一种基于BoW模型的图像分类方法研究

一种基于GAN和纠错编码技术的无嵌入隐写方法作者：梁天一梁谦旺施秦魏苏航蒋翠玲来源：《计算技术与自动化》2021年第04期摘要：为解决传统的信息隐藏技术中隐写容量小和隐写安全性低的不足，提出了利用生成式对抗网络（GAN）的无载体信息隐藏方法。

首先利用噪声驱动生成器直接生成含密图像，然后训练秘密信息提取器以恢复隐藏的秘密消息。

同时，进一步优化了提取器的训练任务，并引入冗余纠错编码技术。

实验结果表明，相比同类方法，在大隐写容量的情况下，具有更高的信息提取准确率，同时加快了提取器的训练收敛速度。

关键词：信息隐藏;无嵌入隐写;生成式对抗网络;纠错编码中图分类号：TP39 文献标识码：AAbstract：A coverless information hiding method using Generative Adversarial Network （GAN） is proposed to address the shortcomings of the traditional information hiding techniques in terms of small hiding capacity and low security.Firstly， a generator is used to generate the digital imagedriven by the secret data directly. Next， the extractor for secret is trained to extracthidden information.At the same time， the training task of the extractor is further optimized and redundant error correction coding techniques are introduced. Compared with similar algorithms，at high steganography capacity，the proposed method ensures higher information extraction accuracy andfasterthe convergence speed intrainingstageofextractor.Key words： information hiding; steganography without embedding; generative adversarial network; error correcting codes隐写是信息安全领域的重要技术之一，它将秘密信息嵌入到载体中以形成隐秘体，从而实现保密通信的目的。

基于深度学习的图像特征提取算法研究第一章绪论随着计算机科学和人工智能的发展，图像处理这一领域也得到了迅猛的发展。

图像处理主要包括图像获取、图像处理、图像分析、图像识别等几个方面，其中图像识别是其中最为重要的一个方面。

在图像识别中，图像特征提取是必不可少的一个环节。

传统的图像特征提取算法，如SIFT、SURF等，虽然在一定程度上能够对图像进行特征提取，但仍然存在一些不足。

为此，本文提出了基于深度学习的图像特征提取算法。

第二章深度学习的基础知识2.1 深度学习的概念深度学习是人工智能的一个分支，它是通过构建多层神经网络模型来实现自动化的特征提取和分类。

深度学习的本质是利用多层非线性变换将原始输入转换为高层抽象特征进行分类。

2.2 深度学习的网络结构深度学习通常采用神经网络结构，其中最为著名的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。

其中CNN主要用于图像处理，RNN主要用于序列数据处理。

2.3 深度学习的常见算法深度学习的常见算法包括深度前馈网络（Deep Feedforward Network, DFN）、CNN、RNN、自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）等。

