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基于扩展马尔可夫特征的Seam-Carving篡改检测

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简介：
本研究提出了一种基于扩展马尔可夫特征的Seam-Carving图像篡改检测方法，通过分析图像内容一致性来识别潜在的篡改区域。 针对用于图像篡改的Seam-Carving技术，提出了一种基于扩展马尔科夫特征的Seam-Carving篡改识别算法。该算法充分考虑了Seam-Carving操作导致的图像频域特征变化，并将传统的利用马尔科夫转移概率矩阵计算出的图像特征与基于扩展马尔科夫转移概率的新特征进行融合，再通过支持向量机进行分类训练，从而有效识别基于Seam-Carving技术的图像篡改。实验结果表明，该方案在性能上优于传统基于马尔科夫转移矩阵的方法以及其他现有的此类图像篡改检测方法。

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  • 基于扩展马尔可夫特征的Seam-Carving篡改检测
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    本研究提出了一种基于扩展马尔可夫特征的Seam-Carving图像篡改检测方法，通过分析图像内容一致性来识别潜在的篡改区域。 针对用于图像篡改的Seam-Carving技术，提出了一种基于扩展马尔科夫特征的Seam-Carving篡改识别算法。该算法充分考虑了Seam-Carving操作导致的图像频域特征变化，并将传统的利用马尔科夫转移概率矩阵计算出的图像特征与基于扩展马尔科夫转移概率的新特征进行融合，再通过支持向量机进行分类训练，从而有效识别基于Seam-Carving技术的图像篡改。实验结果表明，该方案在性能上优于传统基于马尔科夫转移矩阵的方法以及其他现有的此类图像篡改检测方法。
     
  • ( MATLAB ) Seam Carving
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    MATLAB Seam Carving是一种图像处理技术，在保持重要视觉内容的同时，调整图片的尺寸。利用MATLAB实现算法可灵活编辑照片宽高比，移除不重要内容。 Shai Avidan在Mitsubishi Electric Research Labs发表的论文《SeamCarving for Content-Aware Image Resizing》（2007年）介绍了图像智能缩放的经典算法，非常值得学习。
     
  • 基于Python的Seam Carving算法实现
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    本项目采用Python编程语言实现了图像内容感知缩放技术——Seam Carving算法。该算法能够智能地删除图片中最不重要的像素序列（即所谓的“能量”值最低的路径），从而达到调整图片尺寸的目的，同时又保证了重要视觉元素不受影响。 用Python实现的Seam Carving算法可以参考这篇文章：https://karthikkaranth.me/blog/implementing-seam-carving-with-python。不过，在这里我们主要关注的是如何使用Python来实现这个图像处理技术，而不需要直接访问外部链接获取详细信息。文章中提供了详细的步骤和代码示例，帮助读者理解和实现Seam Carving算法。
     
  • 基于Matlab的马尔可夫预测编程
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    本项目利用MATLAB语言实现马尔可夫预测模型的构建与应用，旨在通过概率转移矩阵对时间序列数据进行分析和未来趋势预测。 利用Matlab编程进行马尔可夫预测。
     
  • 代码_篡改检测_图像篡改_图像篡改检测定位_提供可视化工具的图像篡改检测
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    本项目专注于开发先进的图像篡改检测技术，特别是针对图像内容被恶意修改的情况。我们致力于创造一种有效的解决方案——一个结合了高级算法和直观用户界面的可视化工具，旨在准确定位并标记出篡改区域，以保障数字媒体的真实性和可信度。 基于深度学习的JPEG图像篡改检测技术利用了深度学习强大的特征学习和模型表达能力，能够提取JPEG压缩图像中的关键特征信息，并实现对篡改图像的有效检测及精确定位。这一方法显著提高了篡改检测的准确率以及篡改区域的定位精度。
     
  • 基于Matlab的马尔可夫预测编程.zip
    优质
    本资源为基于Matlab实现的马尔可夫预测模型编程教程及示例代码，适用于初学者学习和实践马尔可夫过程在时间序列预测中的应用。 利用Matlab编程进行马尔可夫预测。
     
  • 马尔科夫预测模型.zip_马尔科夫_马尔科夫MATLAB_马尔科夫预测
    优质
    本资源包含马尔科夫预测模型的相关资料与代码，适用于使用MATLAB进行马尔科夫过程分析和预测的研究者及学习者。 马尔科夫预测模型的MATLAB实例包括理论指导和数据支持。
     
  • 隐马尔可夫模型（HMM）- 马尔可夫模型
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    隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在不同状态间转移的过程，其中观察到的数据依赖于系统的隐藏状态。该模型基于马尔可夫假设，即下一个状态只与当前状态相关。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。 隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在不同时间点的状态序列，并且这些状态是隐藏的、不可直接观测到的。该模型假设存在一组可能的状态以及从一种状态转移到另一种状态的概率规则。同时，每个状态下会生成某种观察值，但这种输出并不是唯一确定的，而是基于一定的概率分布。 隐马尔科夫模型在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域有着广泛的应用。它可以用来解决序列标注问题，如命名实体识别；也可以用于时间序列预测等任务中。
     
  • 基于改进马尔可夫模型的人力资源预测应用
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    本研究提出一种改进的马尔可夫模型应用于人力资源管理领域，旨在更准确地预测人员流动和需求趋势，为企业制定有效的招聘与培训计划提供科学依据。 人力资源需求预测是企业发展中的一个重要问题。由于企业的人力资源管理政策在一定时期内保持稳定不变，许多企业在预测未来人力需求时通常采用马尔科夫转移矩阵模型。然而，由于该模型的局限性以及员工因辞职、退休或被解雇等原因离开公司的情况，导致预测数据偏低，无法满足企业的实际需要。为解决这一问题，文章引入了灰色GM(1,1)模型进行改进，并结合企业战略发展要求，弥补了马尔科夫模型在数据偏小方面的不足，从而提高了预测结果的准确性。
     
  • 半马尔可夫工具箱：马尔可夫与半马尔可夫工具包-MATLAB开发
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    “半马尔可夫工具箱”是一款针对MATLAB用户的软件包，集成了多种马尔可夫和半马尔可夫模型的建立、分析及应用功能，适用于科研与工程领域。 半马尔可夫工具箱能够基于真实离散或先前离散化的现象创建马尔可夫和半马尔可夫模型。该工具箱的输入是一个离散时间序列，必须通过一个只包含单一变量的 .mat 文件提供：即离散化的时间序列数据。可以下载带有风速离散数据的 .mat 文件（例如 data.mat），以测试应用效果。 在使用过程中，用户可以选择是否保存生成的数据和矩阵以及选择模型类型（马尔可夫、半马尔可夫或两者）。蒙特卡罗模拟结束后，概率分布函数的直方图将以简单图形的形式显示出来，以便检查建模的有效性。所有变量将被包含在一个输出 .mat 文件中，并自动放置在加载数据的文件夹内。 如果选择了“两种模型”，则会在 mat 文件中找到以下变量： - ZReal_Data：真正的离散化时间序列。 - ZMarkov：通过马尔可夫模型生成的合成时间序列。