基于条件随机场的异常协议行为检测方法*

针对现有异常应用协议行为检测主要针对某种特定应用,缺乏通用性的问题,提出一种基于条件随机场的异常应用协议行为检测方法,从网络数据流中提取应用协议关键字及其时间间隔作为状态特征,同时考虑关键字的频率分布特征,应用条件随机场模型对协议行为进行建模,将偏离模型的协议行为判定为异常。相比于传统的基于隐马尔可夫模型建模方法,该方法不必对特征量作出严格的独立性假设,具有能够融合多特征的优势。实验结果表明,本文方法在检测协议异常时准确率高,误报率低。     

基于条件随机场模型的数据异常检测算法

企业数据中心作为辅助决策的重要工具,保证其数据的及时性、准确性和科学性是最基本的要求和最核心的原则。对于数据异常的情况,若仅依靠人为的经验在海量数据中进行判断是很困难的,也是不科学且低效的。针对企业购销存数据的准确性问题,研究了基于机器学习的数据异常检测算法。由于购销存数据是由一组相对固定的数据项组成,可以看作是一个结构化数据序列,因此选择了解决结构化序列预测问题最为有效的条件随机场模型CRFs。通过对大量历史数据进行学习,分析出数据的自身规律以及关联关系,使计算机具备自动检测异常的能力。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于条件随机场和图像分割的显著性检测

针对当前常见的显著性方法检测得到的显著性区域边界稀疏不明确、内部不均匀致密等问题,提出了一种基于条件随机场(Condition random field, CRF)和图像分割的显著性检测方法.该方法综合利用边界信息、局部信息以及全局信息,从图像中提取出多种显著性特征;在条件随机场框架下融合这些特征,通过显著性区域与背景区域的区域标注实现显著性区域的粗糙检测;结合区域标注结果和交互式图像分割方法实现显著性区域的精确检测.实验结果表明本文提出的方法能够清晰而准确地提取出图像中的显著性区域,有效提高显著性检测精度.     

基于条件随机场的敏感话题检测模型研究

敏感话题通常包含态度倾向性,且具有一定的先验知识,如何有效利用这些先验知识来判断网络文本的敏感性是敏感话题检测的研究难点和热点。在充分利用条件随机场强大知识拟合能力的基础上,提出一种基于条件随机场的敏感话题检测模型。抽取特征词项,并结合敏感词汇库,将待检测文档和敏感话题类别分别表示为条件随机场中的观察序列和状态序列,再利用敏感话题类别中的先验知识来构造特征函数,从而使观察序列和状态序列建立联系。将待测文档中的特征项根据概率标注为敏感话题类别中的词项,在此过程中采用Viterbi算法对观察序列的可信度进行估计,并依据估计所得的概率值对待测文档中的特征项进行敏感性标注。实例验证结果表明,该算法能够得到较好的准确率、召回率和F度量值。     

基于层叠条件随机场的事件因果关系抽取

传统的事件因果关系抽取方法只能覆盖文本中的部分显式因果关系。针对这种不足,提出一种基于层叠条件随机场模型的事件因果关系抽取方法。该方法将事件因果关系的抽取问题转化为对事件序列的标注问题,采用层叠(两层)条件随机场标注出事件之间的因果关系。第一层条件随机场模型用于标注事件在因果关系中的语义角色,标注结果传递给第二层条件随机场模型用于识别因果关系的边界。实验表明,本文方法不仅可以覆盖文本中的各类显式因果关系,并且均能取得较好的抽取效果,总体抽取效果的F1值达到85。3%。     

基于联合条件随机场的移动机器人多目标跟踪

通过将目标与观测数据之间的数据关联抽象为标记序列,为移动机器人的多目标跟踪提出了一种具有多层次结构的联合条件随机场(joint conditional random field,JCRF).JCRF包括联合数据关联和运动目标状态估计两层随机场,不仅在联合数据关联中可以融合目标的形状信息和运动信息以提高目标跟踪的稳定性,而且可以同时进行目标检测与目标跟踪.利用JCRF模型,对基于激光距离传感器的多目标跟踪进行了研究,通过从激光距离传感器信息中分割出候选目标区域,采用匹配树降低标记序列的状态空间.在移动机器人平台上进行实验,结果表明,基于JCRF的多目标跟踪具有良好的精度、稳定性和实时性.     

基于Voronoi图与条件随机场的自然场景文本检测方法

在自然场景中准确有效地检测文本是一项艰巨的任务,故提出一种基于条件随机场(CRF)框架的场景文本检测方法。通过利用贝叶斯推断估计文本极大值区域的置信度作为一元成本项,通过使用维诺图(Voronoi图)来构建CRF空间邻域信息,从而构建图模型,通过最大流算法最小化成本函数区分文本与非文本标记;利用字符的几何特性通过聚类方法聚合成行。实验结果表明,该算法比传统基于最大稳定极值区域(MSER)算法性能有所提高,自然场景文本检测正确率能达到87%。     

一种基于条件随机场的专利功效标注方法

专利信息是集技术、经济、法律信息于一体的重要情报分析数据来源,也是支持技术创新管理的重要决策依据。由于专利使用的术语比论文更为抽象,基于统计的信息标注效果并不理想。本文利用亚洲语言信息检索测评会议提供的英文专利文摘数据,采用条件随机场模型,有针对性地标注技术及其功效信息,为专利技术功效矩阵分析奠定了基础。     

