一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统的制作方法

本发明创造涉及身份验证、图像编码与压缩和资源分配领域，具体涉及一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统。

背景技术：

1、身份验证是一种用于验证用户身份的技术，旨在通过动态地分析用户提供的身份信息以及其他相关数据，以确认用户的身份，并授权其访问系统资源，该认证算法通过预测编码技术，根据用户的输入和行为数据，智能地识别和验证用户身份，通过分析用户的行为模式、输入数据和其他特征，以实现高度个性化的身份验证，该算法允许系统在实时、动态地适应不同用户的身份验证需求，提供更高水平的安全性，减少误认证的可能性，并适应用户的不同身份验证需求，无论是在远程桌面访问还是在其他云计算环境中，该认证算法的独特之处在于其能够根据用户的实时反馈和行为数据进行智能决策，提供更加智能化的身份验证支持，有助于提高系统的安全性和用户体验，通过基于预测编码算法的认证技术，系统能够智能地适应用户的身份验证需求，提供更高效、更安全的身份验证服务，为用户提供便捷的远程显示体验，同时保障系统的安全性和用户隐私。

2、图像编码与压缩技术是将远程计算机的桌面图像进行有效的编码和压缩，通常采用不同的压缩算法来降低数据量，这些编码算法基于变换编码(如jpeg)和运动估计编码(如h.264)，通过精确的图像编码，减小传输的数据量，以便在网络上传输和在本地设备上显示，能减小图像数据的体积，减少网络传输带宽和提高远程桌面显示的性能，这些技术有助于确保远程桌面显示系统具有良好的性能、快速的响应时间和高效的网络利用率，从而提供用户良好的远程桌面体验。

3、资源分配是指系统用于有效管理和分配计算和网络资源的策略和方法，这些资源包括处理能力、带宽和内存，以确保系统在提供高质量远程桌面服务时能够有效地利用这些资源，系统需要确保足够的带宽可用于传输远程桌面图像和用户输入，涉及到动态调整传输速率，根据当前网络条件和用户需求进行带宽分配，当多个用户同时访问远程计算机时，系统需要平衡不同用户之间的资源需求，包括均衡处理能力、内存和其他资源的分配，以避免某个用户的操作影响其他用户的体验，资源分配技术是在提供高质量的远程桌面服务的同时，有效管理和利用资源，以提高性能、减少成本并提供满意的用户体验。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明旨在提供一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统。

2、本发明创造的目的通过以下技术方案实现：

3、一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统，包括用户界面模块、连接管理模块、身份验证模块、图像编码压缩与传输模块、资源分配模块和远程桌面显示模块，用户界面模块用于用户与远程桌面系统进行互动，连接管理模块用于管理用户与远程桌面服务器的连接，身份验证模块提出改进基于奇异值分解的哈希身份验证算法对用户进行身份验证，图像编码压缩与传输模块包括图像编码单元、图像压缩单元和通信传输单元，图像编码单元用于对桌面图像进行编码，图像压缩单元提出改进变分转换预测编码算法对桌面图像进行压缩，通信传输单元用于用户终端设备和云服务器之间的传输数据，资源分配模块包括任务调度单元和负载均衡单元，任务调度单元用于协调和管理云服务器上的各种任务以充分利用服务器资源，负载均衡单元用于分配用户请求到不同的服务器实现负载均衡，远程桌面显示模块用于管理远程桌面和用户界面。

4、进一步的，用户界面模块用于用户与远程桌面系统进行互动，包括登录、控制、屏幕显示和输入设备的模拟，提供用户与系统的交互界面，负责在用户的本地设备上显示云端桌面的内容，包括桌面图像、应用程序界面和文件窗口，同时接收用户的输入操作，如鼠标点击、键盘输入和触摸操作。

5、进一步的，连接管理模块通过确保可靠的通信和协议处理，用于管理用户与远程桌面服务器的连接，包括连接建立、断开和维护，以确保用户的持续访问，以便用户能安全、高效的远程访问云端桌面。

