CN106599259A - 一种快速访问sql数据库的系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种快速访问SQL数据库的系统,包括用于手动输入的外部输入装置;用于语音输入的语音输入装置;用于身份识别的身份识别装置;用于对采集的数据进行分析和处理的单片机;用于分配数据的数据分配器;用于显示访问信息的显示器;用于对访问者进行图像信息采集的摄像头;用于存储数据的数据存储模块;用于快速访问SQL服务器的第一服务器;用于快速访问SQL服务器的第二服务器;用于存储和查询数据的SQL服务器;与无线射频收发模块无线连接,用于外部控制的外部设备。该快速访问SQL数据库的系统实现了对SQL数据库快速访问的目的,降低了对访问者自身设备配置要求,提高了访问速度,且通过外部设备可有效地控制系统,提高了访问SQL数据库的便利性。
Description
技术领域
本发明属于信息检索技术领域,尤其涉及一种快速访问SQL数据库的系统。
背景技术
SQL是Structured Query Language(结构化查询语言)的缩写。SQL是专为数据库而建立的操作命令集,是一种功能齐全的数据库语言。在使用它时,只需要发出“做什么”的命令,“怎么做”是不用使用者考虑的。SQL功能强大、简单易学、使用方便,已经成为了数据库操作的基础,并且现在几乎所有的数据库均支持SQL。目前,在使用者访问SQL数据库时,经常因自身设备配置较低等原因造成访问速度慢、卡顿等现象的发生,所以目前的访问模式并不能够大范围的满足使用的需求,且部分SQL数据库内存储有价值较大的数据等,需要对数据进行防护,因此SQL需要针对不同的使用者开放不同的数据,然而目前的SQL数据库并不具有对使用者身份甄别功能,不利于数据安全。
综上所述,现有SQL数据库访问速度慢,无法甄别使用者信息和对访问者自身设备配置要求较高。
发明内容
本发明为解决现有SQL数据库访问速度慢,无法甄别使用者信息和对访问者自身设备配置要求较高等技术问题而提供一种快速访问SQL数据库的系统。
本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是:
该快速访问SQL数据库的系统包括:
用于手动输入的外部输入装置;
用于语音输入的语音输入装置;
用于身份识别的身份识别装置;
分别与外部输入装置、语音输入装置和身份识别装置有线连接,用于对采集的数据进行分析和处理的单片机;
与单片机有线连接,用于分配数据的数据分配器;
与单片机有线连接,用于接收和发送无线网络信号的无线射频收发模块;
与单片机有线连接,用于供电的电源模块;
与单片机有线连接,用于计时的计时模块;
与单片机有线连接,用于显示访问信息的显示器;
与单片机有线连接,用于输出语音讯号的扬声器;
与单片机有线连接,用于显示系统运行状态的指示灯;
与单片机有线连接,用于对访问者进行图像信息采集的摄像头;
与单片机有线连接,用于存储数据的数据存储模块;
与数据分配器有线连接,用于快速访问SQL服务器的第一服务器;
与数据分配器有线连接,用于快速访问SQL服务器的第二服务器;
与数据分配器有线连接,用于快速访问SQL服务器的第三服务器;
分别与第一服务器、第二服务器和第三服务器有线连接,用于存储和查询数据的SQL服务器;
与无线射频收发模块无线连接,用于外部控制的外部设备。
进一步,所述显示器具体为LED显示器。
进一步,所述指示灯具体为LED灯。
进一步,所述外部设备为手机、电脑等具有网络连接功能的电子产品。
进一步,所述摄像头设置有数字图像混沌映射模块,所述数字图像混沌映射模块的数字图像混沌映射方法包括:
对加密后的隐藏图像G的图像序列x(t)和载体图像F的图像序列w(t)进行α1混合得到:S1=α1w(t)+(1-α1)x(t),再对混合图像S1和载体图像F进行α2混合得到S2=α2w(t)+(1-α2)S1,依次进行至n重混合得到Sn=αnw(t)+(1-αn)Sn-1,则混合图像Sn为图像F和G的n重混合图像,
混合图像满足下面的关系式,
