针对目前复制-粘贴篡改盲检测算法对光照变换操作鲁棒性较差的问题,提出了一种基于混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的复制-粘贴篡改盲鉴别算法。首先,对待检测图像提取高斯差分区域(Difference of Gaussians,DOG)...
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针对目前复制-粘贴篡改盲检测算法对光照变换操作鲁棒性较差的问题,提出了一种基于混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的复制-粘贴篡改盲鉴别算法。首先,对待检测图像提取高斯差分区域(Difference of Gaussians,DOG)。其次,利用MIOP特征描述区域。最后,匹配特征并利用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)去除误匹配,确定图像的复制-粘贴篡改区域。实验结果表明:本文算法不仅对几何变换和光照操作的检测率较高,且对高斯模糊、噪声和JPEG重压缩等后处理操作鲁棒性较好。
自动知识抽取方法可以自动识别并抽取Web文档中与本体匹配的事实知识。利用这些事实知识既可以构建基于知识的服务,也能够为语义Web的实现提供必要的语义数据。但面向自然语言特别是中文自然语言的自动知识抽取非常困难.提出了基于语义Web理论和中文自然语言处理(natural language processing,NLP)技术的自动知识抽取新方法AKE,用聚集体知识概念刻画N元关系知识,能够在不使用大规模语言知识库和同义词表的情况下自动识别中文自然语言文档内容中显式和隐含的简单事实知识和N元关系复杂事实知识.实验结果表明该方法优于目前已知的其他方法.
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