让你填空，情况较少。简答题主要是对课本的重要论述进行考察，其实选择、填空和简答题是一起复习的，一个选择题可以扩展为一个填空题或一个简答题。设计题一般是给出一个应用场景，需要我们画出课本中涉及到的各种图比如类图、状态图、时序图等。可能每个人思考的逻辑不太一样，但画出的图大体上相同即可，最重要的是每种图的基本画法不能出错。
2023-04-12 13:36:05
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原创 2023年河海软工学硕846考情分析
2023年考研已经尘埃落定，几家欢喜几家忧。3月29号河海大学计算机与信息学院已经公布拟录取的统考名单，本文结合已公布的复试名单对今年的河海软工学硕846的实际考研情况作简要分析，主要分为四个方面：复试分数线、初试成绩、复试人数和线下复试。
2023-04-07 09:14:26
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原创 数字孪生技术研究综述
数字孪生作为实现数字化、智能化、服务化等先进理念的重要使能技术，当前备受学术界和工业界关注。模型是数字孪生的基础和核心，而传统数字孪生三维模型已无法满足现阶段技术发展与应用需求。本文基于已经提出的数字孪生的五维结构模型，从实际应用需求出发，介绍了数字孪生驱动的6条数字孪生驱动的基本准则并使用数字孪生标准体系框架对数字孪生技术的落地应用作了有效指导。同时数字孪生技术已经广泛应用于各行各业，本文对其中6个热门领域：航空航天、智能制造、智慧城市、智慧水利、智能电网和交通运输所使用的数字孪生技术的落地应用进行了说明
2023-03-15 07:00:00
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原创 数据挖掘分类算法的学习总结
大数据时代的我们每时每刻都在产生海量数据，如何快速准确获取其中有价值的数据一直是亟待解决的问题。数据挖掘技术的应运而生为该问题提供了解决手段，作为数据挖掘核心内容之一的分类算法同样发挥了至关重要的作用。本文主要对数据挖掘分类算法进行研究，介绍了常用分类算法的基本思想及其优缺点，有助于未来对算法进行相应的改进，再通过其部分实际应用展示了在不同领域中分类算法的良好分类效果。
2023-03-14 07:00:00
2411
原创 项目进度管理研究综述
本文通过对项目进度管理的研究，对国内外学者在项目进度管理领域内的主要研究成果进行了罗列和展示，同时对项目进度管理过程中所使用的六种工具和方法进行了简要介绍。最后，我们针对目前项目进度管理中存在的问题和挑战，提出了四个方面改进的建议。
2023-03-13 07:00:00
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原创 基于深度学习的需求分类研究综述
需求工程(RE)是软件开发生命周期中最关键的阶段[1]，在软件开发的失败或成功中扮演着重要角色。需求工程的目的是精确地指定所需系统[2]必须满足或拥有的需求。RE涉及到提取、记录、分析、验证和管理需求[3]的广泛任务。需求代表了所有这些任务的核心元素。它是一个广泛的概念，描述了一个目的、一个需要、一个目标、一个功能、一个约束、一个质量、一个行为、一个服务、一个条件或一个能力。目前对于需求分类的方法可以分为三类：基于人工的需求分类，基于传统机器学习(ML)的需求分类和基于深度学习(DL)的需求分类。
2023-03-12 07:00:00
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原创 最强Microsoft Edge插件安装
浏览器插件是通过安装一些功能性插件，将其嵌入在浏览器内，来增加浏览器的功能，本文主要介绍常用的浏览器插件
2023-03-11 14:33:17
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原创 可逆神经网络的研究及其在图像中应用
可逆神经网络(INN)自被提出以来，就受到了广泛关注。由于其双射构造和高效可逆性，INN被用于各种推理任务，如图像隐藏、图像重缩放、图像着色、图像压缩和视频超分辨率等等。本文针对最新关于INN在图像方面应用的文献进行介绍，包括每篇文献的基本原理和个人理解。最后对所介绍的文献进行总结，指出各自的优缺点并对未来INN在图像方面应用展开思考。
2023-03-11 07:00:00
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原创 使用Matlab批量读取、处理和保存文件
Matlab 批量读取，处理及保存图片。在编写Matlab代码时，注意复制路径的最后需要再加上/；读取图片的时候要注意将之前的路径添加一起；需要将循环变量 i 转换成字符串。
2023-01-13 21:26:26
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1
原创 数据集批量处理——将指定路径下文件按重新排序再命名
我们在处理数据集时，可能会将数据集划分为不同部分，直接复制到不同文件夹。但是复制到不同文件夹中，会出现文件名不是从1开始编号如下图所示。显然，手动一个一个修改文件名不现实。
2023-01-13 20:58:55
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原创 河海大学软件工程学硕考研复试经验贴
