一种基于文件访问监控的主机异常入侵检测系统

本文通过对计算机系统行为的分析,提出了以文件系统作为监控对象,采用改进的PAD算法CSSPAD进行异常检测的思想,设计并实现了基于文件访问监控的主机异常入侵检测系统.通过大量实验证明该系统具有检测率高、误报率低、运行负荷小、具有在线检测能力等特点.     

基于少量样本学习的多目标检测跟踪方法

视频目标检测跟踪算法一直是计算机视觉领域的研究热点,目前大部分方法均需人工采集样本训练检测模型,搭建目标检测跟踪系统.当目标成像条件发生变化时,需重新采集样本,训练模型,调试整个检测跟踪系统,耗费大量人力、物力.本文提出一种基于少量样本学习的多目标检测跟踪算法,只需在监控视频第一帧指定待检测目标,即可自主生成混合分类模型,进行目标检测.采用在线渐进学习算法学习目标姿态变化,更新该模型.结合基于颜色的目标跟踪算法,自动构建高精度目标检测跟踪系统.整个过程无需手工采集、标注训练样本.因此,易于扩展到其它监控场景,通过自主学习形成该场景专用的检测跟踪系统,实现不同监控环境下,不同成像条件下都有较好的检测跟踪效果.实验表明,本方法能自主学习多种监控场景下的目标姿态,无需手工标注训练样本,在基于在线学习的算法中有最佳的检测精度,此外也取得了和离线目标检测跟踪系统相似的性能.     

基于人脸检测技术的智能监控系统

重点介绍了基于人脸检测技术的人员活动监控系统的构成和功能,并详细介绍了Viola-Jones人脸检测算法,展望了虚拟现实、增强现实技术在人员活动监控系统中的应用.     

基于Boosted Cascade算法的人脸检测和跟踪系统

将基于Boosted Cascade的人脸检测算法运用到视频图像当中,并结合图像序列中的运动信息,提出并实现了一种实时的人脸检测跟踪系统.首先根据图像的运动信息提取出可能存在人脸的候选区域,然后在候选区域中用Boosted Cascade算法进行检测.实验结果表明该系统能够实时地对于人脸进行检测跟踪,可以被应用在智能视频监控方面.     

基于构造性核覆盖算法的异常入侵检测

将构造性核覆盖算法引入入侵检测研究中,提出了一种基于构造性核覆盖的异常入侵检测算法,用于监控进程的非正常行为.首先分析了核覆盖分类算法应用于入侵检测的可能性,然后具体描述了核覆盖算法在异构数据集下的推广,提出了基于核覆盖的异常入侵检测模型.并以sendmail系统调用序列数据集为例,详细讨论了该模型的工作过程.最后将实验仿真结果与其它方法进行了比较,结果表明,该方法的检测效果优于同类的其它方法.     

基于Transformer改进YOLO v4的火灾检测方法

针对火灾检测算法检测多尺度火焰和烟雾精度低,且实时性差的问题,提出了一种基于Transformer改进YOLO v4的火灾检测方法.首先,结合MHSA(Multi-Head Self-Attention)改进了CSPDarknet53主干网络,建模全局依赖关系以充分利用上下文信息.此外,基于MHSA改进了PANet模块进行多尺度特征图融合,获取更多的细节特征.为验证改进方法的有效性,与YOLO v4、YOLO v3等算法进行比较.实验证明,不仅能够检测多尺度目标,且视频监控场景下达到实时性,具有准确率高、误报率低、检测实时性等优点,满足监控视频场景下的火灾检测任务.     

基于云计算的视频监控和资源整合优化系统

视频监控系统在日常生活中担当着越来越重要的作用,将云计算技术应用于视频监控系统中,以此构建了基于云计算的视频监控和资源整合优化系统;然后,改进了视频监控中的一个重要的算法—动态目标检测算法,以提高视频监控的准确性;最后,研究了如何对于云计算平台中的服务器资源进行整合优化,并对所实现的系统进行了测试,结果表明,该系统可以提高视频监控的准确性和服务器的响应时间.     

一种飘动性分析的视频烟雾快速检测新算法

针对DSP视频监控系统中,实时视频烟雾检测功能的需求,提出一种基于烟雾飘动性分析的快速视频烟雾检测算法.相比于现有相关算法,在完成对给定视频样本学习后,该算法无需存储视频的历史帧数据,也不需要学习场景背景,而直接对原始视频图像分块提取烟雾飘动特征,然后经Bayesian决策输出检测结论.结合提出的一组新颖的视频烟雾飘动特征,新算法同时获得了较低的计算复杂度和较高的检测性能.综合来看,新算法能更好地适用于实时视频监控系统中的烟雾检测需求.     

