聚类和时间序列分析在入侵检测中的应用

入侵检测通过收集各种网络数据,从中分析和发现可能的入侵攻击行为。聚类算法是一种无监督分类方法,能够很好地用于入侵检测。提出一种基于聚类分析和时间序列模型的异常入侵检测方法,该方法不需要手动标示的训练数据集就可以探测到很多不同类型的入侵行为。实验结果表明,该方法用于入侵检测具有较高的检测率和较低的误报率。     

超级显像技术-OrEitan

技术简介：目前图像到图像的配准已经得到很好的研究和广泛的应用。然而,所有的图像配准的方法都有两个内在的缺陷：（1）图像到图像的配准受限于要配准的图像各自包含的信息,这里的信息指的是帧内图像在空间上变化,用以描述场景的视觉表现;（2）当图像是一个动态的场景中一系列静态图像时,仅当两幅图像是同时拍摄时,二者之间的配准才可行。然而,摄像机几乎不可能以如此高的时序精度完成同步。     

基于模板的虚拟人体动画设计

提出了一种基于模板的动画定制方法,并实现了一个“用户友好型”的动画系统。使用该模板系统制作动画,不必直接对模型进行操作,只需设置用户界面上的参数即可。将这种动画模板附着到任何两足动物的骨骼模型上,并可对行走姿态做风格的改变,如改变步幅、步速、胳膊摆动的幅度等。     

基于版权保护的数字指纹系统的研究

提出了一种基于混沌序列的二进制指纹编码方案,在指纹嵌入技术研究中,提出一种基于小波变换及Gold码扩频的指纹嵌入算法,并提出了相应的指纹提取算法,实验结果表明该指纹系统在一般的多用户合谋攻击下能够有效地对合谋用户进行跟踪。     

一种新的生物序列模式挖掘算法

针对传统模式挖掘方法挖掘生物序列会生成大量不必要的短而且无用的模式,导致效率降低,在多支持度思想的基础上提出了基于邻近频繁模式段的模式挖掘算法JBioPM。首先,产生邻近短频繁模式段,然后组合这些短频繁模式段,产生新的长频繁模式。通过实验分析,该方法在相似性很强的序列数据库中比BioPM算法效率高。通过对真实的蛋白质序列家族库的处理,证明该算法能有效处理生物序列数据。     

组合公钥（CPK）体制标准（v5．0）

1引言 组合公钥体制（Combined Public Key Cryptcwaem,简称CPK）,是在椭圆曲线密码（ECC）上,由组合矩阵和分割密钥序列构成。ECC遵从IEEE标准。     

ARMA模型在浮标压力测量误差问题中的研究

海洋浮标压力传感器结构复杂,长期受到海水侵蚀,传感器的测量误差问题频繁出现;采用时间序列分析方法建立了针对浮标压力测量误差的数学模型;首先采用游程检验法检验序列的平稳性,然后依据自相关函数和偏自相关函数的统计特性确定序列为自回归滑动平均混合模型,使用AIC准则和最小二乘法确定为ARMA(9,12)模型,最后通过MATLAB软件对浮标压力测量误差数据模型进行参数估计和适应性检验;结果表明,ARMA(9,12)模型是一种非常理想的数学模型,能够应用解决浮标压力测量误差的问题.     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别技术研究

为了使人机交互得到更好的研究,提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情识别的新方法;首先对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,预处理包括确定纯的人脸表情区域,尺寸和灰度归一化,然后对表情子区域进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图,最后用模板匹配的方法来识别图像的人脸表情;经过实验,发现Gabor小波变换提取特征时受光照影响比较小,该系统不仅具有很好的鲁棒性,并且速度快,识别率高。