高效的混合聚类算法及其在异常检测中的应用

将聚类算法应用于异常检测,算法的有效性是关键。为了提高异常检测能力,提出了一种新的聚类算法,该算法运用窗口管理机制对网络数据采用分批实时处理的方法,同时对算法中运用到的DBSCAN算法和K-means算法进行改进并组合,实验证明该算法可以提高异常检测的检测率,降低误报率并增强系统的实时响应能力。     

滑动窗口数据流聚类算法在IDS中的应用

针对传统入侵检测系统难于适应日益增长数据量对实时处理能力的需求问题,运用滑动窗口、数据流聚类技术,设计了基于滑动窗口数据流聚类算法,并构建了基于该算法的IDS网络安全防御模型。通过对该模型仿真验证,证明该网络安全防御模型能较好地适应高速网络的入侵检测需求。     

基于分块和滑窗技术的相似重复记录检测算法研究

相似重复记录检测对于提高数据质量有着重要意义。为了减少检测代价和提高运行效率,基于传统的窗口技术和分块技术,提出一种相似重复记录检测算法。该算法利用关键字段将数据集进行排序和分块,并利用滑动窗口技术限制分块间比对。设计一种多字段排序改进算法,对不同字段的分块共同聚类,优先比较重复密度大的分块对,摒弃聚类较差的分块。该算法减少了检测过程中的数据比较次数,并降低了字段好坏对算法速度的影响。理论和实验分析表明,该算法能有效地提高相似重复记录检测的准确率和时间效率。     

PCA-AKM算法及其在入侵检测中的应用

初始聚类中心是指在聚类的过程中首次被选为中心的点或对象。针对传统的K-means算法由于随机选择初始聚类中心而造成的聚类结果不稳定的问题,提出PCA-AKM算法。该算法利用主成分分析方法提取数据集中的主要成分,实现数据降维,使用自定义指标密权值选择初始聚类中心,避免聚类中心局部最优问题。将该算法与K-means算法在UCI数据集上进行聚类对比,其聚类稳定性高于传统K-means算法。 在KDD CUP99数据集上,对所提算法进行入侵检测仿真,实验结果证明该算法检测率高,误检率低,能够有效提高入侵检测的准确率。     

改进的蚂蚁聚类算法在网络入侵检测中的应用研究

研究了一种蚂蚁聚类算法,分析了算法的流程和优缺点,并在此基础上提出了一种名为增强蚂蚁聚类算法的聚类算法。增强蚂蚁聚类算法通过添加一种新聚类蚂蚁,减少了算法中孤立点的数目,改善了算法的聚类效果。设计了实验模型,用于检验增强蚂蚁算法在入侵检测中的应用效果。以KDDCUP 99数据集为检测数据源,对增强蚂蚁聚类算法应用于入侵检测进行了实验,实验结果表明,该算法对入侵数据的检测有较高的检测率和较低的误报率。     

基于GLRT的光学卫星遥感图像舰船目标检测

传统的CFAR检测应用到光学卫星遥感图像舰船目标检测中时不能对黑极性目标进行判断,针对此提出改进的基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)的舰船目标检测算法。该算法采用滑动窗口检测形式,在假设背景和目标灰度均服从高斯分布的前提下,通过GLRT判断背景窗口与目标窗口是否同分布来检测目标,兼顾了目标黑白两种极性的情况。算法实现中对图像进行了分块检测,并通过形态学处理对检测结果进行了目标聚类。采用SPOT5与CBERS实测数据进行实验,验证了海背景服从高斯分布的假设。典型数据检测结果表明,该算法可以检测黑极性目标,且相比CFAR虚警率更低,大量数据计算ROC曲线的结果以及比CFAR检测少约40%的耗时进一步表明该算法性能更优。     

基于无监督聚类混合遗传算法的入侵检测方法

在利用聚类进行入侵检测的方法中,有效地进行聚类是关键。为了对未标识数据进行聚类,提出了一种新的无监督入侵检测方法。该方法克服了聚类算法中对数据输入顺序敏感和需要预设聚类数目的缺点,减少了所需参数个数。通过初始聚类簇的建立和混合遗传算法对初始聚类进行优化组合两阶段的方法来实现聚类,克服了初始聚类对结果的影响,提高了聚类质量,并进行检测入侵。实验结果表明该方法有较好的检测率和误检率。     

