面向三维点云模型的鲁棒零水印技术
云机器人高效语义建图与鲁棒定位方法
自主导航和高效任务执行的关键。
03
二者对云机器人的价值
高效语义建图与鲁棒定位能够提升云机器人的环境感知和理解能力,增
强其自主性和智能化水平,从而拓展其应用场景和提升其整体性能。
本报告的结构和主要内容
结构概述
本报告将首先介绍云机器人的相关背 景和技术基础,然后详细阐述高效语 义建图与鲁棒定位的方法和技术,最 后讨论其应用实例和挑战。
3. 鲁棒定位:利用云 机器人的传感器数据 和语义地图进行鲁棒 定位。通过特征匹配 、粒子滤波等方法, 实现机器人在复杂环 境中的精确定位。定 位过程中需考虑传感 器的噪声、环境的动 态变化等因素。
4. 路径规划与导航: 基于语义地图和机器 人的定位信息,进行 路径规划和导航。根 据任务需求和环境条 件,规划出合理的行 驶路径,并指导机器 人完成导航任务。
拓展应用场景
将本研究方法应用于更多实际场景,如室内导航、无人驾 驶、智能家居等。结合具体场景需求,进一步优化语义建 图和鲁棒定位方法,推动云机器人在相关领域的应用与发 展。
对云机器人领域的期待
技术创新
期待云机器人领域能够持续涌现出更多的技术创新,推动 机器人在智能感知、自主导航、人机交互等方面的突破与 发展。
并行计算与硬件加速
利用GPU、TPU等硬件加速设备,以及并行计算技术,加速深度学习模型的推理过程,进一步提高实时性。
增量式地图更新
设计增量式地图更新策略,当机器人感知到新环境信息时,能够实时更新语义地图,而不需要重新建图 。这样可以降低计算资源消耗,同时保证地图的实时性和准确性。
03
鲁棒定位方法
基于特征点的定位
感知能力。
பைடு நூலகம்
数据预处理
对各个传感器的原始数据进行预 处理,如去噪、滤波、坐标变换 等,使得不同传感器的数据能够
面向三维点云模型的鲁棒零水印技术
匀缩放 、 顶点重排序 、 声、 噪 简化 、 量化、 平滑和 细分等常见攻击 , 对剪切 攻击也有 一定 的鲁棒性 , 能够满足三维模型版权保护 的要 求。
S h o fC mp trSin ea d C mmu i t n n ier g J n s iesy, hni g J n s 10 3 C ia c o lo o ue cec n o nc i sE gn ei , agu Unv r t Z ej n , agu 2 2 1 , hn ao n i i a i
c m bi d o ne w i t h d t a l i t or t gl al e m er pr pe t t t s or sa l t a a a nayss he y,he ob g o ty o ry ha i m e t b e h n t ot r ge m er pr pe te 1 s ’ he he o ty o ris S e
摘
要: 对三 维点云模 型零 水印技术开展研 究 , 于三维模型 形状分析 、 基 结合数据 分析理论 , 选择 具有较 高稳 定性 的三 维模 型全
局几何特征作 为水印构造 的基础 , 通过计算三 维模型顶 点范数 , 以顶点范数 为依据 建立三维模型有序顶 点集 , 分析 顶点集 中顶点
数 目的分布情 况构造 水印。 实验结果表 明, 该方 法执行速度较 快 , 可以直接 应用 于三 维点云数据 , 能够很好地抵抗 平移 、 旋转 、 均
lc e a h a i f p o u i g wa e a k T e e t x n r s a e c l u a e n h v re es r u l e t d s t e b ss o r d cn tr r . h v re o m r a c l t d a d t e e x s t m t a e b i wh r v ri e a e t ee et s r c o d r d b e t x o sT e tr ak i o sr ce y a a y i g t e d srb t n o h n mb r o e t e n e c e - r e e y v r n r . h n wa em r S c n tu td b n lz n h it u i f t e u e f v ri s i a h v r e m i o c tx s tE p rme t h w t e c e e e u e r p d y n a r ss r n l t n, o a i n u i r s ai g, et x e o d r g, e e.x ei ns o s h s h me x c t s a i l a d C B e it ta sai o rtt , nf m o o cl n v re r — r e i n n ie s os , i l c to q a t a in, mo t i g, u d v s n n s o s me o u t e s g i s r p i g t c . h s h me a mp i ai n, u n i t i f z o s o h n s b i ii a d h ws o r b s s a an t o p n a t k T e c e c n o n c a b p l d t D o n e a p i o 3 p i t mo e s d r c l n a if s t e r q e t o o y i h r t c i n o D d l. e d l i t a d s t i h e u ss f r c p r t p o e t f 3 mo es e y se g o Ke r s 3 p i t mo e ; i i l wae a k n ; e o wa e a k n ; o y ih r t ci n; e e o r y wo d : D o n d l d g t t r r i g z r t r r i g c p rg t p o e t a m m o v r xn r t n
《2024年三维点云数据处理的技术研究》范文
《三维点云数据处理的技术研究》篇一一、引言随着科技的不断发展,三维点云数据的应用领域日益广泛,包括机器人技术、自动驾驶、三维重建、医学影像等。
三维点云数据是一种以大量三维坐标点形式表达物体表面信息的数据类型,具有丰富且详细的空间信息。
