摘要：提出了一种修改的图像距离进行图像置乱效果评价的方法。针对传统欧氏距离不能真实刻画置乱图像间差异程度的不足,考虑到图像中任意位置灰度信息与其周围邻域灰度存在紧密相关,将一种具有黎曼度量特性的图像距离进行修改并用来构造一种描述图像置乱效果好坏的评价函数。通过大量的实验得出,该评价方法是能够保持主客观评价的一致性。

摘要：提出了应用模糊贴近度理论来构造图像置乱效果评价的新方法。从图像中任意像素与其周围邻域像素之间存在紧密关系角度出发给出了一种模糊集的定义,给出了图像中各像素所对应模糊集及其补集之间的模糊贴近度,最后根据置乱前后图像所有像素所对应的模糊贴近度之和来构造用于图像置乱效果评价的置乱度函数。大量仿真实验及结果分析表明,提出的评价方法是可行的,反映了加密次数与置乱效果之间的关系,其客观评价结果与人的视觉感知基本一致。

摘要：针对基于均方信噪比的置乱程度评价法不能客观地反映图像置乱效果好坏的不足,首先对置乱前后的图像进行差分运算并得到其相应的差分图像,其次计算两差分图像之间的均方信噪比值作为图像置乱效果评价的新准则,提出了基于差分图像和均方信噪比相结合的图像置乱效果评价新方法。实验结果表明,该方法能够有效地描述图像的置乱程度,能够反映出置乱次数与置乱程度之间的关系,并且与人的视觉感知基本一致。

摘要：针对情感特征表征性不足以及离散型和连续型情感描述间关联缺失的问题,提出一种基于残差网络和粗细粒度的音视频情感识别方法。基于残差网络构建双子网络提取特征,视频子网设计恒定残差网络和细节关注分支,弥补深层特征的细节信息;音频子网利用分段注意力机制提升特征判别力。使用比例决策融合策略得到最终情感分类结果。设计粗细粒度损失函数,优化整个网络的性能。实验结果表明,所提方法有效提升了识别精度,验证了不同情感描述间的关联对情感识别的辅助作用。