6、进一步的，身份验证模块提出改进基于奇异值分解的哈希身份验证算法对用户进行身份验证。

7、进一步的，改进基于奇异值分解的哈希身份验证算法具体如下：假设从连接管理模块获得的身份识别信息为t(x)，其中，x为时间域中的离散时间步长，通过窗口分割预处理后得到的第n帧身份识别信息为tn(y)，其中，y为离散时间索引，预处理数学公式为tn(y)＝t(ωm+y)×δ(y),1≤x≤x，其中，ω为移动帧长度，δ(y)为窗函数，x为每个身份识别信息数据帧的数据长度，进一步通过对tn(y)进行离散傅里叶变换得其中，e(·)为指数运算，y为频域中每个身份识别信息数据帧的数据长度，z为频域的索引，在频域中，正频率域中有个频谱线，表示为其中，tn(1)为第1条频谱线，tn(2)为第2条频谱线，为第条频谱线，这些频谱线被分为l个子频带，每个子频带包含个频谱线，其中，fix[·]为取整数操作，频谱线公式表示为其中，ttn(c)为频谱线，c为频谱线的索引，进一步将子频带划分为i个子带集，得到每个子带集的方差为ttn＝[ttn1,ttn2,…,ttni]，其中，ttn1为第1个子带集方差，ttn2为第2个子带集方差，ttni为第i个子带集方差，且第一个子带集展开为其中，ttn1(1)为第1个子带集中的第1个分量，ttn1(2)为第1个子带集中的第2个分量，为第1个子带集中的第个分量，此时，若将时域中身份识别信息表示为t(y)＝{tn(y)|n＝1,2,...,n；y＝1,2,…,y}，其中，n为身份识别信息的总分量数，则将时域信息转换为频域信息为t(z)＝{tn(y)|n＝1,2,...,n；y＝1,2,...,y}，通过构造子带方差集矩阵将频域信息划分为均匀的子带，将频域子带矩阵表示为e＝{en(y)|n＝1,2,...,n；y＝1,2,...,l}，其中，en(y)为频域子带矩阵e中第n个分量在时间y处的值，子带集合矩阵表示为f＝{fn(y)|n＝1,2,…,n；y＝1,2,…,i}，其中，fn(y)为子带集合矩阵f中第n个分量在时间y处的值，其中l是i的整数倍，进一步的，将子带集合矩阵推导为其中，en(1)为频域子带矩阵e中第1个分量在时间y处的值，通过子带集合矩阵f进一步获得子带方差集的矩阵p＝{pn(y)|n＝1,2,…,n；y＝1,2,…,i}，其中，pn(y)为子带方差集的矩阵p中第n个分量在时间y处的值，将子带方差集矩阵p通过基于常q变换的方法得到二维特征矩阵其中v表示子带方差的数量，g代表身份识别信息特征的数量，在基于常q变换的方法中，q表示中心频率与带宽的比值，进一步推导为其中，fu为身份识别信息各频段的频率，φf为带宽，u为频率带，τ为经验参数，通过基于常q变换的方法，将各子带集方差的特征矩阵进行融合，得到特征张量其中，为特征张量d中的第1个特征值，为特征张量d中的2个特征值，为特征张量d中的i个特征值，进一步的，通过奇异值分解法对特征张量d进行分解，然后将低维核心张量a与三个正交矩阵b(1,2,3)进行重组，得到目标张量c，对目标张量c的每个帧进行均值计算，得到目标矩阵h，使用哈希长度序列构建目标矩阵，生成一维二进制哈希长序列w，公式表示为：其中，w(1)＝0，w(n)为每帧身份识别信息的感知哈希值，h1(n)为在第n步的一维哈希值，h1(n-1)为在第n-1步的一维哈希值，对于一个身份识别信息的两个片段h1和h2，它们的哈希数字距离dist(:；:)计算为其中与分别表示h1和h1的长序列的哈希函数，l为哈希序列的长度，进一步当设置身份识别认证阈值为γ，则通过哈希数字距离dist(:；:)的计算对身份识别信息进行哈希匹配，通过设置匹配阈值γ，计算身份识别信息片段h1和h2的感知哈希序列之间的数字距离，改进基于奇异值分解的哈希身份验证算法通过分割身份信息进行时频分析，提出构造子带方差集矩阵对频域信息进行分析，提出奇异值分解身份信息特征张量，提出哈希长度序列构建目标矩阵，实现对用户的身份验证。

8、进一步的，图像编码单元用于对桌面图像进行编码，通过将云端桌面的图像内容进行编码以有效的传输到客户端设备，减小带宽要求并提供更快的响应速度；

9、进一步的，图像压缩单元提出改进变分转换预测编码算法通过对云端桌面中的图像数据进行压缩，以减小数据传输的体积，提高数据传输效率，减少网络带宽的需求，以及提供更高的远程桌面性能。

10、进一步的，改进变分转换自动预测编码算法具体如下：输入真实图像分布样本si，通过服从正态分布的识别模型i(z|s)估计未知的后验分布，获得隐藏变量z的期望值μi和标准差σi，并通过相对熵测量输入图像和生成的编码图像的概率分布之间的距离，即其中，为输入图像和生成的编码图像的概率分布之间的距离，即kl散度，p(s)为输入图像的概率分布，为生成的编码图像的概率分布，ds为对s进行微分运算，为使获得的未知概率分布具有更好的准确性，通过识别模型i(z|s)将概率分布进行近似处理，并提出最大似然估计对目标函数进行改进，即其中，mf为最大似然估计优化后的目标函数，q(z|s)为给定输入图像s的情况下关于隐含变量z的概率分布，p(z|s)为给定输入图像s的情况下关于隐含变量z的真实概率分布，l(s)为最大似然估计的变分下界，为进一步逼近真实后验分布的最佳变分分布，将最大似然估计的变分下界l(s)改进为l'(s)，即其中，l'(s)为改进后的变分下界，eq(z|s)(z|s)为获得的未知概率分布，α为调整最大似然估计项和kl散度项的权重参数，p(z)为隐含变量z的概率分布，p(s|z)为给定隐含变量z的情况下图像s的真实概率分布；

