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1. 基于深度卷积神经网络的物体识别算法

黄斌, 卢金金, 王建华, 吴星明, 陈伟海

计算机应用 2016, 36 (12): 3333-3340. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3333

摘要（885）

PDF （1436KB）（1303）

针对传统物体识别算法中人工设计出来的特征易受物体形态多样性、光照和背景的影响，提出了一种基于深度卷神经网络的物体识别算法。该算法基于NYU Depth V2场景数据库，首先将单通道深度信息转换为三通道；再用训练集中的彩色图片和转换后的三通道深度图片分别微调两个深度卷积神经网络模型；然后用训练好的模型对重采样训练集中的彩色和深度图片提取模型第一个全连接层的特征，并将两种模态的特征串联起来，训练线性支持向量机（LinSVM）；最后将所提算法应用到场景理解任务中的超像素特征提取。所提方法在测试集上的物体分类准确度可达到91.4%，比SAE-RNN方法提高4.1个百分点。实验结果表明所提方法可提取彩色和深度图片高层特征，有效提高物体分类准确度。

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2. 高效的基于身份签名方案的安全性分析

黄斌邓小鸿

计算机应用 2013, 33 (01): 168-170. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00168

摘要（846）

PDF （475KB）（540）

基于身份的签名方案是许多密码协议的基础。通过对谷科等(谷科,贾维嘉,姜春林.高效安全的基于身份的签名方案.软件学报,2011,22(6):1350-1360)提出的基于身份的高效签名方案进行分析，提出了两种等价的签名生成算法，指出该方案不满足基于身份签名方案的基本安全性质。分析表明，任何攻击者都可以利用所提出的等价的私钥和签名生成算法来伪造任意用户的私钥以及任何用户对任意消息的有效签名。同时也分析了原方案不安全的原因，并指出设计比经典方案更加高效的基于身份签名方案是几乎不可能的。

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3. 自适应高容量医学图像可逆数据隐藏算法

黄斌史亮邓小鸿陈志刚

计算机应用 2012, 32 (10): 2779-2782. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02779

摘要（824）

PDF （603KB）（419）

提出了一种新的医学图像无损数据隐藏算法,根据医学图像特点,将隐秘信息分别嵌入在感兴趣区域和非感兴趣区域中。在非感兴趣区域中,采用自适应整数变换方法增大嵌入容量并控制失真；在感兴趣区域,采用最低有效位替换方法控制水印图像质量。实验结果表明,算法的嵌入容量在1.2bpp到1.7bpp之间,而峰值信噪比保持在43dB左右。与现有相关算法相比,嵌入容量具有明显优势并保持较高的图像质量。另外,本方法计算复杂度低,能方便应用于实际的医学信息系统中。

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