然而,由于数据量大、信息冗余等特点,对三维点云数据的处理成为了一个具有挑战性的研究课题。
本文旨在研究三维点云数据处理的相关技术,为相关领域的研究和应用提供参考。
二、三维点云数据概述三维点云数据是由大量三维坐标点组成的数据集,每个点包含X、Y、Z三个维度的坐标信息。
这些数据通常通过激光扫描仪、深度相机等设备获取,可以表达物体表面的几何形状和空间关系。
由于三维点云数据具有信息丰富、表达直观等特点,被广泛应用于机器人导航、自动驾驶、医学影像等领域。
三、三维点云数据处理技术1. 数据预处理数据预处理是三维点云数据处理的第一步,主要包括数据去噪、滤波、配准等操作。
其中,去噪可以消除由于设备误差或环境干扰产生的噪声数据;滤波可以去除冗余数据,保留有用的信息;配准则是将多个点云数据进行空间对齐,以便进行后续的处理和分析。
2. 特征提取特征提取是三维点云数据处理的核心技术之一,主要包括关键点检测、法线估计、曲面重建等。
关键点检测可以找出点云数据中的关键位置信息;法线估计是计算每个点的法线方向,以便进行后续的曲面重建或形状分析;曲面重建则是根据点云数据构建出物体的三维模型。
3. 数据分割与分类数据分割与分类是根据一定的准则将点云数据划分为不同的部分或类别。
常用的方法包括基于几何特征的方法、基于统计的方法和基于学习的方法等。
通过数据分割与分类,可以更好地理解数据的结构和特征,为后续的处理和分析提供便利。
四、技术应用与挑战1. 机器人技术在机器人技术中,三维点云数据被广泛应用于物体识别、导航和避障等方面。
通过对点云数据进行处理和分析,机器人可以准确地识别出周围环境中的物体和障碍物,并据此进行路径规划和避障操作。
三维点云 原理、方法与技术
三维点云原理、方法与技术三维点云是一种用于描述三维空间中离散点集的数据结构。
它是计算机视觉和计算机图形学领域中常用的数据表示方法,广泛应用于三维重建、物体识别、机器人导航等方面。
本文将从原理、方法和技术三个方面对三维点云进行介绍。
一、原理三维点云是由一系列三维坐标点组成的集合,每个点都包含了空间中的位置信息。
在传感器获取数据时,通常会使用激光雷达、摄像机或深度相机等设备,通过扫描或拍摄场景中的物体来获取点云数据。
点云中的每个点都可以表示为一个三维坐标(x, y, z),其中x、y、z分别表示点在空间中的水平、垂直和深度位置。
二、方法1. 建立点云数据:在获取点云数据后,需要将其进行处理和组织,以便后续的分析和应用。
常见的方法包括点云滤波、点云配准和点云分割等。
点云滤波可以去除噪声和异常点,提高数据质量;点云配准可以将多个点云数据对齐,用于三维重建和物体识别;点云分割可以将点云分成不同的部分,用于物体分割和分析。
2. 特征提取:点云数据中包含了丰富的形状和几何信息,但直接对点云进行处理和分析是困难的。
因此,需要从点云中提取特征来描述和表示物体的形状和结构。
常用的特征包括法向量、曲率、法线直方图等。
这些特征可以用于物体的分类、识别和重建等任务。
3. 三维重建:三维点云可以用于重建真实世界中的物体或场景。
基于点云的三维重建方法有很多种,包括体素网格化、三角化和体素分割等。
这些方法可以将点云数据转换为三维模型,用于可视化、分析和应用。
三、技术1. 激光雷达:激光雷达是获取高质量点云数据的主要设备之一。
它通过发射激光束并测量其返回时间来获取物体表面的点云数据。
激光雷达具有高精度和大范围的特点,广泛应用于三维地图构建、自动驾驶和机器人导航等领域。
2. 摄像机:摄像机可以通过拍摄场景中的物体来获取点云数据。
通过计算图像中的像素坐标和相机内参,可以将图像中的点转换为三维坐标。
摄像机通常用于室内场景的三维重建和物体识别。
一种三维网格模型的数字水印算法
A g t lW a e a ki g r t m s d n 3 M e h M o e Di ia t r M r ng Al o ih Ba e o D s d
Q ig— ig G og— u , A G C a g ig I n j , U Y n jn D N h n —qn J n
第2 第 期 9 卷 6
文章编号 :0 6—94 (0 2 0 10 3 8 2 1 )6—0 5 o 2 3一 4
计
算
机
仿
真
21年6 0 2 月
一
种 三 维 网格 模 型 的数 字 水 印算 ห้องสมุดไป่ตู้
齐敬敬 , 永 军 , 长青 顾 党
( 山学 院信息工程二 系, 唐 河北 唐山 0 3 2 ) 6 0 0
t d t n ii l a e ma k ag rtm a n t e y g o ov tr ak c n r ss l k n so t c sa d c n i t e r i o a d gt t r r lo h c n o r o d s lewae a i l aw i v m r a it l id f t k n o f c - e a aa l b t e n,s c r y i n th g . I r e o b t r p oe t n o ii l me i o y g t hs p p r p e e t a n w 3 we e u t s o ih n o d r t et r tci fd gt d a c p r h ,t i a e rs ns e D i e o a i me h mo e tr a k n l o t m. Usn h i g l au e o o i o f 3 w t r r i g sg a s d c m— s d lwae m r ig a g r h i ig t e sn u a v l e d c mp st n o D a e ma kn in l i e o r i
基于顶点几何数据构造的三维网格模型零水印算法
声。
关 键 词 :数 字 水 印 ; 零 水 印 ;三 维 水 印 ;几何 特 征
0 引
言
印算法 . 选取 图像正 中的部 分转换为一维信 号求其 三 阶或四阶的累积量 . 取 出切 片构造水 印 . 可抵 抗 图像 旋 转 和缩放等攻击 :杨树 国等 对图像进行小波 二级或 三
级分解嘲 . 选 取 特 定 的小 波 系 数 作 为 端 点 , 在 变 换 域 中
攻击 。 现 阶段 对 于 三 维 网 格 模 型 的零 水 印 算 法 的 研 究 相
