提出了一种DCT域量化索引调制水印算法.水印嵌入在经过像素置换的相邻图像块DCT系数的差值上,根据二值水印的信息位对该差值进行正/负调制,从而实现水印的嵌入.为了平衡不可见性和鲁棒性的要求,根据人类视觉系统的掩蔽特性及图像局部特征对不同嵌入点的嵌入强度进行自适应调整,在确保视觉质量的前提下,得到良好的水印性能.实验结果显示该算法对各种常见图像处理具有良好的鲁棒性.

2018年11月 使用智能手机数据集的人类活动识别 资料库概述： 该项目旨在建立一个模型，该模型根据智能手机的Sensor数据预测诸如步行，上楼，下楼，坐着，站着和躺下等人类活动。 仓库有3个ipython笔记本1 ：数据预处理和探索性数据分析2 ：具有特征数据的机器学习模型3 ：基于原始时间序列数据的LSTM模型所有代码都是用python 3编写的依赖 张量流 凯拉斯 麻木 大熊猫 matplotlib 海生的 斯克莱恩 itertools 约会时间 介绍： 每个现代的智能手机都有许多。 我们对加速度传感器和陀螺仪这两种传感器感兴趣。 借助传感器记录数据这是一个6类分类问题，因为我们有6个活动要检测。 该项目分为两部分，第一部分训练，调整和比较Logistic回归，线性支持向量分类器，RBF（径向基函数）SVM分类器，决策树，随机森林，梯度提升决策树模型，并使用领域专家提

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人体活动识别 通过智能手机上的传感器识别人类活动的起始代码 需求知识：加速度计，Matlab，基本ML，Android 持续的： N ：原始数据数组的长度 框架大小：250个样本 frameOverlap ：50个样本 frameNum ：所有帧的数量 dimNum ：8 基本变量： rawData ：合并一个活动的所有文件中的所有数据，大小为（N * 3） frame ：将rawData重塑为大小（ frameNum * frameSize * 3 ） 框架：连接所有框架 标签：框架标签 frameData ：原始的三轴数据加上扩展的尺寸和大小（ frameNum * frameLen * dimNum ） featureData ：从frameData中提取特征，也从训练数据中提取特征 TLDR： 只需运行或遵循“数据处理”部分，调整数据文件格式，然后将文件放入文件夹中

元宇宙177页PPT 解读科技行业：元宇宙，人类的数字化生存，进入雏形探索期

使用自我注意从可穿戴传感器数据中识别人类活动 Tensorflow 2.x实施“使用自注意力从可穿戴传感器数据中识别人类活动”， ，作者： 和M. Tanjid Hasan Tonmoy等。 [ ] [ ] **此存储库正在维护中。 最终版本的代码将很快发布** 安装 要在python3环境中安装依赖项，请运行： pip install -r requirements.txt 数据集下载 要下载数据集并将其放置在data目录下以进行模型训练和推理， dataset_download.py使用以下命令运行脚本dataset_download.py ： python dataset_download.py --dataset DATASET --unzip 此处，此项目的命令行参数DATASET中的数据集名称如下： DATASET = pamap2 / opp / uschad

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