第三章基于深度学习的图像特征提取算法3.1 图像预处理在深度学习中，图像预处理是非常重要的一步，它可以有效提高特征的稳定性和鲁棒性。

常见的图像预处理包括图像归一化、颜色空间转换、图像增强等。

3.2 特征提取在基于深度学习的图像特征提取算法中，特征提取通常采用卷积神经网络。

卷积神经网络通常包括多层卷积层、池化层和全连接层。

其中卷积层和池化层能够对图像进行特征提取和降维，全连接层则可以对降维后的特征进行分类。

3.3 特征表示图像特征提取后，需要对特征进行表示。

Bow模型（解释的很好）Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR领域. 该模型忽略掉⽂本的语法和语序, ⽤⼀组⽆序的单词(words)来表达⼀段⽂字或⼀个⽂档. 近年来, BoW模型被⼴泛应⽤于计算机视觉中. 与应⽤于⽂本的BoW类⽐, 图像的特征(feature)被当作单词(Word).引⼦: 应⽤于⽂本的BoW modelWikipedia[1]上给出了如下例⼦:John likes to watch movies. Mary likes too.John also likes to watch football games.根据上述两句话中出现的单词, 我们能构建出⼀个字典 (dictionary):{"John": 1, "likes": 2, "to": 3, "watch": 4, "movies": 5, "also": 6, "football": 7, "games": 8, "Mary": 9, "too": 10}该字典中包含10个单词, 每个单词有唯⼀索引, 注意它们的顺序和出现在句⼦中的顺序没有关联. 根据这个字典, 我们能将上述两句话重新表达为下述两个向量:[1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1][1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]这两个向量共包含10个元素, 其中第i个元素表⽰字典中第i个单词在句⼦中出现的次数. 因此BoW模型可认为是⼀种统计直⽅图 (histogram).在⽂本检索和处理应⽤中, 可以通过该模型很⽅便的计算词频.应⽤于计算机视觉的BoW model[2]Fei-fei Li[3]在中提出了⽤BoW模型表达图像的⽅法. 他们认为, 图像可以类⽐为⽂档(document), 图像中的单词(words)可以定义为⼀个图像块(image patch)的特征向量. 那么图像的BoW模型即是 “图像中所有图像块的特征向量得到的直⽅图”. 建⽴BoW模型主要分为如下⼏个步骤: 1. 特征提取假设有N张图像, 第i张图像图像可由n(i)个image patch组成, 也即可以由n(i)个特征向量表达. 则总共能得到sum(n(i))个特征向量(即单词).特征向量可以根据特征问题⾃⾏设计, 常⽤特征有Color histogram, SIFT, LBP等.2. ⽣成字典/码本(codebook)对上⼀步得到的特征向量进⾏聚类(可以使⽤K-means等聚类⽅法), 得到K个聚类中⼼, ⽤聚类中⼼构建码本.3. 根据码本⽣成直⽅图对每张图⽚, 通过最近邻计算该图⽚的每个 “单词”应该属于codebook中的 “哪⼀类”单词, 从⽽得到该图⽚对应于该码本的BoW表⽰. Reference[1]. Bag-of-words model. (2012, November 30). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 11:48, December 3, 2012, from[2]. Bag-of-words model in computer vision. (2012, October 11). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 11:50, December 3, 2012, from[3]. L. Fei-Fei and P. Perona (2005). . Proc. of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. pp. 524–531.。

面向图像分类的视觉Transformer研究进展彭斌;白静;李文静;郑虎;马向宇【期刊名称】《计算机科学与探索》【年(卷),期】2024(18)2【摘要】Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,在计算机视觉中展现出巨大的潜力。

而在图像分类任务中,关键的挑战是高效而准确地捕捉输入图片的局部和全局特征。

传统方法使用卷积神经网络的底层提取其局部特征,并通过卷积层堆叠扩大感受野以获取图像的全局特征。

但这种策略在相对短的距离内聚合信息,难以建立长期依赖关系。

相比之下,Transformer的自注意力机制通过直接比较特征在所有空间位置上的相关性,捕捉了局部和全局的长距离依赖关系,具备更强的全局建模能力。

因此,深入探讨Transformer在图像分类任务中的问题是非常有必要的。

首先以Vision Transformer为例,详细介绍了Transformer的核心原理和架构。

然后以图像分类任务为切入点,围绕与视觉Transformer研究中的性能提升、计算成本和训练优化相关的三个重要方面,总结了视觉Transformer研究中的关键问题和最新进展。

此外,总结了Transformer在医学图像、遥感图像和农业图像等多个特定领域的应用情况。

这些领域中的应用展示了Transformer的多功能性和通用性。

最后,通过综合分析视觉Transformer在图像分类方面的研究进展,对视觉Transformer的未来发展方向进行了展望。

【总页数】25页(P320-344)【作者】彭斌;白静;李文静;郑虎;马向宇【作者单位】北方民族大学计算机科学与工程学院;图像图形智能信息处理国家民委重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.面向视觉检测的深度学习图像分类网络及\r在零部件质量检测中应用2.基于计算机视觉的Transformer研究进展3.基于数据增强视觉Transformer的细粒度图像分类4.面向高光谱医学图像分类的空-谱自注意力Transformer5.基于ResNeSt和改进Transformer的多标签图像分类算法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