基于VFW的人脸监控系统实现

构建了一个Windows平台下独立于硬件的人脸监控系统,它是基于Microsoft数字视频处理软件包VFW开发的,采用了带有光线补偿的肤色模型和人眼灰度模型的算法实现人脸检测.实验结果表明,该系统具有良好的检测效果.     

OpenCV在智能监控方面的应用研究

使用OpenCV和Visual C++6.0构建了智能监控系统.采用了能够实现背景自动更新的背景建模算法对监控区域内的运动物体进行实时检测,实现了快速检测监控区域内的运动物体,在检测到运动物体进入监控区域时自动进行视频录制,运动物体离开监控区域后能够自动停止视频录制的功能.     

入侵检测技术分类与比较研究

入侵检测是信息安全保障的关键技术之一,近年来成为网络安全领域的研究热点。论述了入侵检测的基本概念,依据不同标准对入侵检测系统进行分类,阐述并比较了各种入侵检测技术和方法,分析现存的三种入侵检测体系结构。     

一种基于Hilbert变换的R波检测算法

基于希尔波特(Hilbert)变换性质和自适应阈值检测原理,本文提出一种新的心电信号R检测算法。该方法经MIT-BIH心电数据库数据验证,可有效降低基线漂移和高频噪声的干扰,克服高大P波和T波的影响,准确检测率在99．84%以上,算法简单,实时性好。     

网络入侵检测技术研究(下)

入侵检测是近几年发展起来的新型网络安全策略，它实现了网络系统安全的动态检测和监控。文章介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法，指出了入侵检测系统应具有的功能以及入侵检测系统的分类，分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

网络入侵检测技术研究(上)

入侵检测是近几年发展起来的新型网络安全策略。它实现了网络系统安全的动态检测和监控。文章介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法，指出了入侵检测系统应具有的功能以及入侵检测系统的分类，分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

一种基于网络的入侵检测系统的研究与实现

网络入侵检．测系统作为重要的安全工具已经成为研究的热点。本文首先介绍了IDS的基本概念及其组成和分类，然后重点介绍了一种基于网络的入侵检测系统的框架和具体实现，最后对IDS的当前研究情况和发展提出了看法。     

基于小波变换的汉语声调识别新方法

利用小波变换能够模拟人耳听觉特性的优点及其时频局部化特性,对实际语音信号进行分析。根据小波变换模极大值原理以及语音信号的奇异和瞬态特性,提出了一种新的小波变换峰值检测算法。该算法可用于精确提取语音的基音周期,准确进行声调识别。最后,给出应用实例说明了本文算法的有效性。     

一种识别说话者的新方法

在能够自动识别视频中的说话者的系统中,大部分采用的是声音和唇部运动相结合的方法。文中则采用了另一种方法有效地达到了目的,即通过检测人体头部和手部的运动来鉴别说话者。基于演讲者在说话时通常会伴有头部运动或是手部运动,该方法既能实现说话者的检测,又能避免由于观测点过远而导致无法判断人唇部运动的局限性。在系统的实施过程中,运用了多种图像处理方法,并且对三帧差运动法做出了改善,使其能更高效、更准确地检测到头部和手部的运动。经过多个不同的视频测试后,本系统的F1 score高达91．91％,从而验证了该系统的可行性。     

增强型罗兰信号周期检测方法

增强型罗兰接收机的脉冲信号周期检测准确性直接影响其导航定位与定时精度。针对现有周期检测方法的不足,以线性数字平均提高信噪比为基础,采用峰峰比检测法和极性判决法实现对脉冲信号的联合检测,通过仿真验证了该方法的有效性和抗噪性能,为现代化数字增强型罗兰接收机的高精度导航定位与定时奠定了基础。     

显著区域检测算法综述

检测视觉上显著的区域对于很多计算机视觉应用都是非常有帮助的,例如：内容保持的图像缩放,自适应的图像压缩和图像分割。显著区域检测成为视觉显著性检测领域的重要研究方向。文中介绍了显著区域检测算法的研究现状并分析了典型的显著区域检测方法。首先,将现有的显著区域检测算法进行了分类和分析。然后,在一个包含1000幅图像的公开数据集上对典型的显著区域检测算法进行了评测。最后对现有的显著区域检测算法进行了总结并展望了下一步发展方向。     

基于音视频特征的电视广告单元分割技术

研究了电视广告音视频特征,利用镜头检测和静音检测,实现了电视广告段落中的广告单元分割。其中,镜头检测采用了改进的基于直方图的镜头检测方法,并且利用自适应阈值和滑动窗口的方法检测出切变镜头帧,然后利用短时音频能量和短时过零率检测出静音帧,最后通过匹配切变镜头帧和静音帧得到广告单元切换帧。实验结果表明,这种方法对于广告段落中的广告单元分割有较好的效果。