式具备 一定 的鲁棒性 .可有效地解决传 统嵌 入方法 中
存 在 的水 印 透 明 性 和 鲁 棒 性 之 间 的矛 盾 零 水 印方 法 是 指 在 不 对 数 字 媒 体 进 行 任 何 改 动 的 前 提 下 . 由数 字 媒 体 的 重 要 特 征 构 造 水 印 并 注 册 实 现
收 稿 日期 : 2 0 1 3 —0 5 — 0 3 修 稿 日期 : 2 0 1 3 —0 6 — 0 3
作 者 简介 : 徐 涛( 1 9 7 4 一) , 男, 山 东淄 博 人 , 博士, 研 究方 向为 数 字水 印技 术和 信 息安 全 技 术
@ 现 代 计算 机2 0 1 3 . 0 6 中
编 程技 术研 究【 J ] . 计 算 机 技 术 与发 展 ~ 4 5
[ 3 ] 广西 壮族 自治 区 少 数 民族 古籍 整 理 出版 规 划 领 导 小 组 . 古 壮字字典[ M 】 . 南宁 : 广 西 民族 出版 社 , 1 9 8 9 : 序 1 ~ 7 [ 4 】 广西 大百 科 全 书 编 纂 委 员 会 . 广西 大百科全书 ・ 民族卷[ M] .
基于形状直径函数的三维网格模型零水印算法
关键词 : 零水 印 ; 形 状 直 径 函数 ; 鲁 棒 网 格 水 印
中 图法 分 类 号 :T P 3 9 1
A Ze r o Wa t e r ma r k i ng Al g o r i t hm f o r 3 D Me s h Mo d e l s Ba s e d o n S ha pe Di a me t e r
Ab s t r a c t : Ai mi ng a t t he p r ob l e ms o f t he s e n s i t i v e ne s s t o p os e c ha ng i ng a n d me s h s i mpl i f i c a t i o n i n
Fu nc t i o n
Du S hun,Zha n Yo n gz ha o, a nd Wa ng Xi n yu
( De p a r t me n t o f C o mp u t e r S c i e n c e a n d C o mmu n i c a t i o n E n g i n e e r i n g, J i a n g s u Un i v e r s i t y,Z h e n j i a n g 2 1 2 0 1 3 )
第2 5卷 第 5期
2 0 1 3年 5月
计 算机 辅助 设计 与 图形学学 报
J o u r n a l o f Co mp u t e r — Ai d e d De s i g n& C o mp u t e r Gr a p h i c s
Vo1 .2 5 No. 5
M a v 2 O1 3
基 于形 状 直径 函数 的 三维 网格模 型 零水 印算 法
点云处理方法
点云处理方法点云是一种三维的数据表示形式,通常用于表征物体表面的形状。
点云可以从传感器读取,也可以通过从图像中提取特征点重建得到,因此它广泛应用于计算机视觉、机器人技术、自动驾驶等领域。
对于点云的处理方法,本文将介绍以下几个方面。
一、点云预处理在点云处理之前,通常需要进行一些预处理,比如去除离群点、滤波、降采样等。
其中去除离群点会受到噪声的影响,因此需要使用一些鲁棒的算法,比较常见的有RANSAC、LO-RANSAC、MLESAC等。
滤波则是为了平滑点云,使得后续处理更加方便,常用的滤波方法有高斯滤波、中值滤波、双边滤波等。
降采样可以减小点云的数量,并节约计算资源,比较常用的方法有体素格子滤波和基于树的结构滤波等。
二、点云配准点云的配准就是把多个点云进行对齐,使得它们在同一个坐标系下表示相同的物体形状。
点云配准通常分为两个步骤:特征匹配和变换估计。
特征匹配就是根据点云的特征描述子找到两个点云之间的相同特征点,比较常用的特征描述子有SHOT、FPFH等。
变换估计就是根据匹配点计算两个点云之间的变换矩阵,常用的变换矩阵有刚体变换、相似变换和仿射变换等。
三、点云分割点云分割就是识别出点云中不同的部分,并对其进行分类。
点云分割可以用于目标检测、场景解析、机器人导航等任务。
比较常用的点云分割方法有基于形状的分割、基于语义的分割和基于区域的分割等。
其中基于形状的分割常用于物体检测,基于语义的分割常用于场景解析,而基于区域的分割则可以用于提取表面特征等。
四、点云重建点云重建就是把点云转换为三维模型,通常分为两个步骤:表面重建和拓扑连接。
表面重建就是根据点云中的点生成三角面片,一个比较常用的方法是基于网格的表面重建算法,比如Poisson重建算法、Ball-pivoting算法等。
拓扑连接就是把生成的三角面片连接成一个完整的三维模型,并去除无用的部分,比较常用的算法有基于体素的连接方法和基于边的连接方法等。
五、点云可视化点云可视化通常用于显示点云,包括显示点云颜色、显示点云形状等。
变换域图像零水印技术研究
变换域图像零水印技术研究近年来,随着因特网和多媒体软件工具的流行,对数字多媒体数据的获取和未授权拷贝变得越来越容易。
随之产生的,是数字多媒体数据面临的版权保护的巨大挑战。
数字水印技术是为了解决多媒体内容版权保护问题发展出来的一种技术手段。
已有的鲁棒数字水印技术均需要在水印的不可见性和水印的鲁棒性之间取得平衡。
而且,从原理上讲,现有的鲁棒数字水印无法实现载体数据无损条件下的版权保护。
零水印技术是一种最新出现的鲁棒数字水印技术,其并不在待保护的数字图像中嵌入任何数据,而是通过提取图像的稳定特征,并与版权所有方提供的版权水印绑定,生成零水印,最后注册在独立的版权保护数据库中,实现对图像版权的保护功能。
本文在零水印框架下,研究了变换域中的图像零水印技术,提出了四种新的图像零水印算法。
本文的主要贡献如下:1、提出一种基于图像DFT(离散傅里叶变换)相位特征的零水印算法。
图像的离散傅里叶变换是图像的基本变换,理论研究表明:仅仅使用图像DFT频谱的相位信息,就能够在最小二乘意义下重建原始图像。
在图像水印系统中,多种类型的攻击方式对于图像DFT相位谱的改变主要发生在相位谱的中频和高频区域,图像DFT频谱的低频相位具有稳定性。
算法首先提取图像DFT的低频相位,之后使用Logistic映射产生的混沌序列生成随机相位,通过两个相位所确定的单位向量的内积来生成最终的特征水印位。