算法论文范文摘要本文介绍了一种基于深度学习的图像分类算法。

该算法采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，并结合支持向量机（SVM）进行分类。

实验结果表明，该算法在多个数据集上均取得了优秀的分类效果。

引言图像分类是计算机视觉领域的一个重要问题。

在实际应用中，我们需要将大量的图像按照其所属的类别进行分类。

传统的图像分类方法通常采用手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。

这些方法虽然在一定程度上能够提取出图像的特征，但是其性能受到了很多限制，如对光照、旋转、尺度等变化的敏感性。

近年来，深度学习技术的发展为图像分类带来了新的思路。

卷积神经网络（CNN）是一种基于深度学习的图像分类方法，其可以自动学习图像的特征，并且对于光照、旋转、尺度等变化具有较好的鲁棒性。

本文提出了一种基于CNN的图像分类算法，并结合支持向量机（SVM）进行分类。

算法描述数据预处理在进行图像分类之前，我们需要对数据进行预处理。

本文采用了CIFAR-10数据集进行实验，该数据集包含了10个类别的60000张32x32的彩色图像。

我们首先将图像进行归一化处理，将像素值缩放到[0,1]之间。

然后，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含50000张图像，测试集包含10000张图像。

特征提取本文采用了一个5层的卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。

该网络的结构如下所示：Convolutional layer (32 filters, 3x3 kernel, stride 1)ReLU activationMax pooling layer (2x2 kernel, stride 2)Convolutional layer (64 filters, 3x3 kernel, stride 1)ReLU activationMax pooling layer (2x2 kernel, stride 2)Convolutional layer (128 filters, 3x3 kernel, stride 1)ReLU activationMax pooling layer (2x2 kernel, stride 2)Fully connected layer (1024 units)ReLU activation在训练过程中，我们采用了随机梯度下降（SGD）算法进行优化。

基于Bow-Tie的复杂场景保护层分析方法研究
金浩;汪宏;李雁;赵积洲
【期刊名称】《化肥设计》
【年(卷),期】2024(62)2
【摘要】为解决复杂场景保护层分析中采用最大值法或加和法存在的问题,将Bow-Tie融入LOPA分析中,建立复杂场景的Bow-Tie计算模型。

通过采用事故树分析方法,计算Bow-Tie模型中顶上事件发生的概率,确定预防类保护层及减缓类保护层的失效概率,给出了复杂场景事故发生概率合理的计算方法;通过计算Bow-Tie 模型中事故树底事件的概率重要度和临界重要度,提出了判断复杂场景保护层重要度的方法。

运用上述方法对某LNG储罐超压损坏的复杂场景进行了计算。

研究表明,本方法能实现包含多重初始事件的复杂事故场景后果风险更合理的计算及保护层重要度的判定,从而为提高系统安全性及风险决策提供依据。

【总页数】7页(P8-13)
【作者】金浩;汪宏;李雁;赵积洲
【作者单位】中国五环工程有限公司;中国葛洲坝集团市政工程有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】X937
【相关文献】
1.复杂场景保护层分析(LOPA)中使能条件的应用法则研究
2.基于bow-tie的保护层分析法在风险分析中的应用研究
3.基于风险矢量图的多场景保护层分析方法研
究4.基于简化Bow-tie模型的LOPA场景辨识与筛选方法5.基于Bow-tie模型的复杂事故场景化设计与保护层分析
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基于Bow-tie模型的模糊贝叶斯网络在风险评估中的应用作者：孙震卢俊峰来源：《中国内部审计》2020年第04期[摘要]本文以Bow-tie模型为基础，借鉴工业部门风险分析方法，建立基于Bow-tie模型的模糊贝叶斯网络风险评估框架，实现从静态层次分析向动态网络推理转变、从风险评估向风险预测深化、从风险发生前评估向风险发生后分析发展，为内部审计职能拓展与价值深化提供借鉴。

[关键词]Bow-tie 模型贝叶斯网络模糊集理论前，审计风险评估多局限于静态分析，未考虑风险因素之间的逻辑关系与关联强弱，且难以有效应对不确定性。

应用基于Bow-tie模型的模糊贝叶斯风险评估框架，能够拓展审计风险评估职能范围，促进内部审计价值增值作用的发挥。

一、相关理论模型及风险评估框架（一）Bow-tie模型Bow-tie模型最早由澳大利亚昆士兰大学提出（见图1），包含危险源、风险事件、潜在结果以及安全屏障四大要素，其中安全屏障包括事故前预防措施和事故后控制措施，事故前预防措施在事前设置，以降低事故发生的可能性;事故后控制措施在事故发生后通过相关补救方法，以降低事故的影响程度。

（二）贝叶斯网络理论贝叶斯网络（BN）1988年由Judea Pearl提出（见图2），为基于概率推理的图形化网络，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。

贝叶斯网络由有向无环图（DAG）和条件概率表（CPT）组成。

其中DAG由变量节点及连接节点的有向边构成。

节点代表随机变量（如根事件，事故后果），其中根节点是指没有紧前工作的节点，中间节点是指既有紧前工作又有紧后工作的节点，叶节点是指没有紧后工作的节点。

节点间的有向边代表了节点间的互相关系（由父节点指向子节点），条件概率表达关系强度，无父节点的用先验概率进行信息表达。

以图2所示的贝叶斯网络为例，X1、X2、X3称为根节点，B1、B2为中间节点，A1为叶节点。

同时X1、X2为 B1的父节点，X3为B2的父节点。