Sn=(1-βnβn-1...β2β1)F+βnβn-1...β2β1G′
其中βi=1-αi,i=1,2,...,n,
采用Logistic映射来产生这些迭代参数,选定参数μ'和初值a1,由公式
αi+1=μ'αi(1-αi)
{αi}为混沌加密后迭代时的参数序列,利用多幅图像的多个混合参数来隐藏秘密信息,这就是多幅图像的混合,对将要隐藏的图像G,记为θ(t),采用Logistic混沌加密,加密后的图像表示为G′,加密图像G′记为x(t),载体图像Fi(i=1,2,…,n)和加密图像G′都是M×N的数字图像,并且混合参数为{αi|0≤αi≤1,i=1,2,…,n},根据图像的混合算法,首先对图像F1和G′进行α1混合得到S1=α1F1+(1-α1)G′,然后对图像F2和G′进行α2混合得到S2=α2F2+(1-α2)S1,依次进行图像混合得到Sn=αnFn+(1-αn)Sn-1,则数字图像Sn称为图像G′的关于数字图像组Fi(i=1,2,…,n)的一个n幅图像混合,
混合图像可表示为:
即:
Sn=αnFn+βnαn-1Fn-1+…+βnβn-1…βn-iαn-iFn-i
+…+βnβn-1…β2β1G′;
其中βi=1-αi,i=1,2,…,n,选定参数μ′和初值α1,根据αi+1=μ′αi(1-αi)产生一个混沌序列{αi|0<αi<1,i=1,2,…n},作为迭代时的参数序列,在这里选取的参数μ′和初值α1要不同于产生水印时的参数μ(t)和初值x(1);
所述的水印的混沌加密是指设水印二值图像m(t),对其进行Logistic混沌加密,将其加入到参数μ中,得到混沌序列{x(t),t=1,2,3,…},即加密的水印图像x(t)。
进一步,所述摄像头设置有水印嵌入模块,所述水印嵌入模的水印的嵌入是指设载体图像为灰度图像w(t)和加密的水印图像x(t),一般的水印嵌入算法为y(t)=αw(t)+(1-α)x(t),α∈(0,1),其中y(t)为嵌入水印后的图像,α为嵌入强度,这种水印嵌入算法简单实用,然而在选取参数α时,若α接近1,则y(t)接近w(t);若α接近0,则y(t)接近x(t),采用了n重迭代混合方法嵌入水印图像,
y1(t)=α1w(t)+(1-α1)x(t)
y2(t)=α2w(t)+(1-α2)y1(t)
……
yn(t)=αnw(t)+(1-αn)yn-1(t)
αn+1=αn(1-αn)μ′
选定参数μ′和初值α1,产生一个混沌序列{αi|0<αi<1,i=1,2,…n},作为迭代时的参数序列,密钥集K中包括了4个参数,即K={μ,μ′,x1,α1},这些参数在以后进行水印提取时需要用到的;
所述的非线性离散系统迭代学习辨识是指考虑具有一般形式的非线性离散系统模型为
式中x(t)∈Rn;θ(t)∈Rm;y(t)∈Rr;f,g为矩阵函数,
假定每次学习的初值x(0)相同(即被控对象可恢复初态),系统第k次运行的输入为θk(t),状态和输出为
要求系统在给定的时间区间[0,N]上输出序列yk(t)跟踪期望输出yd(t),所采用的学习律为开环P型迭代学习律,即
θk+1(t)=θk(t)+γ(t)ek(t+1)
式中γ(t)为开环学习系数矩阵且有界;ek(t+1)=yd(t+1)-yk(t+1)为第k次运行时系统在t+1时刻的跟踪误差,使输出yd(t)以任意精度跟踪yd(t)的充分条件为
ρ=||I-Ck(t+1)Bk(t)γ(t)||<1
原始图像G为θ(t)序列,加密后为图像G′为x(t)序列,载体图像组Fi(i=1,2,…,n)为wi(t)序列,i=1,2,…,n,混合图像Sn为y(t),则系统可表示为:
t∈{0,1,2...N},x(t)∈Rn,θ(t)∈R1;y1(t)∈R1;y(t)∈R1,非线性函数f(x(t),θ(t),t)表示原始图像加密的函数,非线性函数g(x(t),t)表示加密后的图像和载体图像一次迭代混合函数,h(y1(t),t)表示n重迭代混合后的函数,当参数真值为θ*(t)时,式写成:
用于估计θ*(t)的迭代学习辨识系统为:
式中,k为迭代次数,每次迭代时的初值相同。