基于改进模拟退火的优化K-means算法

针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了一种基于改进模拟退火的优化K-means(SA-KM)的聚类算法,该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题。为了提高SA-KM算法的聚类划分质量,提出了一种用于评价聚类结果的评价函数,该函数更为准确地反映类内距离和类间距离。仿真结果表明使用该算法在进行入侵检测时,能够检测出多种类型的入侵行为,能够保持较高的网络入侵检测率和较低网络入侵的误报率。     

基于模拟退火和半监督聚类的入侵检测方法

由于缺少监督数据,传统的基于聚类算法的入侵检测系统存在误报率高、检测率低等问题。针对这种情况,提出基于模拟退火和半监督K均值聚类的入侵检测方法。该方法首先利用少量标记入侵类型的网络数据改进聚类初始化过程,在K均值聚类算法中引入半监督学习,然后利用模拟退火算法跳出局部极值的能力与半监督K均值聚类算法结合以得到全局最优聚类,最后根据标记数据确定聚类类别,并应用于入侵行为的检测。基于KDDCUP99的对比实验表明,该方法利用监督数据和模拟退火算法改进了聚类算法,能够有效提高入侵检测的准确率。     

面向互联网新闻的在线话题检测算法

针对互联网新闻报道冗余多、议题发散、易漂移等特点,提出一种面向互联网的在线话题检测算法。该算法针对冗余问题提出子话题概念,针对议题发散问题建立双层检测结构,针对话题漂移问题提出基于滑动窗口的跟踪策略。应用该算法建立网上话题检测系统,通过来源于互联网的真实数据进行测试。结果表明,算法性能优于传统的单路径聚类算法,其最小错误代价率低于0．14。     

大量类别下非纹理对象实时检测与识别

现有的对象检测方法主要针对特定对象,当类别比较多时,难以实现实时检测与识别。提出了一种基于Objectness和梯度方向模板的大量类别下非纹理对象的实时检测与识别算法。该方法首先通过计算图像Objectness值来评价待测图像中可能出现对象的区域,大量减少可能匹配的窗口。在此基础上,在可能出现对象的区域,采用基于模板主方向和查找表的模板匹配方法,实现大量类别下非纹理对象的实时检测与识别。该方法对非纹理物体的鲁棒性较好,同时在匹配的过程中也是方向无关的。     

一种自动光学检测系统的多阶段路径规划算法

针对检测表面贴片产品缺陷的光学检测系统,提出一种三阶段的快速路径规划算法。该算法前两个阶段形成初步的检测路径,第三阶段利用顺序检测窗口的几何关系,迭代的调整检测窗口的中心位置,以减少检测路径长度和检测窗口数量。最后仿真实验证明了该算法是一种实用的快速的规划算法。     

RoadNetv2：高速公路弱小异物目标实时检测算法

高速异物易引起汽车失控,造成交通安全事故。针对现阶段高速异物数据集复杂度低以及高速异物检测算法存在检测精度低、浮点计算量高等问题,提出了模拟场景数据集扩充方法和一种名为RoadNetV2的高速异物检测算法。模拟场景数据集扩充方法利用相似数据集进行场景模拟扩充。roadnetv2高速异物检测算法采用了lightfocus浅层信息增强模块和C3＿CD特征提取模型作为backbone主要组件,采用CoordConv与自定义Conv组合的方法降低neck部分的复杂度,采用多权值平衡计算策略辅助Alpha-CIOU进行弱小目标高效位置回归。实验证明RoadNetV2高速异物检测算法相比于现阶段同系列YOLO算法,浮点计算量最多降低了14.54×109仅为12.4×109,mAP最高提升了3.5个百分点达到61.1%,权重文件仅为8.70 MB减少了4.98 MB。RoadNetV2高速异物检测算法满足嵌入式边缘设备以及移动端设备的部署要求,搭配自主研发的巡检设备,可以一定程度上解决人工巡检所产生工作懈怠的情况。     

基于变邻域蚁群算法的自动光学检测路径规划

在确定取像窗口最少数量及其约束移动范围的前提下,为解决蚁群算法用于自动光学检测路径规划存在的问题,提出一种基于变邻域蚁群算法的自动光学检测路径规划方法。针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出含有3种邻域结构的变邻域路径搜索方法,改进蚁群算法以快速获得质量优异的可优化路径;针对取像窗口位置可调整的问题,提出变邻域窗口位置调整方法,进一步改善可优化路径,获得最短路径。实验结果表明,该算法比基本的蚁群算法具有更高的求解效率和求解质量,有效提升了自动光学检测系统的在线检测效率。     