11、然后提出对偶条件对目标函数进行改进，即其中，dc为对偶条件优化后的函数，λ为拉格朗日乘子，μ为期望值μi的可取值集合，σi为标准差σ的可取值集合，同时提出自动编码阈值函数对目标函数l'(s)进行改进，假设输入图像为s，在标准正交基b下，输入图像s被分解为编码高频系数hb(m)和编码低频系数lb(m)，它们满足：sb(m)＝hb(m)+lb(m)，其中，sb(m)是s的编码系数，估计函数为：其中，dm(sb(m))为正交基，d为dm(sb(m))gm的投影，dm是自动编码阈值函数，通过最小化风险估计来计算自动编码阈值，假设rf＝(f,τl)为阈值τl的估计风险函数，rf为风险估计函数，f为正的常数，τl为阈值，τl通过最小化rf＝(f,τl)得到，无偏风险估计函数为：其中，m为图像数量的索引，n-1为图像总数量，υ(·)为判决函数，则目标函数为l”(s)＝(eq(z|s)(logp(z|s))-dkl(q(z|s)||p(z)-αdklq(z|s))rf(f,τl)，以此来更好的实现图像压缩，改进变分转换自动预测编码算法提出最大似然估计和对偶条件对目标函数进行改进，然后提出最大似然估计和自动编码阈值函数对变分下界进行改进，使获得的未知概率分布具有更好的准确性，更高效的解决图像压缩问题，以减小数据传输的体积，提高数据传输效率。

12、进一步的，通信传输单元将经过编码和压缩的桌面图像数据从云服务器传输到远程终端设备，在需要时从终端上传数据到云服务器，这包括确保数据的高效、可靠、安全的传输。

13、进一步的，任务调度单元用于协调和管理云服务器上的各种任务以充分利用服务器资源，负责安排和分配各种任务以满足用户需求，根据任务的优先级、紧急性和资源可用性来进行动态调度，提高系统性能、用户体验和资源利用率。

14、进一步的，负载均衡单元用于分配用户请求到不同的服务器实现负载均衡，监控系统中各种资源的利用情况，通过动态分配资源，确保这些资源得到充分利用，避免某些资源过载而其他资源处于闲置状态。

15、进一步的，远程桌面显示模块用于管理远程桌面和用户界面，负责在云端生成和渲染远程桌面的内容，包括桌面图像和应用程序界面，它与用户界面模块协同工作，将生成的桌面内容传输给用户界面模块进行显示。

16、本发明创造的有益效果：本发明的创新点在于，提出了一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统，用于用户能够实时的访问和控制远程计算机，通过用户界面模块、连接管理模块、身份验证模块、图像编码压缩与传输模块、资源分配模块和远程桌面显示模块的融合，为空间数据处理分析提供一种自动调度方法，提出改进基于奇异值分解的哈希身份验证算法对用户进行身份验证，本发明的创新之处在于，改进基于奇异值分解的哈希身份验证算法通过分割身份信息进行时频分析，提出构造子带方差集矩阵对频域信息进行分析，提出奇异值分解身份信息特征张量，提出哈希长度序列构建目标矩阵，实现对用户的身份验证，改进变分转换预测编码算法通过对云端桌面中的图像数据进行压缩，本发明的创新之处在于，改进变分转换自动预测编码算法提出最大似然估计和对偶条件对目标函数进行改进，然后提出最大似然估计和自动编码阈值函数对变分下界进行改进，使获得的未知概率分布具有更好的准确性，更高效的解决图像压缩问题，以减小数据传输的体积，提高数据传输效率，有效提高一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统的工作效果，为一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统提供更为全面、准确地技术支撑，为安全、科学、高效的一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统提供更好的决策支持，同时，本发明涉及身份验证算法和预测编码算法，为人们提供方便且高效的一种基于预测编码算法的桌面云远程显示系统，也能为其他应用领域的发展巩固基础，在身份验证、图像编码与压缩和资源分配鼎盛发展的时代，身份验证、图像编码与压缩和资源分配的融合为多领域融合的发展打下了坚实的基础，且能应用于市场中的多个行业及领域，为身份验证、图像编码与压缩和资源分配的融合提供了新的发展方向，为大数据处理领域贡献了重要应用价值。