进一步,所述显示器的退昂处理采用混合高斯模型,混合高斯模型中每一个像素的背景模型用K个高斯分布来描述,即
其中,是在t时刻第i个高斯分布的权值,参数K是高斯分布的个数,η是一个高斯概率分布函数,它的均值为μt,i,方差为即:
在t时刻,对于当前视频图像帧的每一个像素xt,当存在一个i,1≤i≤K,满足时,该像素被判定为背景,否则为前景。
本发明具有的优点和积极效果是:该快速访问SQL数据库的系统通过数据分配器将检索信息分配给第一服务器、第二服务器和第三服务器,三个服务器单独对SQL服务器进行检索访问,并且检索结果再次通过三个服务器反馈给单片机,降低了传统访问过程中对使用者自身设备的需求,提高了系统访问SQL数据库的速度,同时通过外部输入装置和语音输入装置可快速输入访问信息,为系统提供多种输入方式,通过身份识别装置和摄像头可有效地甄别使用者身份信息,有助于提高数据的安全性,通过外部设备可远程控制系统,提高了系统访问的便捷性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的该快速访问SQL数据库的系统的原理框图。
图中:1、外部输入装置;2、语音输入装置;3、身份识别装置;4、单片机;5、数据分配器;6、无线射频收发模块;7、电源模块;8、计时模块;9、显示器;10、扬声器;11、指示灯;12、摄像头;13、数据存储模块;14、第一服务器;15、第二服务器;16、第三服务器;17、SQL服务器;18、外部设备。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效,兹例举以下实施例,并配合附图详细说明如下。
下面结合图1对本发明的结构作详细的描述。
该快速访问SQL数据库的系统包括:
用于手动输入的外部输入装置1;
用于语音输入的语音输入装置2;
用于身份识别的身份识别装置3;
分别与外部输入装置1、语音输入装置2和身份识别装置3有线连接,用于对采集的数据进行分析和处理的单片机4;
与单片机4有线连接,用于分配数据的数据分配器5;
与单片机4有线连接,用于接收和发送无线网络信号的无线射频收发模块6;
与单片机4有线连接,用于供电的电源模块7;
与单片机4有线连接,用于计时的计时模块8;
与单片机4有线连接,用于显示访问信息的显示器9;
与单片机4有线连接,用于输出语音讯号的扬声器10;
与单片机4有线连接,用于显示系统运行状态的指示灯11;
与单片机4有线连接,用于对访问者进行图像信息采集的摄像头12;
与单片机4有线连接,用于存储数据的数据存储模块13;
与数据分配器5有线连接,用于快速访问SQL服务器17的第一服务器14;
与数据分配器5有线连接,用于快速访问SQL服务器17的第二服务器15;
与数据分配器5有线连接,用于快速访问SQL服务器17的第三服务器16;
分别与第一服务器14、第二服务器15和第三服务器16有线连接,用于存储和查询数据的SQL服务器17;
与无线射频收发模块6无线连接,用于外部控制的外部设备18。
进一步,所述显示器9具体为LED显示器。
进一步,所述指示灯11具体为LED灯。
进一步,所述外部设备18为手机、电脑等具有网络连接功能的电子产品。
进一步,所述摄像头设置有数字图像混沌映射模块,所述数字图像混沌映射模块的数字图像混沌映射方法包括:
对加密后的隐藏图像G的图像序列x(t)和载体图像F的图像序列w(t)进行α1混合得到:S1=α1w(t)+(1-α1)x(t),再对混合图像S1和载体图像F进行α2混合得到S2=α2w(t)+(1-α2)S1,依次进行至n重混合得到Sn=αnw(t)+(1-αn)Sn-1,则混合图像Sn为图像F和G的n重混合图像,
混合图像满足下面的关系式,
Sn=(1-βnβn-1...β2β1)F+βnβn-1...β2β1G′
其中βi=1-αi,i=1,2,...,n,
采用Logistic映射来产生这些迭代参数,选定参数μ'和初值a1,由公式
αi+1=μ'αi(1-αi)