一种安全检查的无源毫米波图像特征提取方法

毫米波穿透力强且具有全天时、全天候工作能力,在反恐安检方面具有广阔的应用前景。针对藏匿物品的安全检查获取的毫米波辐射图像,与小波软硬阈值预处理滤除噪声算法相比,提出一种复合结构形态学自适应滤波算法对毫米波辐射图像进行了滤波处理,然后对处理后图像进行边缘检测与特征分析。实验结果表明,复合结构形态学自适应滤波算法能有效地去除毫米波辐射图像中的噪声,提取的图像边缘特征符合藏匿物品的几何特征。     

基于视觉显著性和超像素融合的物体定位方法

针对选择性搜索算法所需定位窗口数量过多的问题,提出了一种基于视觉显著性和超像素融合的改进方法.首先,利用视觉显著性图像粗略估计物体的位置;然后,从这些初始位置开始,根据图像的表观特征融合相邻超像素,并引入一种背景分析方法以避免过度融合;最后,利用贪心算法将融合后的区域再进行组合,并生成最终的定位窗口.在Pascal VOC 2007数据集上的实验结果表明,与选择性搜索方法相比,在同样的检测标准下(查全率为0.91),改进后的方法所使用的窗口数量减少了20%,而重叠率达到了0.77.该方法由粗到细地进行物体定位,在定位窗口数量较少的情况下仍能保持较高的重叠率和查全率.     

一种分布式数据流相关性分析的有效方法

在分布式数据流中,数据流之间相关性分析可以揭示被监测对象之间存在的内在联系。提出了一个基于基窗口的相关系数的计算方法,该方法先将计算相关系数的公式变形为由适合基窗口聚集的因子组成,然后用基于基窗口的方法聚集每个因子。基于基窗口的聚集方法是将窗口中的数据项划分成一系列基窗口并分别对基窗口进行计算。当窗口随机滑动后,新窗口中数据项的聚集可以部分地利用上一次窗口聚集的结果。模拟实验表明,与每次对窗口中所有数据进行聚集相比,基于基窗口的方法可以有效地降低数据流相关系数的计算时间。     

Gamma/X-ray linear pushbroom stereo for 3D cargo inspection

For evaluating the contents of trucks, containers, cargo, and passenger vehicles by a non-intrusive gamma-ray or X-ray imaging system to determine the possible presence of contraband, three-dimensional (3D) measurements could provide more information than just 2D measurements. In this paper, a linear pushbroom scanning model is built for such a commonly used gamma-ray or X-ray cargo inspection system. Three-dimensional (3D) measurements of the objects inside a cargo can be obtained by effectively constructing a pushbroom stereo system using two such scanning systems with different scanning angles. A simple but robust calibration method is proposed to find the important parameters of the linear pushbroom sensors. Then, a fast stereo matching algorithm is developed to obtain 3D measurements of the objects under inspection. This algorithm is fully automatic based on free-form deformable registration. An interactive user interface is designed for 3D visualization of the objects of interest. Using the interactive tool, the automatic algorithm is also compared with a very simple semi-automatic algorithm based on point correlation. Experimental results of sensor calibration, stereo matching, 3D measurements and visualization of a 3D cargo container, and the objects inside, are presented.     

一种快速多人脸跟踪算法

提出一个基于Mean Shift的实时多人脸跟踪算法。通过引入自适应目标跟踪窗口,改进了Mean Shift算法的目标连续跟踪性能;提出序贯跟踪法解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠的问题;引入多辅助信息解决了相邻两帧中人脸的对应问题。为进一步提高整个算法的跟踪速度和鲁棒性,引入卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明该算法具有很好的实时性和跟踪效果。     

数据流上高效计算子空间Skyline的算法

流数据处理和多维空间中子空间上Skyline的计算是近年来数据管理与数据挖掘领域的研究热点.此前相关工作只专注于滑动窗口上Skyline的维护问题,未涉及到滑动窗口中子空间Skyline的计算.文中提出了一个基于网格索引的高效维护滑动窗口上Skyline的算法,以此为基础采用自顶向下的方式通过两个阶段增量式地返回目标子空间上的结果;开发的多个剪枝策略和启发式优化方法显著地提高了全空间Skyline的维护以及子空间Skyline的计算效率.理论分析和实验结果表明:与同类算法相比,文中提出的StreamSubsky算法以极少的时间开销就能输出第一个结果,并且算法具有良好的可扩展性.