简介:Anovelparadigmforfractalcodingselectivelycorrectsthefractalcodeforselecteddomainblockswithanimage-adaptiveVQcodebook.Thecodebookisgeneratedfromtheinitialuncorrectedfractalcodeandis,therefore,availableatthedecoder.Anefficienttrade-offisgeneratedbetweenincrementalperformanceandbitrate.
简介:Losslessdatahidingcanrestoretheoriginalstatusofcovermediaafterembeddedsecretdataareextracted.In2010,Wangetal.proposedalosslessdatahidingschemewhichhidessecretdatainvectorquantization(VQ)indices,buttheencodingstrategiesadoptedbytheirschemeexpandthefinalcodestream.ThispaperdesignsfourembeddingandencodingstrategiestoimproveWangetal.'sscheme.TheexperimentresultoftheproposedschemecomparedwiththatoftheWangetal.'sschemereducesthebitratesofthefinalcodestreamby4.6%andraisesthepayloadby1.09%onaverage.
简介:艾丽斯识别享受普遍性,唯一的高度和中等用户合作。这在新兴的安全与认证机制使虹识别系统不可避免。一个虹识别系统基于向量量子化(VQ),技术被建议,它的表演与分离余弦变换(DCT)相比。建议系统不需要虹的任何预处理和分割。我们测试了林德布佐·格雷(LBG),Kekre的相称的错误(KPE)算法和Kekre是为聚类的目的快电报密码本产生(KFCG)算法。基于的方法使用KFCG要求的建议向量量子化99.99%更少的计算作为完整的2-dimensionalDCT的。进一步,KFCG方法与89.10%的精确性给更好的性能超过在66.10%附近给精确性的DCT。
简介:Thebettercompressionratecanbeachievedbythetraditionalvectorquantization(VQ)method,andthequalityoftherecoveredimagecanalsobeaccepted.Butthedecompressedimagequalitycannotbepromotedefficiently,sohowtobalancetheimagecompressionrateandimagerecoveringqualityisanimportantissue.Inthispaper,animageistransformedbydiscretewavelettransform(DWT)togenerateitsDWTtransformedimagewhichcanbecompressedbytheVQmethodfurther.Besides,wecomputethevaluesbetweentheDWTtransformedimageanddecompressedDWTtransformedimageasthedifferencematrixwhichistheadjustablebasisofthedecompressedimagequality.Bycontrollingthedeviationofthedifferencematrix,therecanbenearlylosslesscompressionfortheVQmethod.ExperimentalresultsshowthatwhenthenumberofcompressedbitsbyourmethodisequaltothenumberofthosebitscompressedbytheVQmethod,thequalityofourrecoveredimageisbetter.Moreover,theproposedmethodhasmorecompressioncapabilitycomparingwiththeVQscheme.
简介:摘要:目前,使用网络和计算机进行信息处理的技术已经越来越成熟了。而语音是人们常用的一种信息形式。因此研究人员开始关注语音识别技术来对说话人身份识别进行一个新角度、更广泛地认识,并取得一定成果。需要解决的是如何从大量数据中提取特征参数和进行分析判断出说话人是否为己知人的问题。说话人识别是在机器系统中对说话者的语音进行处理,并将其转换为一个可用于分析的信号。对信号进行处理时首先要提取有用信号并根据其特征分类然后再将识别到的数据以适当方式输入计算机系统内,进行分析与计算得到输出结果,通过系统内部建立的语音识别的数据库得出用户发出的话语权值,然后判断平均失真测度,从而判断说话人是谁或者判断说话人是不是所声称的人,得出正确答案后返回给主机。