对于全局几何变换攻击,算法通过几何校正的方法来消除其对图像的影响。
提出了一种改进的基于广义Radon变换的几何参数计算方法,显著提高了对于旋转和缩放参数的计算精度。
混沌系统的特性保证了算法的高安全性。
2、提出一种基于SVD奇异向量稳定性的零水印算法。
在现有的基于SVD的图像零水印算法中,使用图像分块SVD后的奇异值来构造图像特征,其实质是基于图像分块的能量准则构造图像特征。
相对于奇异值而言,图像的几何结构主要由SVD奇异向量来表征。
在不同种类的攻击方式下,图像分块SVD后的奇异向量仅有最大奇异值对应的两个奇异向量U1和V1是稳定的。
基于奇异值分解的三维网格模型零水印算法
ta p e c n t r r o sn s . Th rgia ma e i ii e n o bo k r ns a n y a d wae ma k rbu t e s r eo i n li g sdv d d it lc s,a e e a o e ig l rVaue nd s v r lfr rSn u a l s m
干项 , 作为图像特征 , 进行零水印构造 。实验结果表 明, 法可避免模 型失真 , 算 构造 的水 印可以抵抗多种 常见 的攻击手段 。
在 提 取 水 印 时 无需 原 始 网 格模 型参 与 , 型 具有 较 好 的鲁 棒 性 , 为 设 计 提 供科 学 依 据 。 模 并
Hale Waihona Puke 关键词 : 零水印 ; 奇异值分解 ; 三维网格模型
中 图分 类 号 :P9 . T 3 19 文献标识码: A
Ze o— W a e m a k Al o ihm o r — tr r g rt f r Thr e Di e i na e h e m nso lM s Ba e n S n u a l e De o p sto s d o i g l r Va u c m o ii n
1 引 言
随 着 图形 艺术 , 戏 , 拟 现 实 等 领 域 的 发 展 ,D 物 体 游 虚 3
系重排的操作、 该算法的空间利用率 比较低 j F 。V A算法具 有水印信息容量大 , 植入 、 提取水印过程速度快 , 提取水印过 程 中不需要原始 网格模型信息等特点 , 能抵抗一 般的几何变
浅析三维数字水印
wa r riga oi ms a dterl a t t c n l s A s i d sr e teftr i c o d r erh pop c f e e p n t mak g r h , e n t k a a . tat t e i s ued et n a sa r set o v l me t e n l t n h ev aa  ̄ l c b h u r i n e c s d o
GU Z o g j g O hn -i n
( r hn l tcP we Unv r t, a d gHe e 0 1 0 , hm ) No t C i E e r o r ie i B o i b i 7 0 0 C i h a ci sy n
Absr t: W ih t e r pd r w t ft e I e c nd t e w iepr a s fd gtlr c r e c s hee i n i r ai e a t ac t h a i g o h o h ntr ta h d s e d u e o i i e o d d vie,t r sa nce sng d m nd a a
( 按 提 取 是 否 需要 原 始 模 型 可 分 为 : 水 印和 非 盲 水 印 。 3 ) 盲 ( 按 鲁 棒性 可 分 为 : 4 ) 鲁棒 水 印 和 脆 弱水 印 。
此 外 ,还 有 提 取 三 维 模 型 特 征 值 ,在 I R (Itl cu l P nel t a e
n h e c d n crf t nadc pr oei fo n n i t nrp o , e i ao n o yi c rt t no u dadi g. h rc ie a vri f D it t ma d e y tc i i 曲 p co s mae T eaiegvs lo ev w o d垂 awa r r a tl l e 3 1 e kn
基于FFST 和Hessenberg 分解的立体图像零水印算法
第43卷 第9期 包 装 工 程2022年5月PACKAGING ENGINEERING ·197·收稿日期:2021-09-06基金项目:国家自然科学基金(62172418);天津市教委科研计划(2018KJ246);中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项(3122018S008)基于FFST 和Hessenberg 分解的立体图像零水印算法韩绍程1a ,张鹏1b ,李鹏程2(1.中国民航大学 a.工程技术训练中心 b.电子信息与自动化学院,天津 300300;2.成都宇飞信息工程有限公司,成都 610041)摘要:目的 为提高立体图像零水印方案抗几何攻击性能,提出一种基于快速有限剪切波变换(FFST )和Hessenberg 分解的立体图像零水印算法。
方法 首先分别对原始立体图像在YCbCr 颜色空间下的左右视点亮度分量进行FFST ,然后在得到的2个低频子带中,基于随机子块选择策略和Hessenberg 联合分解来构造鲁棒特征矩阵,最后与预处理后的二值水印执行异或运算生成认证零水印。
此外,零水印检测前先采用傅里叶-梅林变换方法对待认证的立体图像进行几何校正。
结果 与相关算法相比,文中算法对常见非几何和几何攻击提取水印的平均NC 值为0.984 1,表现出更优的抗攻击性能。
结论 所提算法具有无损性和较强的安全性,可为立体图像版权保护提供可行的解决方案。
