基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测

针对目前大部分JPEG隐写分析方法主要采用单一支持向量机分类器,可能产生泛化能力恶化、分类精度难以提高等问题,提出了一种新的基于二重扰动SVM集成分类的JPEG图像隐写检测方法.利用多项式核函数和高斯核函数构造混合核函数模型,并用主成分分析法进行特征变换,去除冗余信息,最后在变换后的特征空间上进行模型参数和特征的二重扰动产生成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明,与传统方法相比,具有更高的JPEG隐写图像检测率.     

基于LSSVM的JPEG图像隐写分析算法

构造了一种基于最小二乘支持向量机的针对JPEG图像的隐写分析方法，在DCT域和空间域上提取了JPEG图像的18维特征向量，利用LSSVM构建分类器，并根据嵌入算法的种类设定分类器的输出，以达到检测秘密信息的存在性和判别使用何种隐写算法实施信息嵌入的目的，针对Jsteg，F5，MB三类最常用的JPEG图像隐写算法进行了二分类和四分类的实验，结果表明，构建二分类器进行载密图像检测时，正确率较高；构建多分类器检测载密图像、判断其使用的隐写算法时，对于高嵌入量的载密图像有着较高的判断正确率。     

基于SVM的驾驶员面部朝向检测

驾驶员精神状态监测对于交通事故控制具有重要作用。基于支持向量机(SVM)建立信息融合的面部朝向检测模型,在驾驶员面部图像视觉特征(眼睛、嘴部及面部轮廓)检测基础上,通过分析头部运动过程中各特征的空间位置变化规律,利用SVM对驾驶员面部朝向进行多信息融合估计。结果表明,特征检测方法可实现面部各视觉特征的可靠检测,分析得出的各特征运动变化规律可用于对面部朝向的有效估计,从而为驾驶员驾车精神状态监测提供技术支持。     

基于多粒度感知SVM的复杂场景人车分类方法

针对复杂场景中的人车分类问题,提出一种基于多粒度感知SVM(support vector machine)的复杂场景人车分类方法。该方法首先对视频场景进行运动区域分析,结合角点检测方法提取运动区域视觉感知信息,在时空域中采用Kalman滤波将感知信息进行关联推理,去除噪声干扰。再以运动区域质心点为中心,构造目标的多粒度感知特征,最后构造2级SVM分类器,将目标多粒度感知特征向量集输入SVM分类器进行训练及分类,得到人车分类结果输出。实验结果表明,该方法取得了良好的分类效果,人、车全天候平均分类正确率分别达到93.6%以上,能有效避免光照、色彩、目标大小等变化导致的误分类问题,适用于智能交通视频的人车分类应用。     

基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.     

一个基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法

直推式支持向量机(TSVM)是一种从标记样本出发,对特定的未标记样本进行识别和分类的技术.本文分析了将TSVM应用到图像通用隐写检测中的可行性,提出并实现了基于TSVM的GIF图像通用隐写检测方法.实验结果表明,针对不同的GIF图像隐写工具,本文方法在较少标记样本条件下引入大量未标记样本,得到接近监督学习的通用检测效果.从而提高了GIF图像通用隐写检测的实用性.     

基于主成分分析的并行特征融合JPEG隐写检测

针对目前JPEG隐写检测方法的特征选取缺乏理论依据,特征冗余度高的问题,提出一种基于主成分分析进行并行特征融合的JPEG隐写分析方法.首先分析所选特征之间的互补性,然后用主成分分析进行特征变换,去除冗余信息,最后将特征并行融合.实验结果表明,和串行特征融合相比,本文方法具有更高的JPEG隐写图像检测率和更快的分类速度.     

基于SVM的沙尘暴预测模型

根据沙尘暴天气的特点和支持向量机（support vector machine，SVM）方法在解决小样本学习问题中的优势，提出基于SVM的沙尘暴预测模型．首先利用主成分分析法进行数据预处理，然后选择了径向基核函数，并通过分析惩罚参数和核参数对SVM分类器性能的影响，确定了参数的搜索空间，继而利用网格搜索法对其进行优化．在此基础上，构建并实现了基于SVM的沙尘暴预测模型．该模型与BP神经网络模型的运行结果对比表明，基于SVM的沙尘暴预报模型稳定性好，运行速度快，预报准确率提高了71．2％．     

基于相关性与纹理度量的SVM隐写分析算法

为提高图像信息隐藏正确检测率,扩展隐写分析算法的适用范围,提出了一种新的基于最低有效位(LSB)的隐写分析方法,引入了一组基于相邻像素相关性和图像纹理复杂度的差值关系的高阶统计矩作为特征矢量。基于此特征量构造分类器,采用支持向量机(SVM)进行训练和分类。对1 600幅BMP图像在不同嵌入率情形下进行仿真实验,并与经典的RS(regular singular)隐写算法和GPC(gray-levelplane crossing)算法进行对比分析。结果表明,针对原始无损存储图像,基于该文建立的分类器的准确率高于目前的主流算法识别掩密图像,具有较可靠的盲检测性能。     

太阳能电池系统故障检测

本文介绍一种快捷方便的太阳能电池故障在线检测方法,利用单片机Atmega16,通过编写程序控制电池系统电池个体间的电子开关,使电池单体逐个脱出和接入电池系统,在线检测负载端电压和工作电流来检测和判断电池状态或故障位置。     

基于遗传算法优化的支持向量机品位插值模型

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性.     