写下这篇文章的目的主要是分享一下我在准备河海软工学硕复试时的所见所闻所感，大家就当做一篇经验贴来看吧。都说初试决定资格，复试决定成败。这句话是没有错的，想必大家都听说过每年都有很多高分复试被刷，虽然这是小概率事件，但是你踏踏实实地准备复试总归是好的。
2022-12-26 07:00:00
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原创 AutoDL+Xftp+Xshell+VSCode配合使用教程
AutoDL是一款经过众多算法业内大牛精心调教的云GPU深度学习环境出租平台，一款高效的云GPU深度学习出租平台成为每一个深度学习的从业者的最大痛点。Xftp是一个灵活和轻量级SFTP / FTP客户端用户需要安全地通过网络传输文件。它提供了强大的功能,如直接编辑多个窗格,文件夹同步,他们支持,服务器到服务器转移和第三方编辑器集成。Xshell是一个功能强大的终端模拟器,支持SSH,SFTP、TELNET、远程登录命令连接。
2022-12-24 06:00:00
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原创 使用Anaconda安装TensorFlow详细教程
TensorFlow 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经网络模型。
2022-12-23 10:06:48
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原创 Adobe Pro DC 2022 软件详细安装教程
Adobe Acrobat Pro DC 2022是一款由Adobe官方推出的PDF编辑和阅读软件，是目前互联网上最专业最优秀的桌面pdf解决方案，它将全球最佳的PDF解决方案提升到新的高度，配有直观触控式界面，通过开发强大的新功能，使用户能在任何地方完成工作。 新工具中心可更简单迅速的访问最常使用的工具。Acrobat DC可利用Photoshop强大的图像编辑功能，将任何纸质文件转换为可编辑的电子文件，用于传输、签字。Acrobat DC 是完全重塑的全球最佳 PDF 解决方案的桌面版。
2022-12-18 06:00:00
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9
原创 Win10关闭安全中心的病毒和威胁实时保护
大家在下载软件时，经常会遇到这样的问题：当我们下载好一个软件安装包时，当双击进行安装时，电脑却报出“无法成功完成操作，因为文件包含病毒或潜在的垃圾软件”。这是Win10的安全中心误以为此为问题软件，强制无法安装。
2022-12-17 09:00:21
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原创 Anaconda中安装cv2包详细教程
OpenCV（开源计算机视觉库）是在 BSD 许可下发布的，因此它可以免费用于学术和商业用途。它具有 C++，Python 和 Java 接口，支持 Windows，Linux，Mac OS，iOS 和 Android。OpenCV 专为提高计算效率而设计，专注于实时应用。该库以优化的 C/C++ 编写，可以利用多核处理。通过 OpenCL 启用，它可以利用底层异构计算平台的硬件加速
2022-12-15 06:00:00
30665
1
原创 Pytorch安装详细过程及遇到的问题解决
PyTorch 是一个基于 python 的科学计算包，主要针对两类人群：作为 NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算；作为一个高灵活性，速度快的深度学习平台。
2022-12-14 06:00:00
4020
原创 CUDA安装详细教程
CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。Nvidia官方提供的CUDA 库是一个完整的工具安装包，其中提供了 Nvidia驱动程序、开发 CUDA 程序相关的开发工具包等可供安装的选项。
2022-12-12 11:16:53
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原创 Anaconda安装详细教程
Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
2022-12-12 06:00:00
4753
原创 Windows10下cmd中nvidia-smi命令输入无效的解决办法
将该路径添加到系统的环境变量中的Path中，再一路确定即可。重新打开cmd窗口，输入进行测试，成功显示即可，可以本机电脑的CUDA版本号。
2022-12-11 20:22:48
11715
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软件设计（设计模式）课程实验报告.docx
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Java实验报告配套Java程序设计基础（第3版）实验指导书使用
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