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1. 基于功率谱密度的人体运动状态检测

蔺广逢张二虎顾桓潘向辉范引娣

计算机应用

摘要（1692）

PDF （657KB）（1446）

提出了一种视频图像序列中人体运动状态检测的新方法。针对传统人体状态检测方法利用数据信息的复杂性，对图像中人体外接矩形区域提取位置和尺度稳定的非结构化数据信息——关键点，计算关键点的功率谱密度，在序列视频图像中可获得关键点功率谱密度的分布，利用其分布特点判断人体运动状态。实验证明方法的有效、可行和简易。

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2. 一种基于混沌和独立成分分析的自适应多重数字水印算法

鲁继文;张二虎

计算机应用 2005, 25 (12): 2736-2738.

摘要（1930）

PDF （793KB）（1366）

采用混沌和独立成分分析技术，提出了一种在小波域自适应嵌入多重数字水印的算法。首先根据一个混沌标签序列从原图像中抽取一子图像，并对其进行小波分解，然后将多个互相独立的混沌水印信号依次嵌入到子图像的中频小波系数中，并自适应确定嵌入强度。根据Newman-Pearson准则检测水印是否存在，若存在，采用独立成分分析的方法提取出水印并进一步判断是否为原始水印。水印的检测与提取过程都不需要原始图像。仿真结果表明该算法对各种常见的攻击有着良好的鲁棒性，有效地解决了数字产品的多著作权问题。

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3. 基于分类器的图像模糊边缘检测快速算法

鲁继文;张二虎

计算机应用 2005, 25 (10): 2374-2375.

摘要（1675）

PDF （651KB）（1314）

通过对PalKing边缘检测算法的分析，提出了一种新的模糊边缘检测快速算法。首先对图像进行模糊增强，然后依据当前像素及其8-邻域像素的灰度，设计了一个分类器，通过计算相对于该分类器的模糊隶属度函数值，对像素进行边缘分类；最后锐化所得的边缘像素，剔除噪声。算法抛弃了PalKing方法中复杂的迭代运算，同时也克服了PalKing算法中对图像低灰度值边缘信息的丢失，还可以通过设置不同的参数来检测不同细节的边缘。实验结果表明，该快速算法比PalKing算法的边缘检测能力更强，同时运算速度提高了约20倍。