关键词:立体图像;零水印;快速有限剪切波变换;Hessenberg 分解;几何攻击 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1001-3563(2022)09-0197-10 DOI :10.19554/ki.1001-3563.2022.09.027Stereo Image Zero Watermarking Algorithm Based on FFST andHessenberg DecompositionHAN Shao-cheng 1a , ZHANG Peng 1b , LI Peng-cheng 2(1. a. Engineering Techniques Training Center b. College of Electronic Information and Automation, Civil AviationUniversity of China, Tianjin 300300, China; 2. Chengdu Yufei Information Engineering Co., Ltd.,Chengdu 610041, China) ABSTRACT: To improve the capability of stereo image zero watermarking scheme anti-geometric attacks, this work a stereo image zero watermarking algorithm based on Fast Finite Shearlet Transform (FFST) and Hessenberg decomposition is proposed. Firstly, the FFST is applied to the luminance components on the left and right viewpoint respectively of the original stereo image in the YCbCr color space to obtain the two low-frequency subbands. Then the robust feature matrix is constructed based on the random sub-block selecting strategy and Hessenberg joint decomposition from the above subbands. Finally, the certified zero watermark is produced by executing exclusive OR on the robust matrix and the preprocessed binary watermark. Furthermore, the Fourier-Mellin Transform is used to correct the stereo image to be certified before zero water-marking detection. Compared with related algorithms, the algorithm in this paper has an average NC value of 0.984 1 for com-mon non-geometric and geometric attacks, showing better anti-attack capability. The proposed algorithm has lossless and strong security, and can provide a feasible solution for stereo image copyright protection.KEY WORDS: stereo image; zero watermarking; fast finite shearlet transform (FFST); Hessenberg decomposition; geo-metric attack·198·包装工程2022年5月近年来,多媒体数据的盗版、侵权现象屡见不鲜。
基于频率域的三维网格模型零水印算法
2 col f ahnr adA tm b eE g er g e i n esyo ehooy H fi n u 2 0 0 ,C ia .Sho o M cie n u oi n i ei ,H f i ri f cnlg , ee A h i 30 9 hn ) y o l n n eU v t T
ABSTRAC T : i c S n e 3D me h s mo e s d l we a iina wa em a kng l o i r e iie t e e di tr r , r dto l tr r i ag rt hms
无需 原 始 网格 模 型参 与 。
关 键 词 : 维水 印 ; 三 网格 水 印 ; 水 印 ; 率 域 ; 普 拉 斯 频 谱 分 解 零 频 拉
中 图 分 类 号 :P 9 . T 3 19 文 献 标 识 码 : A
Ze o—W a e m a ki g S h m e Ba e n Fr q n y Do a n r — tr r n c e s d o e ue c m i
ta s a e c n t r a k r b t s . I hi p r r n p r n y a d wa e m r o usne s n t spa e ,weprpo e e o wae m a knga g rtm a e n  ̄e u nc o s d a z r tr r i l oih b s d o qe y d ma n Re itr d wae a k wa o sr ce y f au e e tacin o e h g o erc d t o i. g se e tr r s c n tu td b e t r x r to fm s e m t aa,a d din’ o f n m i n d tm diy a y me h daa Th sag rt m a tto e h s o e no s m es b—me h sa c r i ot e tp lgi t s t. i lo h p riin d t e me h m d li t o u i s e c o dngt h o o o cdaa,a d e e n x — c td L plc a pe ta co p sto i a h s ue a a in s cr lde m o ii n n e c ub-me h. Re it rd wae a k wa c nsr ce y lw  ̄e u nc s gsee tr r s o tu td b o m qe y d ma n c e ce t . Ex e i e tlr u t h w h tte prpo e lo ih c n v i so to ft d l n a o i o f in s i p rm na es ls s o t a h o s d a g rtm a a od dit ri n o he mo e ,a d c n