{αi}为混沌加密后迭代时的参数序列,利用多幅图像的多个混合参数来隐藏秘密信息,这就是多幅图像的混合,对将要隐藏的图像G,记为θ(t),采用Logistic混沌加密,加密后的图像表示为G′,加密图像G′记为x(t),载体图像Fi(i=1,2,…,n)和加密图像G′都是M×N的数字图像,并且混合参数为{αi|0≤αi≤1,i=1,2,…,n},根据图像的混合算法,首先对图像F1和G′进行α1混合得到S1=α1F1+(1-α1)G′,然后对图像F2和G′进行α2混合得到S2=α2F2+(1-α2)S1,依次进行图像混合得到Sn=αnFn+(1-αn)Sn-1,则数字图像Sn称为图像G′的关于数字图像组Fi(i=1,2,…,n)的一个n幅图像混合,
混合图像可表示为:
即:
Sn=αnFn+βnαn-1Fn-1+…+βnβn-1…βn-iαn-iFn-i
+…+βnβn-1…β2β1G′;
其中βi=1-αi,i=1,2,…,n,选定参数μ′和初值α1,根据αi+1=μ′αi(1-αi)产生一个混沌序列{αi|0<αi<1,i=1,2,…n},作为迭代时的参数序列,在这里选取的参数μ′和初值α1要不同于产生水印时的参数μ(t)和初值x(1);
所述的水印的混沌加密是指设水印二值图像m(t),对其进行Logistic混沌加密,将其加入到参数μ中,得到混沌序列{x(t),t=1,2,3,…},即加密的水印图像x(t)。
进一步,所述摄像头设置有水印嵌入模块,所述水印嵌入模的水印的嵌入是指设载体图像为灰度图像w(t)和加密的水印图像x(t),一般的水印嵌入算法为y(t)=αw(t)+(1-α)x(t),α∈(0,1),其中y(t)为嵌入水印后的图像,α为嵌入强度,这种水印嵌入算法简单实用,然而在选取参数α时,若α接近1,则y(t)接近w(t);若α接近0,则y(t)接近x(t),采用了n重迭代混合方法嵌入水印图像,
y1(t)=α1w(t)+(1-α1)x(t)
y2(t)=α2w(t)+(1-α2)y1(t)
……
yn(t)=αnw(t)+(1-αn)yn-1(t)
αn+1=αn(1-αn)μ′
选定参数μ′和初值α1,产生一个混沌序列{αi|0<αi<1,i=1,2,…n},作为迭代时的参数序列,密钥集K中包括了4个参数,即K={μ,μ′,x1,α1},这些参数在以后进行水印提取时需要用到的;
所述的非线性离散系统迭代学习辨识是指考虑具有一般形式的非线性离散系统模型为
式中x(t)∈Rn;θ(t)∈Rm;y(t)∈Rr;f,g为矩阵函数,
假定每次学习的初值x(0)相同(即被控对象可恢复初态),系统第k次运行的输入为θk(t),状态和输出为
要求系统在给定的时间区间[0,N]上输出序列yk(t)跟踪期望输出yd(t),所采用的学习律为开环P型迭代学习律,即
θk+1(t)=θk(t)+γ(t)ek(t+1)
式中γ(t)为开环学习系数矩阵且有界;ek(t+1)=yd(t+1)-yk(t+1)为第k次运行时系统在t+1时刻的跟踪误差,使输出yd(t)以任意精度跟踪yd(t)的充分条件为
ρ=||I-Ck(t+1)Bk(t)γ(t)||<1
原始图像G为θ(t)序列,加密后为图像G′为x(t)序列,载体图像组Fi(i=1,2,…,n)为wi(t)序列,i=1,2,…,n,混合图像Sn为y(t),则系统可表示为:
t∈{0,1,2...N},x(t)∈Rn,θ(t)∈R1;y1(t)∈R1;y(t)∈R1,非线性函数f(x(t),θ(t),t)表示原始图像加密的函数,非线性函数g(x(t),t)表示加密后的图像和载体图像一次迭代混合函数,h(y1(t),t)表示n重迭代混合后的函数,当参数真值为θ*(t)时,式写成:
用于估计θ*(t)的迭代学习辨识系统为:
式中,k为迭代次数,每次迭代时的初值相同。
进一步,所述显示器的退昂处理采用混合高斯模型,混合高斯模型中每一个像素的背景模型用K个高斯分布来描述,即
其中,是在t时刻第i个高斯分布的权值,参数K是高斯分布的个数,η是一个高斯概率分布函数,它的均值为μt,i,方差为即:
在t时刻,对于当前视频图像帧的每一个像素xt,当存在一个i,1≤i≤K,满足时,该像素被判定为背景,否则为前景。