基于条件随机场的汉语分词系统

汉语分词是自然语言处理的首要的基本工作。本文提出了一个基于条件随机场(简称CRF)的汉语分词模型,CRF模型作为一个判别模型,可以容纳任意的非独立的特征信息。我们首先将分词看作是一个标记的过程,然后利用CRF模型对每个汉字进行标记,最后转换为相应的分词结果。系统采用感知机(Perceptron)算法进行参数训练。跟以前利用CRF进行分词的模型相比,本系统定义并使用了不同的特征函数,取得了更好的切分结果。在1st SIGHAN分词比赛PK测试集上封闭测试,F值为95.2%。     

基于分层分数条件随机场的行为识别

针对隐条件随机场(HCRF)的实时性问题和隐动态条件随机场（LDCRF）行为转换时的标记偏差问题,提出了一种基于分层分数条件随机场(SFCRF)模型的行为识别算法。该算法改进了LDCRF,并提出分数标记的概念,将人体行为的完整性和有向性具体化。实验结果表明,该算法取得了比条件随机场(CRF)、HCRF和LDCRF更好的识别效果。     

基于多特征的行人检测算法

针对单特征辨识度较低的问题,提出一种基于多特征的行人检测方法.首先构造二维对数Gabor函数,利用此函数提取样本的相位一致性特征,将样本的相位一致性特征和样本的局部二值模式算子(LBP)特征相结合,得到新的行人检测方法.使用支持向量机(SVM)进行分类,并与基于HOG特征的检测方法进行比较,在INRIA行人数据库上的实验证明,基于多特征的检测方法提高了行人检测精度、降低了误检率,检测率高达99.4824％.     

基于隐马尔可夫随机场的社区结构发现算法

针对社区结构发现问题,提出了一种基于隐马尔可夫随机场社区发现算法.该方法将网络中的顶点度数映射为顶点信息值,用马尔可夫随机场模型描述网络中上下文信息并构造系统能量函数,使用迭代条件模式算法对能量方程进行优化.该方法在Zachary空手道俱乐部网络、海豚关系网络以及美国大学足球联赛网络上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高.     

基于亮度信息的红外行人检测

红外图像中的行人具备边缘和亮度两个显著特征信息。为了能够充分利用这两种信息,在亮度直方图特征基础上,提出了一种不同区间大小的亮度直方图特征。通过统计分析红外图像中行人各部件对应的亮度区间信息,确定映射规则,从而构建不同区间大小的亮度直方图,然后通过与梯度方向直方图特征相结合,并用于Adaboost模型训练。该方法提高了行人检测系统的检测率。     

Action categorization with modified hidden conditional random field

In this paper, we present a method for action categorization with a modified hidden conditional random field (HCRF). Specifically, effective silhouette-based action features are extracted using motion moments and spectrum of chain code. We formulate a modified HCRF (mHCRF) to have a guaranteed global optimum in the modelling of the temporal action dependencies after the HMM pathing stage. Experimental results on action categorization using this model are compared favorably against several existing model-based methods including GMM, SVM, Logistic Regression, HMM, CRF and HCRF.     

融合Haar型局部特征的人耳识别算法

人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征运算快捷的优势,引入到LBP和HOG特征提取中。通过分别设计的4组Haar编码模式,构建椭圆形LBP算子与HOG算子。对改进算法进行实验与分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于条件随机场的哈萨克语基本短语自动识别

为解决识别哈萨克语基本短语的问题,提出一种基于条件随机场模型的哈萨克语基本短语自动识别方法。利用基于贪心策略的特征模板自动选择算法,结合哈萨克语基本短语的特点,从众多上下文特征中选取出合适的特征;每次从备选特征模板中挑选出局部最优的特征模板项,加入到最终的特征模板中,进一步提高识别准确率。实验结果表明,该方法的识别准确率和召回率分别达到了89.01％和84.07％。     

基于条件互信息量的随机蕨特征匹配算法

为解决随机蕨属性组合独立性假设导致分类器性能降低的问题,提出了一种基于条件互信息量的随机蕨特征识别方法,通过已知类别属性组合之间的互信息量最大化,将关联度大的特征属性划分为一个蕨丛,并建立朴素贝叶斯模型,训练分类器.此特征属性选择方法改进了随机蕨离线训练机制,有效提高了分类器的性能,显著改善了随机蕨特征匹配算法的有效性.结合实例及仿真分析,验证了所提算法在保证实时性的同时提高了特征匹配的精确度.     

基于加权随机采样的流场可视化方法

在总结流场可视化方法的基础上,分析流场可视化的关键技术,提出一种基于加权随机采样的流场可视化方法。利用屏幕空间四叉树分割法定义屏幕横纵坐标的种子点选择概率模型,对种子点的随机选择进行加权引导,利用HTML5的Canvas特性实现流线的动态绘制,结合粒子系统实现流线的内存管理,整合一套有效的流场可视化方法。对比实验和三维GIS平台上的整合应用结果表明,该方法在有效展示整体流场的同时能够实现LOD方式的流场细节可视化展示。