数字水印技术的鲁棒性与安全性分析
数字水印技术的鲁棒性与安全性分析数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字媒体(如图像、音频和视频)中的技术,以保护版权和防止盗版。
这项技术已经广泛应用于多个领域,包括版权保护、内容认证和数据隐私。
然而,为了确保数字水印技术的有效性和可靠性,对其鲁棒性和安全性进行分析非常必要。
首先,数字水印技术的鲁棒性是指在传输、压缩、变换、攻击等操作下,水印依然能够被准确提取出来。
鲁棒性是数字水印技术的核心要素之一,对于保证数字水印的有效性起着至关重要的作用。
对于图像水印来说,鲁棒性可以通过对嵌入算法和提取算法的设计来实现。
鲁棒性直接关系到数字水印技术的实用性,如果鲁棒性不够强,那么嵌入的水印在媒体传输和处理过程中就容易被破坏,从而失去了原本的意义和效果。
其次,数字水印技术的安全性是指水印信息不能被未经授权的人访问或修改。
安全性是数字水印技术的另一个关键方面。
在数字水印技术中,水印信息往往包含着重要的版权或认证信息,一旦水印信息遭到篡改,就会导致严重的后果,如盗版、造假等问题。
为了保证数字水印的安全性,需要采用适当的算法和密钥管理技术,确保只有授权用户可以对数字水印进行提取和修改。
在数字水印技术的鲁棒性和安全性分析中,还需要考虑到以下几个因素:1. 嵌入率:数字水印技术的嵌入率是指水印信息占媒体数据的比例。
嵌入率过高可能会导致影响到媒体的视觉或听觉效果,降低用户的体验感。
因此,在保证鲁棒性和安全性的前提下,需要选择合适的嵌入率来平衡保护和用户体验的需求。
2. 嵌入算法:嵌入算法是指将水印信息嵌入到媒体中的具体方法。
嵌入算法的设计关系到数字水印的鲁棒性和安全性。
通常情况下,嵌入算法需要满足以下几个要求:对媒体数据的扰动最小化、水印信息的隐藏性、抗攻击性等。
3. 提取算法:提取算法是指从包含水印的媒体中准确提取出水印信息的方法。
提取算法的设计也是保证数字水印的鲁棒性和安全性的关键因素之一。
提取算法需要克服媒体数据的压缩、变换、攻击等操作对水印提取的影响,保证提取的准确性和稳定性。
提高AI技术鲁棒性的方法与实践
提高AI技术鲁棒性的方法与实践引言:随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在各个领域的广泛应用和不断发展,提高AI系统的鲁棒性成为了一个重要且紧迫的问题。
鲁棒性指的是在面对不同环境、噪声干扰和敌意攻击时,AI系统仍可以保持良好的表现和稳定性。
本文将讨论提高AI技术鲁棒性的方法与实践,并探讨一些已取得进展的研究方向。
一、增强数据集多样性1.1 收集大规模真实世界数据为了提高AI系统在现实世界中的表现能力,关键在于收集大规模真实世界数据。
通过使用传感器、摄像头等设备,可以采集到各种复杂环境下的数据,例如自动驾驶汽车行驶过程中的图像和传感器输入。
此外,还可利用互联网等渠道收集大量用户生成内容(User-Generated Content,UGC),如社交媒体上的评论和新闻报道等。
1.2 生成合成数据并引入多样化因素除了真实世界数据外,还可以生成合成数据来增加数据集的多样性。
例如,通过使用图像合成技术,可以改变光照条件、添加模糊效果或注入其他影响因素以模拟现实世界中的不同场景。
这种方法可以训练AI系统适应各种情况,提高其鲁棒性。
二、加强模型泛化能力2.1 引入领域自适应方法领域自适应方法旨在将训练好的AI模型有效迁移到不同的领域中。
例如,在图像分类任务中,可使用对抗生成网络(Generative Adversarial Networks, GANs)进行域适应,从而使模型更好地学习到目标域中的特征,并表现出更好的泛化能力。
2.2 强化迁移学习迁移学习是指将从一个任务或领域获得的经验和知识应用到另一个任务或领域上。
通过将先前任务上学到的知识迁移到新任务上,可以减少对大规模数据集的需求,并提升AI系统在新任务上的表现。
针对不同类型问题,如图像分类、目标检测和语言处理等,有不同的迁移学习方法可供选择。
三、防御敌意攻击3.1 制定并执行对抗性训练对抗性训练是指通过注入敌意样本来改善AI系统的鲁棒性。
3d点云数据标注原理
3d点云数据标注原理标题:3D点云数据标注原理引言概述:随着3D技术的快速发展,3D点云数据标注在计算机视觉和人工智能领域中扮演着重要的角色。
3D点云数据标注是将三维空间中的点云数据进行标记和注释,以便计算机能够理解和处理这些数据。
本文将从三个方面详细阐述3D点云数据标注原理。
正文内容:1. 数据获取1.1 传感器技术三维点云数据的获取主要依赖于传感器技术,常见的传感器包括激光雷达、立体相机和深度相机等。
激光雷达通过发射激光束并测量其返回时间来获取点云数据,立体相机通过两个摄像头的视差来计算点云数据,而深度相机则利用红外光或结构光原理来获取深度信息。
1.2 数据预处理获取的原始点云数据通常需要进行预处理,以去除噪声、填补缺失数据和进行坐标转换等操作。
常见的预处理方法包括滤波、插值和配准等。
滤波可以通过一些算法去除离群点和噪声,插值可以填补缺失的点云数据,而配准则是将多个点云数据对齐到同一个坐标系中。
1.3 数据划分为了进行标注和训练,点云数据通常需要划分成训练集、验证集和测试集。
划分的目的是保证模型的泛化能力和评估模型的性能。
常见的划分方法包括随机划分和空间划分等。
2. 标注方法2.1 2D标注2D标注是将点云数据投影到二维平面上进行标注,常见的方法包括边界框标注、语义分割和实例分割等。
边界框标注是在二维图像上绘制矩形框来标记物体的位置和大小,语义分割是将图像中的每个像素分配到不同的类别,而实例分割则是将图像中的每个像素分配到不同的实例。
2.2 3D标注3D标注是在三维空间中对点云数据进行标注,常见的方法包括边界框标注、语义分割和实例分割等。
