基于网络引擎入侵检测系统的研究与实现

基于滥用和基于异常的检测模型是IDS系统两大检测模型,其对应的技术即为网络引擎和主机代理.本文主机代理采用基于异常的模型进行入侵检测,与数据库中存储的入侵特征库进行比较,从而判断是否是一次攻击,从而实现一个网络引擎可以监视具有多台主机的整个网段,通过网络引擎实现企业网络中所有组件不受攻击.     

一种基于2DPCA和SVM的人脸识别方法

在人脸识别过程中,基于2DPCA特征提取方法具有直接、高效等特点。但它只包含了二阶统计信息,因而丢失了可能对分类很有用的高阶统计信息而使识别率受到一定影响。SVM采取升维的方法把线性不可分问题转变为线性可分问题,识别率较高,但直接对图像分类时运算量大、运行时间长。文章结合两者的优点,使用了2DPCA和SVM相结合的人脸识别方法,即先利用2DPCA进行特征提取,然后把降维后的数据输入SVM进行分类识别。该方法在ORL、YALE人脸库上的实验表明,不但可以提高识别率,而且所用时间明显减少。     

一种基于图像特征的鲁棒性数字水印算法

提出了一种新的抗几何攻击的鲁棒性数字水印嵌入算法.采用Harris算子提取最健壮的特征点来估计图像可能遭受的几何攻击的参数,水印的嵌入则在满足不可察觉性的条件下遍布整个空间域.为获得最健壮特征点(MRFP),文中采用了一种自适应的特征点提取算法,通过对数字图像的预攻击处理,自适应地调整Harris探测器的阈值,来获得特定数目的MRFP.仿真结果表明,本算法对旋转、缩放、平移等几何攻击都具有很好的鲁棒性,对一般的图像处理如JPEG压缩、低通滤波、噪声等攻击也具有较好的抵抗性能.     

基于特征子图的异构信息网络节点相似性度量

为解决异构信息网络相似性度量的问题,提出了基于节点特征子图的节点相似性度量算法,通过节点特征子图的最大公共子图与最小公共超图之间的差异性,进行节点间的相似性度量.该算法以图理论为基础,根据连边的不同类型设定不同权值,在考虑节点信息相似的同时,加入节点在网络中的结构信息,最大程度地利用了异构信息网络所富含的信息.实验结果表明,提出的算法具有较好的性能和有效性.     

基于视频序列的图像拼接

为消除视频序列之间的冗余信息,以简单的摘要形式表达视频的主要内容,提出了一种基于视频序列的图像拼接方法。首先,采用改进的帧间聚类算法提取视频的关键帧;其次,利用SIFT算法提取关键帧的特征点,采用最近邻算法进行特征点匹配,通过引导互匹配法和投票过滤法提高匹配精度;再次通过RANSAC鲁棒估计算法得到所选帧间的单映矩阵,并使用LM非线性迭代算法对单映矩阵进行精炼。最后,利用级联单映矩阵结合加权融合算法实现了视频序列的无缝拼接,实验效果较为理想。     

基于Gabor变换的中文字符特征提取方法研究

针对传统汉字字符特征提取方法的不足,提出了一种基于Gabor变换,对图像纹理特征的方向性敏感的字符特征提取方法。先将灰度字体图像进行二值化、归一化处理,再利用Gabor滤波器进行滤波,获取图像的内部纹理特征和边缘信息,进而从不同方向进行特征提取。实验证明利用gabor变换计算中文字符图像的笔画方向特征,对中文字符具有较好的分类效果。     

红外成像引信的计算机仿真

文中提出了红外成像引信的计算机仿真方案：首先是建立飞机垢红外辐射模型,建立不同部位（单层蒙皮、内有热源蒙皮、油箱）的热平衡方程,进而得到相应波长范围内的红外辐射强度;接着提出了弹目交会的数学模型,以获得各种交会状态下的飞机红外图像;然后提取包括边解位置、方位和角度大小的图像特特;最后用神经网络的方法对所得特征集进行模式分类。     

基于KL距离和双密度小波变换的纹理图像检索

为了进一步提纹理图像的检索性能，提出了一种基于双密度小波的算法。该算法根据双密度小波分解的特点。从系数角度出发首先进行子带组合，然后提取子带小波系数直方图分布特性作为纹理特征。利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来．采用KL距离进行度量．与单小波和双密度小波方法比较．该算法具有时移不变性、特证数少等特点。理论分析和纹理图像检索的对比实验数据说明了组合双密度小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波和双密度小波。检索率分别提高了。     

领域术语自动抽取及其在文本分类中的应用

本文提出了一种基于信息熵的领域术语抽取方法,在给定领域分类语料的前提下,该方法既考虑了领域术语在不同领域类别间分布的不均匀性,又考虑了其在特定领域类别内分布的均匀性,并针对语料的不平衡性进行了正规化.人工评测显示该方法能更准确有效地抽取领域术语.本文还将该算法应用于文本分类,用于代替传统特征选择算法,实验表明,该算法能够显著提高文本分类的精度.     

基于调制域的雷达信号脉内特征提取新方法

针对传统调制域检测法在提取雷达信号脉内特征中的不足,提出了一种通过检测极值点来提 取信号脉内特征的方法。首先通过检测出信号极值点,再对极值点进行运算处理,进而提取 出极值点中包含的脉内特征信息。该方法借助于极值点具有最大信息量的优势,并运用二次 提取频率来估计码元宽度,使得算法的信噪比性能得到有效改善。仿真结果表明,与传统调 制域检测法相比,该方法在低信噪比下对于多种类型信号的脉内特征参数的估计精度平均提 高30%。