16、视觉密码学的多种应用与方案解析

视觉密码学的多种应用与方案解析

1. 彩色视觉密码学的相关问题

在彩色视觉密码学领域,存在一些尚未解决的开放性问题。其中一个问题是能否找到一种方法来削弱某些特定因素,但目前这仍是一个具有挑战性的未决问题。另一个问题是如何确定位级 $a_i$ 和 $b_i$($i \in {1, \ldots, 8}$)的灰度级,这一过程相当复杂,它取决于不同的颜色模型、秘密图像的内容、访问结构以及观察者的经验等多种因素。

同时,书中还给出了一些练习题,例如:
- 给出彩色视觉密码学三种构造方法的优缺点示例。
- 解释减法和加法颜色模型之间的差异。
- 分析所提出的彩色视觉密码学方案中对比度的定义。

2. 水印应用
2.1 水印技术概述

水印技术是一种用于保护数字媒体(如图像、文本、音乐和电影)版权的技术。一个水印方案会将封面图像与难以检测和移除的水印相结合,图像所有者可以通过从加水印的图像中提取水印来证明其版权。一般来说,水印方案应满足以下标准:
- 不可感知性 :人类视觉系统难以检测原始封面图像和加水印图像之间的差异。如果加水印的图像与原始封面图像相同或难以区分,则不可感知性达到完美。
- 鲁棒性 :即使加水印的图像受到各种攻击,水印仍能被提取。
- 安全性 :只有封面图像的所有者才能从加水印的图像中提取水印。
- 盲性 :提取水印时不需要原始封面图像,因此无需额外空间存储封面图像。

目前,大多数水印方案基于变换域技术,如离

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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