通过外部输入装置1或语音输入装置2可快速输入对SQL服务器17的访问信息,为系统提供了多种输入途径,通过身份识别装置3可有效地识别系统使用者的身份信息,并通过摄像头12可有效地采集使用者的图像信息,有利于数据安全,单片机4可有效地对系统采集的数据综合处理分析,根据来自外部输入装置1或语音输入装置2输入的数据,单片机4对数据分配器5下达相应的指令,数据分配器5可根据单片机4的指令分配访问信息,并通过第一服务器14、第二服务器15和第三服务器16分别对SQL服务器17进行访问检索,SQL服务器17检索结束后,反馈信息再次通过第一服务器14、第二服务器15和第三服务器16发送至数据分配器5,避免了传统系统运行过程中,用户自行访问SQL服务器17过程中,因设备配置原因带来的访问速度慢、卡顿等现象,通过对检索信息分包并分配给不同服务器独立检索,不但提高了用户的访问速度,同时降低了对用户本身设备的要求,通过显示器9和扬声器10可有效地显示系统运行状态,电源模块7为系统供电,计时模块8能够进行时间记录,无线射频收发模块6能够接收和发送无线网络信号,数据存储模块13可有效地对系统运行过程中产生的信息进行存储,外部设备18可通过无线射频收发模块6与单片机4无线连接,实现对系统的远程控制,提高了访问SQL服务器17的便利性。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改,等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (4)
1.一种快速访问SQL数据库的系统,其特征在于,所述快速访问SQL数据库的系统包括:
用于手动输入的外部输入装置;
用于语音输入的语音输入装置;
用于身份识别的身份识别装置;
分别与外部输入装置、语音输入装置和身份识别装置有线连接,用于对采集的数据进行分析和处理的单片机;
与单片机有线连接,用于分配数据的数据分配器;
与单片机有线连接,用于接收和发送无线网络信号的无线射频收发模块;
与单片机有线连接,用于供电的电源模块;
与单片机有线连接,用于计时的计时模块;
与单片机有线连接,用于显示访问信息的显示器;
与单片机有线连接,用于输出语音讯号的扬声器;
与单片机有线连接,用于显示系统运行状态的指示灯;
与单片机有线连接,用于对访问者进行图像信息采集的摄像头;
与单片机有线连接,用于存储数据的数据存储模块;
与数据分配器有线连接,用于快速访问SQL服务器的第一服务器;
与数据分配器有线连接,用于快速访问SQL服务器的第二服务器;
与数据分配器有线连接,用于快速访问SQL服务器的第三服务器;
分别与第一服务器、第二服务器和第三服务器有线连接,用于存储和查询数据的SQL服务器;
与无线射频收发模块无线连接,用于外部控制的外部设备;
所述显示器具体为LED显示器;
所述指示灯具体为LED灯;
所述外部设备为手机、电脑具有网络连接功能的电子产品。
2.如权利要求1所述的快速访问SQL数据库的系统,其特征在于,所述摄像头设置有数字图像混沌映射模块,所述数字图像混沌映射模块的数字图像混沌映射方法包括:
对加密后的隐藏图像G的图像序列x(t)和载体图像F的图像序列w(t)进行α1混合得到:S1=α1w(t)+(1-α1)x(t),再对混合图像S1和载体图像F进行α2混合得到S2=α2w(t)+(1-α2)S1,依次进行至n重混合得到Sn=αnw(t)+(1-αn)Sn-1,则混合图像Sn为图像F和G的n重混合图像,
混合图像满足下面的关系式,
Sn=(1-βnβn-1...β2β1)F+βnβn-1...β2β1G′
其中βi=1-αi,i=1,2,...,n,
采用Logistic映射来产生这些迭代参数,选定参数μ'和初值a1,由公式
αi+1=μ'αi(1-αi)
