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根据真实图像和计算机生成图像在采集方式上的不同所导致的关联性差异,建立了基于隐马尔科夫模型和图像能量谱特性的插值检测算法,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对真实图像和计算机生成图像进行了分类.在哥伦比亚大学真实图像和计算机生成图像数据库上的实验结果表明,该方法可以达到98.8%的准确率,具有广阔的应用前景. 相似文献
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真实图像和计算机生成图像的鉴别是数字图像盲取证中的一个重要问题。提出了一种真实图像和计算机生成图像的鉴别方法。借用模式识别中的二分类概念,采用图像质量评价量来建立模型,以捕获真实图像和计算机生成图像的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试。实验结果表明,该方法计算方便、实用性强、可靠性高。 相似文献
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真实图像和计算机生成图像的鉴别是数字图像盲取证中的一个重要问题.提出了一种真实图像和计算机生成图像的鉴别方法.借用模式识别中的二分类概念,采用图像质量评价量来建立模型,以捕获真实图像和计算机生成图像的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试.实验结果表明,该方法计算方便、实用性强、可靠性高. 相似文献
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基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型的图像拼接检测 总被引：1，自引：0，他引：1
基于对图像拼接技术的分析,提出了基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的拼接图像检测方法,提取了图像的特征值,使用支持向量机(support vector machine,SVM)对特征值进行训练和分类,得到了较好的效果. 相似文献
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城市大气颗粒物暴露与人群健康不利效应密切相关,由于颗粒物来源广泛、组成复杂,其引致的健康毒性效应不尽相同。本研究旨在探查城市颗粒物的化学组成、来源及其对人体细胞的毒性效应。采集泰国曼谷城区一年的大气总悬浮颗粒物(TSP)样品,分析水溶性离子、微量金属元素、碳质组分及有机分子标志物含量,并利用正定矩阵因子(PMF)模型解析曼谷TSP来源;测定人肺上皮细胞A549暴露于TSP水萃取组分和有机萃取组分后细胞毒性的变化,包括细胞存活率、活性氧(ROS)生成、白细胞介素-8(IL-8)及细胞凋亡。结果表明,曼谷TSP浓度呈现干季高、湿季低的季节趋势,有机组分和水溶性离子是TSP的主要组分(>50%)。PMF模型解析结果显示,生物质燃烧(24.7%)、陆地化石燃料燃烧(21.1%)和土壤扬尘(20.6%)是干季内曼谷TSP质量浓度的主要贡献者,而湿季内曼谷TSP的主要来源为陆地化石燃料燃烧(29.5%)、生物质燃烧(16.6%)及海盐(16.0%)。曼谷TSP水萃取组分和有机萃取组分均可引起A549细胞毒性,其中TSP有机萃取组分暴露后的细胞具有更高的死亡率、ROS水平和凋亡率,而TSP水萃... 相似文献
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