[发明专利]一种快速访问SQL数据库的系统

权利要求书

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；

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S_n＝α_nw(t)+(1-α_n)S_n-1，则混合图像S_n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，

S_n＝(1-β_nβ_n-1...β₂β₁)F+β_nβ_n-1...β₂β₁G′

其中β_i＝1-α_i,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

α_i+1＝μ'α_i(1-α_i)

{α_i}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F_i(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{α_i|0＜α_i＜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S_n＝α_nF_n+(1-α_n)S_n-1，则数字图像S_n称为图像G′的关于数字图像组F_i(i＝1,2,…,n)的一个n幅图像混合，

混合图像可表示为：

即：

其中β_i＝1-α_i,i＝1,2,…,n，选定参数μ′和初值α₁，根据α_i+1＝μ′α_i(1-α_i)产生一个混沌序列{α_i|0＜α_i＜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)；

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(t)中，得到混沌序列{x(t),t＝1,2,3,…}，即加密的水印图像x(t)；

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_灰(t)和加密的水印图像x_水(t)，一般的水印嵌入算法为y(t)＝αw_灰(t)+(1-α)x_水(t)，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_灰(t)；若α接近0，则y(t)接近x_水(t)，采用了n重迭代混合方法嵌入水印图像，

y₁(t)＝α₁w_灰(t)+(1-α₁)x_水(t)

y₂(t)＝α₂w_灰(t)+(1-α₂)x_水(t)

……

y_n(t)＝α_nw_灰(t)+(1-α_n)x_水(t)

α_n+1＝α_n(1-α_n)μ′

选定参数μ′和初值α₁，产生一个混沌序列{α_i|0＜α_i＜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(t),μ',x(1),α₁}，这些参数在以后进行水印提取时需要用到的；

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)∈R^m；y(t)∈R^r；f,g为矩阵函数，

假定每次学习的初值x(0)相同，系统第k次运行的输入为θ_k(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y_k(t)跟踪期望输出y_d(t)，所采用的学习律为开环P型迭代学习律，即

θ_k+1(t)＝θ_k(t)+γ(t)e_k(t+1)

式中γ(t)为开环学习系数矩阵且有界；e_k(t+1)＝y_d(t+1)-y_k(t+1)为第k次运行时系统在t+1时刻的跟踪误差，使输出y_d(t)以任意精度跟踪y_d(t)的充分条件为

ρ＝||I-C_k(t+1)B_k(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F_i(i＝1,2,…,n)为w_i(t)序列,i＝1,2,…,n，混合图像S_n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。

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，所述显示器的图像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μ_t,i，方差为即：

在t时刻，对于当前视频图像帧的每一个像素x_t，当存在一个i，1≤i≤K，满足|x_t-μ_t,i|＜2.5σ_t,i时，该像素被判定为背景，否则为前景。