与2D标注相比,3D标注需要考虑物体的位置、大小和姿态等更多的信息。
边界框标注是在三维空间中绘制立方体来标记物体,语义分割是将点云数据中的每个点分配到不同的类别,而实例分割则是将点云数据中的每个点分配到不同的实例。
2.3 标注工具为了提高标注效率和准确性,通常使用专业的标注工具进行标注。
LiDAR点云中实时平面检测算法研究与实现
LiDAR点云中实时平面检测算法研究与实现LiDAR(激光雷达)是一种常用的三维感知技术,可以快速、精准地获取环境中物体的位置和形状信息。
在自动驾驶、机器人导航等领域,LiDAR点云数据的处理和分析具有重要意义。
其中,实时平面检测是一项关键技术,可以帮助系统识别出平面上的障碍物,从而进行高效、安全的路径规划和避障。
实时平面检测算法的研究与实现是一个复杂而具有挑战性的任务。
首先,LiDAR点云数据通常包含大量的离散点,如何有效地提取平面信息是一个关键问题。
其次,实时性要求算法能够在较短的时间内完成检测过程,以满足实时应用的需求。
最后,算法的鲁棒性也是一个需要考虑的因素,因为点云数据可能受到噪声、遮挡等因素的影响。
在研究过程中,我们提出了一种基于RANSAC(随机抽样一致性)算法的实时平面检测方法。
该方法通过随机选择一组数据点,并根据这些数据点拟合出一个平面模型。
然后,通过计算其他数据点到该模型的距离,将符合预定阈值的点归为平面上的点。
随后,使用最小二乘法对这些点进行平面拟合,得到最终的平面模型。
该方法具有较好的实时性能,并且对噪声和遮挡具有一定的鲁棒性。
为了验证算法的有效性,我们设计了一系列实验。
首先,我们采集了LiDAR点云数据,并利用已知的平面进行模拟实验。
实验结果表明,我们的算法能够准确地检测出平面,并获得较高的检测精度。
其次,我们将算法应用于真实场景中,包括室内和室外环境。
实验结果显示,我们的算法能够在不同场景下快速、准确地检测出平面。
总结来说,本文研究并实现了一种基于RANSAC算法的LiDAR点云中实时平面检测方法。
通过实验验证,我们的算法在不同场景下均表现出较好的性能。
未来,我们将进一步优化算法,提高检测精度和鲁棒性,并将其应用于更广泛的领域,为自动驾驶、机器人导航等应用提供可靠的技术支持。
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基金项目: 国家自然科学基金 (the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60273040) ; 江苏省研究生科研创新计划资助 项目 (No.1221170020) 。 作者简介: 王新宇 (1979—) , 男, 博士研究生, 讲师, 主研领域为计算机图形学; 詹永照 (1962—) , 男, 博士, 教授, 博导。E-mail: xywang@ 收稿日期: 2011-04-12; 修回日期: 2011-06-30
的构造具有相当的难度, 因此, 三维模型零水印算法很少。文 献[14]利用三维模型顶点构造球面坐标映射方阵, 然后用二维 小波变换对方阵进行频谱分解, 由小波低频系数构造水印。 文献[15]对三维模型用顶点包围盒进行分割来提取空域特征, 然后应用三维 DCT 变换, 根据 DCT 大值系数构造水印。上述 算法适用于顶点数较多的网格模型, 而点云模型由于各采样 点之间没有连接关系, 在处理复杂三维物体时更加灵活和简 单, 并且, 点是表示三维模型几何与外观信息的离散构件, 因 此, 以采样点作为基本元素进行表面几何建模和绘制已经受 到越来越多的研究者的关注。本文提出一种面向点云数据的 三维模型零水印算法, 无需对三维模型进行网格化, 基于三维 模型形状特征和数据分析理论构造鲁棒零水印。
L - 1) 。
(3) 计算顶点集中顶点数目的均值 Savg:
Savg = 1 å Si L i=0 (wt0 wt1 wt L - 1) : wti =
L-1
(4)
(4)为 加 强 水 印 的 安 全 性 , 首 先 构 造 临 时 水 印 wt =
{
0 Si < Savg 1 otherwise
{ {
} }
有序顶点集 VR 中最大的顶点范数, ri 表示第 i 个顶点的顶点范
r͂ i 表示归一化后的顶点范数。 数,
2
算法思想
由于零水印算法不在三维模型中嵌入数据, 而是利用三 维模型特征构造水印, 因此, 零水印的鲁棒性直接决定于三维 模型特征的鲁棒性, 如何寻找和构造鲁棒的三维模型特征成 为一个关键问题。三维模型顶点的顶点范数作为一种全局几 何特征反映了三维模型的整体形状信息, 而对三维模型的攻 击必须以保持模型整体形状信息为前提, 否则模型就被严重 破坏而失去其使用价值; 同时, 由数据分析理论可知, 数据的 分布特征在一定程度上能够体现数据的总体情况, 具有较高 的稳定性, 因此, 选择顶点范数这样一种全局几何特征的分布 特征来构造水印将具有较好的鲁棒性。 为了能够比较方便地计算和使用顶点的顶点范数, 将三 维模型顶点的笛卡尔坐标 (x, y, z) 转化为球面坐标 ( r θ φ) , 其中, 球面坐标分量 r 即为顶点的顶点范数。根据顶点范数建 立三维模型顶点的有序集合, 并依据需要构造的水印长度对 顶点进行分区, 从而将三维模型所有顶点根据顶点范数建立 顶点集, 顶点集中的顶点数目在一定程度上体现了顶点范数 的分布情况, 因此, 统计不同顶点集的顶点数目, 以之为依据 构造用于在 IPR 中注册的水印。
局几何特征作为水印构造的基础, 通过计算三维模型顶点范数, 以顶点范数为依据建立三维模型有序顶点集, 分析顶点集中顶点 数目的分布情况构造水印。实验结果表明, 该方法执行速度较快, 可以直接应用于三维点云数据, 能够很好地抵抗平移、 旋转、 均 匀缩放、 顶点重排序、 噪声、 简化、 量化、 平滑和细分等常见攻击, 对剪切攻击也有一定的鲁棒性, 能够满足三维模型版权保护的要求。 关键词: 三维点云模型; 数字水印; 零水印; 版权保护; 顶点范数 DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.28.002 文章编号: 1002-8331 (2011) 28-0007-05 文献标识码: A 中图分类号: TP391.41
[1-12] [1]
。但是, 嵌入式算