{αi}为混沌加密后迭代时的参数序列,利用多幅图像的多个混合参数来隐藏秘密信息,这就是多幅图像的混合,对将要隐藏的图像G,记为θ(t),采用Logistic混沌加密,加密后的图像表示为G′,加密图像G′记为x(t),载体图像Fi(i=1,2,…,n)和加密图像G′都是M×N的数字图像,并且混合参数为{αi|0≤αi≤1,i=1,2,…,n},根据图像的混合算法,首先对图像F1和G′进行α1混合得到S1=α1F1+(1-α1)G′,然后对图像F2和G′进行α2混合得到S2=α2F2+(1-α2)S1,依次进行图像混合得到Sn=αnFn+(1-αn)Sn-1,则数字图像Sn称为图像G′的关于数字图像组Fi(i=1,2,…,n)的一个n幅图像混合,
混合图像可表示为:
即:
Sn=αnFn+βnαn-1Fn-1+…+βnβn-1…βn-iαn-iFn-i
+…+βnβn-1…β2β1G′;
其中βi=1-αi,i=1,2,…,n,选定参数μ′和初值α1,根据αi+1=μ′αi(1-αi)产生一个混沌序列{αi|0<αi<1,i=1,2,…n},作为迭代时的参数序列,在这里选取的参数μ′和初值α1要不同于产生水印时的参数μ(t)和初值x(1);
所述的水印的混沌加密是指设水印二值图像m(t),对其进行Logistic混沌加密,将其加入到参数μ中,得到混沌序列{x(t),t=1,2,3,…},即加密的水印图像x(t)。
3.如权利要求1所述的快速访问SQL数据库的系统,其特征在于,所述摄像头设置有水印嵌入模块,所述水印嵌入模的水印的嵌入是指设载体图像为灰度图像w(t)和加密的水印图像x(t),一般的水印嵌入算法为y(t)=αw(t)+(1-α)x(t),α∈(0,1),其中y(t)为嵌入水印后的图像,α为嵌入强度,这种水印嵌入算法简单实用,然而在选取参数α时,若α接近1,则y(t)接近w(t);若α接近0,则y(t)接近x(t),采用了n重迭代混合方法嵌入水印图像,
y1(t)=α1w(t)+(1-α1)x(t)
y2(t)=α2w(t)+(1-α2)y1(t)
……
yn(t)=αnw(t)+(1-αn)yn-1(t)
αn+1=αn(1-αn)μ′
选定参数μ′和初值α1,产生一个混沌序列{αi|0<αi<1,i=1,2,…n},作为迭代时的参数序列,密钥集K中包括了4个参数,即K={μ,μ′,x1,α1},这些参数在以后进行水印提取时需要用到的;
所述的非线性离散系统迭代学习辨识是指考虑具有一般形式的非线性离散系统模型为
式中x(t)∈Rn;θ(t)∈Rm;y(t)∈Rr;f,g为矩阵函数,
假定每次学习的初值x(0)相同(即被控对象可恢复初态),系统第k次运行的输入为θk(t),状态和输出为
要求系统在给定的时间区间[0,N]上输出序列yk(t)跟踪期望输出yd(t),所采用的学习律为开环P型迭代学习律,即
θk+1(t)=θk(t)+γ(t)ek(t+1)
式中γ(t)为开环学习系数矩阵且有界;ek(t+1)=yd(t+1)-yk(t+1)为第k次运行时系统在t+1时刻的跟踪误差,使输出yd(t)以任意精度跟踪yd(t)的充分条件为
ρ=||I-Ck(t+1)Bk(t)γ(t)||<1
原始图像G为θ(t)序列,加密后为图像G′为x(t)序列,载体图像组Fi(i=1,2,…,n)为wi(t)序列,i=1,2,…,n,混合图像Sn为y(t),则系统可表示为:
t∈{0,1,2...N},x(t)∈Rn,θ(t)∈R1;y1(t)∈R1;y(t)∈R1,非线性函数f(x(t),θ(t),t)表示原始图像加密的函数,非线性函数g(x(t),t)表示加密后的图像和载体图像一次迭代混合函数,h(y1(t),t)表示n重迭代混合后的函数,当参数真值为θ*(t)时,式写成:
用于估计θ*(t)的迭代学习辨识系统为:
式中,k为迭代次数,每次迭代时的初值相同。
4.如权利要求1所述的快速访问SQL数据库的系统,其特征在于,所述显示器的退昂处理采用混合高斯模型,混合高斯模型中每一个像素的背景模型用K个高斯分布来描述,即
其中,是在t时刻第i个高斯分布的权值,参数K是高斯分布的个数,η是一个高斯概率分布函数,它的均值为μt,i,方差为即:
在t时刻,对于当前视频图像帧的每一个像素xt,当存在一个i,1≤i≤K,满足时,该像素被判定为背景,否则为前景。
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