基于位平面随机性测试的隐写分析算法

为有效检测图像中是否含有隐秘信息,提出了一种基于位平面随机性测试的隐写分析算法。该算法利用希尔伯特(H ilbert)扫描将图像最低和次低位平面转化为一维的二值序列,并分别对其进行14项随机性测试。利用测试结果组成28维图像特征向量,构造支持向量机分类器实现对载密图像的可靠检测。多次实验证明:该算法对于空域LSB类隐藏算法嵌入信息在0.05 b/p以上的载密图像具有95%以上的检测率,并且对于频域隐写技术F5也是有效的。     

扰动近地层湍流互谱特征研究

运用国际能量平衡实验(EBEX-2000)的湍流、净辐射和温度梯度资料,对近地层8.7 m和2.7 m两个高度的湍流互谱结构、温度廓线和湍流通量的特征进行了分析,重点研究了逐块灌溉所致的扰动近地层内大涡与局地湍流的相互作用以及大涡对地表通量的影响。研究结果显示,低频湍流互谱的峰值频率在两个高度趋于一致,基本遵循外层标度律(OLS)模型;高频湍流符合局地各向同性湍流理论。由于大涡的影响,湍流互谱低频能量显著增强,且该增强作用在8.7 m高度比2.7 m高度更为突出。湍流谱的低频部分出现多峰值,峰值频率对应的涡旋尺度与热力非均匀性的尺度有较好的对应关系,主要的3个涡旋尺度分别为800,400和200m。大尺度涡旋扰动对局地湍流的影响:上层大于下层,不稳定时大于稳定时。     

基于位平面统计相关的支持向量机图像隐写分析算法

随着隐写技术的发展,隐写分析引起了越来越多研究人员的关注.通过对隐写前后图像位平面的相关性分析,提出一种空域LSB通用隐写分析算法.该算法只使用了32个特征统计量,具有较低的计算复杂度.实验结果表明,此算法对嵌入消息长度小于0.3 bpp的载密图像的检测准确率超过90%,多次实验也表明此算法具有很好的稳定性.     

基于贝叶斯方法的单分类入侵检测技术

考虑到入侵检测问题中样本数据的不平衡性,可以将单分类模型应用到入侵检测中.通过应用贝叶斯方法,对单分类支持向量机模型进行改进,使之成为一种概率模型,从而更加符合入侵过程的随机特性;应用主成分分析技术对原始数据在各个方向上进行等方差处理,使之更加符合该模型对数据正态分布的前提假设.同时,在模型求解上采用分治的思想,对数据进行分组计算,实现对大数据的高效求解.在标准入侵检测数据集NSL-KDD上进行测试,实验结果达到87.46％的检测准确率,从而验证了该方法可以在入侵检测中得到有效利用.     

高校理科砜夯基于SVM和肤色提取的人脸检测研究

人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。本文算法融合了肤色检测和支持向量机以及改变主成分分析三种不同的检测理论。该算法和其他单一的理论比较而言,提高了效率和准确率,并且它能在不同的光线条件下表现得很好。     

一种基于条分割及缩放的图像重定算法

提出了一种基于图像条分割的快速图像重定算法。根据像素梯度信息建立图像的能量图,描述图像不同区域及目标的重要性。由各图像列的累积能量,通过类间最大类内最小原理,将一幅图像分割成若干具有一定宽度和能量级的图像条。根据图像的总体缩放尺寸及不同图像条的平均能量,计算各图像条的缩减量。结合标准Scaling和Cropping方法,对图像条进行缩放操作,若边缘图像条缩减量超过一定阈值,裁剪掉该部分内容。实验结果表明,该算法能够同时保护图像的局部结构和全局视觉效果,快速生成保真的高质量重定图像。     

基于自适应攻击树的木马检测方法

本文研究并总结出木马攻击行为的规律,通过静态分析PE文件提取出程序运行时调用的API,用木马攻击中常见的危险系统调用序列来建模一个动态攻击树,将分析PE文件得到的API调用集合与建立的攻击树进行匹配,有效的区分木马文件和正常文件,并能根据检测结果对攻击树进行动态的调整,以不断提高攻击树对未知病毒的检测能力。     

基于均匀形核的金属液滴凝固过程

研究了均匀形核的金属液滴凝固过程,应用渐近分析法求得金属液滴内晶核生长数学模型的渐近解,分析了表面张力、界面动力学参数、初始晶核尺寸和过冷度对晶核界面生长速度、晶核半径以及液滴凝固时间的影响.在一定的过冷条件下,表面张力和界面动力学参数显著减缓了晶核界面生长速度.在凝固开始的很短时间内晶核界面生长速度迅速上升,当速度上升到最大值后,随着晶核半径的增大,界面生长速度逐渐减慢,表面张力和界面动力学参数对晶核生长速度的作用也逐渐减小.过冷度越大,液滴凝固时间越短.经过在开始的瞬变凝固阶段之后,温度场从设定的初始分布迅速地调整为由过冷度、表面张力、界面动力学参数等所确定的特定温度分布.