法不可避免地存在以下问题: (1) 将一定量的信息嵌入三维模 型中, 造成原始数据的改变, 使得对数据精度要求高的应用无 法运用数字水印进行保护; (2) 水印嵌入的强度在实践中难以 控制, 不同的应用需求对水印嵌入强度的要求不尽相同, 而水 印嵌入强度对水印鲁棒性又有着直接影响, 目前还没有解决 方案能够根据应用需求自动地确定一个恰当的水印强度。基
1
引言
数字水印技术作为一种数字产品版权保护技术, 其可靠
于以上问题, 温泉等人提出了零水印技术[13], 该技术不在宿主 数据中嵌入水印, 而是利用宿主数据的某些重要特征来构造 水印, 将水印与宿主数据标识信息在第三方权威机构的 IPR (Intellectual Property Rights) 信息数据库中注册; 当产生版权 纠纷时, 利用零水印技术再次从宿主数据中构造水印, 然后根 据宿主数据标识信息在 IPR 信息数据库中检索出原始注册的 水印, 对两者进行验证, 实现版权所有者的认证。一套完整的 零水印保护机制包括方方面面, 如第三方权威机构的组织、 网 络的安全通信、 零水印算法的设计、 用于注册的数字产品信息 的选择以及这些信息和零水印的存储、 检索等, 涉及到多门学 科, 是一个系统工程, 本文关注的是零水印算法的设计与实 现。零水印技术能够很好地解决数字水印的透明性和鲁棒性 之间的矛盾, 但由于零水印技术是利用宿主数据的特征构造 水印, 所以要求构造得到的零水印本身就具有一定的抗攻击 性, 然而, 与传统水印相比, 零水印由于技术发生了根本的转 变, 如何构造鲁棒特征是一个较为困难的问题。 目前, 零水印算法的研究成果主要集中在图像数字水印 领域, 三维模型由于表示的复杂性和操作的多样性, 鲁棒特征
通过预处理过程, 根据三维模型顶点范数建立了顶点的 有序集合, 并实现了顶点范数的归一化, 这使得构造的零水印 能够不受平移、 旋转、 均匀缩放和顶点重排序的影响, 实现对 这些攻击的鲁棒性。 然后, 根据三维模型顶点数据的预处理结果构造水印, 其 步骤如下: (1) 根据需要构造的水印长度将三维模型顶点的有序集 合分为 L 个区间, 建立 L 个三维模型顶点集, 每一个顶点集作 为一位水印的构造基元, 从而构造长度为 L 的水印。 (2) 统计每个顶点集中顶点的数目, 记为 Si (i = 0 1
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2011, 47 (28)
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面向三维点云模型的鲁棒零水印技术
王新宇, 詹永照 WANG Xinyu, ZHAN Yongzhao
江苏大学 计算机科学与通信工程学院, 江苏 镇江 212013 School of Computer Science and Communications Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu 212013, China WANG Xinyu, ZHAN Yongzhao.Robust zero watermarking scheme for 3D point puter Engineering and Applications, 2011, 47 (28) : 7-11. Abstract:A zero watermarking scheme for 3D point model has been researched.Based on shape analysis of 3D models and combined with data analysis theory, the global geometry property that is more stable than the other geometry properties is selected as the basis of producing watermark.The vertex norms are calculated and the vertex sets are built where vertices are ordered by vertex norms.Then watermark is constructed by analyzing the distribution of the number of vertices in each vertex set.Experiments show the scheme executes rapidly and can resist translation, rotation, uniform scaling, vertex re-ordering, noise, simplification, quantization, smoothing, subdivision and shows some robustness against cropping attack.The scheme can be applied to 3D point models directly and satisfies the requests for copyright protection of 3D models. Key words:3D point model; digital watermarking; zero watermarking; copyright protection; vertex norm 摘 要: 对三维点云模型零水印技术开展研究, 基于三维模型形状分析、 结合数据分析理论, 选择具有较高稳定性的三维模型全
性、 有效性和可行性已经得到了广泛的共识。然而, 已有的数 字水印技术多集中于图像、 文本、 音频和视频, 对于三维模型 数字水印的研究却较少。1997 年, Ohbuchi 等人在 ACM Multimedia 97 国际会议上发表了第一篇关于三维模型数字水印 的文章 , 开创了三维模型数字水印研究的先河。现在, 对三 维模型数字水印技术的研究已经成为了数字水印研究领域的 新热点。 已有三维模型数字水印算法的基本原理是对三维模型数 据进行微小的修改来嵌入水印数据, 因此可以被称为嵌入式 水印算法, 这类算法已有较多的研究成果