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.     

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。     

基于目标中心距离加权和图像特征识别的跟踪算法

本文提出了一种实时跟踪算法,以目标中心距离加权的灰度图像作为模板,采用mean-shift迭代方法实现目标的空间定位;同时建立二值图像模板,根据目标的图像特征,进行尺度定位.本算法改进了kernel-based算法对变尺度目标的跟踪.对于超过一定像素的较大目标,本算法进行"降采样",大大减小运算量,从而实现了对大尺度目标的实时跟踪.实时视频流的跟踪实验验证了该方法的有效性.     

融合灰度与显著性特征的空中红外目标跟踪

针对红外目标特征简单且信息量少导致跟踪精度不高,提出一种基于灰度和显著性特征融合的核相关滤波算法用于空中红外目标跟踪。首先,在保证目标足够特征信息量的前提下对较大的目标进行不同等级压缩。然后将提取的二维灰度特征与显著性特征按页方式进行拼接扩展成三维特征,再将融合的特征用于核相关滤波。实验表明所提算法能够适应多种环境下的空中红外目标跟踪,跟踪精度和成功率典型值分别达到84.8%和63.9%,较大部分算法有很大提高,平均跟踪速度高达125 f/s,体现出了良好的实时性。因此,本文提出的算法在保证实时性的同时提高了跟踪的可靠性,具有一定的实用意义。     

一种缩放情况下区分原始区域和篡改的方法

为了在检测结果中区分出原始区域和粘贴区域,提出一种基于尺度不变特征转换(SIFT)和重采样痕迹的图像盲检测算法。该算法首先将图像分成互不重叠块,利用SIFT算法找出每个块中的关键点,对关键点匹配;然后在每个块中以匹配关键点的中心为种子进行区域生长得到篡改区域;最后分析每个图像块的频谱图,计算出缩放因子,区分原始区域和复制区域。实验结果表明,该算法简便快捷,在能够对篡改区域进行准确定位的同时,并能区分原始区域和复制区域。     

基于Mean Shift算法的嵌入式实时彩色目标跟踪

为满足Mean Shift算法的实时运行要求,提出了核函数量化以及相关计算权值整数化的方法,将复杂的浮点运算转化为整数运算,减小算法的运算量.设计了以高性能DSP芯片TMS320C6418结合大规模门阵列的嵌入式目标跟踪平台,并与一个具有两自由度伺服系统构成闭环跟踪网络.目标的脱靶量(目标偏离视场中心的距离)作为反馈信号控制伺服系统带动摄像机运动,使目标处于视场的中心附近.实验结果表明系统具有良好的稳定性.     

基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法.首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算...     

二维匹配滤波实现多角度SAR成像

 多角度SAR图像能够更全面描述目标不同角度下的特征信息,对目标识别具有重要意义.实现多角度SAR成像需要解决两个问题,一是在多角度测量模式下,传统成像算法的远场条件不能满足,成像散焦严重;二是空间采样不连续使得基于傅里叶变换的成像算法产生很高的旁瓣.本文利用二维匹配滤波函数的聚焦功能实现多角度SAR成像.通过调整成像参考点位置构造二维匹配函数,然后将测量数据用匹配函数进行滤波.与传统SAR成像算法相比,本文提出的多角度SAR成像算法突破了空间采样必须均匀和连续的束缚,更具有普适性.实验结果表明本文算法不仅能够实现多角度SAR成像,提高成像分辨率,而且多角度SAR图像能够描述目标散射特征的空间变化.