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1.
3.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
4.
针对液晶屏(LCD)导光板表面缺陷检测方法存在漏检率和误检率较高,对产品表面复杂渐变的纹理结构适应性差的问题,提出一种基于改进相干增强扩散(ICED)与纹理能量测度和高斯混合模型(TEM-GMM)的LCD导光板表面缺陷检测方法。首先,构建ICED模型,基于结构张量引入平均曲率流扩散(MCF)滤波,使得相干增强扩散(CED)模型对缺陷的细线状纹理有良好的边缘保持效果,并利用相干性得到缺陷纹理增强和背景纹理抑制的滤波后图像;然后,根据Laws纹理能量测度(TEM)提取图像纹理特征,将图像的背景纹理特征作为离线阶段高斯混合模型(GMM)的训练数据,使用期望最大化(EM)算法估计GMM参数;最后,计算待检测图像各像素的后验概率,并将其作为在线检测阶段缺陷像素的判断依据。实验结果表明,该检测方法在导光颗粒随机、规则两种分布的缺陷图像测试数据组上的漏检率和误检率分别为3.27%、4.32%和3.59%、4.87%。所提检测方法适用范围广,可有效检测出LCD导光板表面划痕、异物、脏污和压伤等类型的缺陷。 相似文献
6.
7.
单传感器捕获的彩色-近红外(RGB-NIR)图像存在光谱干扰,从而导致重建出的标准彩色图像(RGB)图像与近红外(NIR)图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法,通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题,使得网络更容易训练,并且提升了网络的拟合能力。首先,用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征;然后,将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征;其次,为充分利用低级特征与高级特征,将多个残差稠密块提取到的特征进行组合;最后,通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组(IVRG)数据集、有植被的户外多光谱图像(OMSIV)数据集和森林(Forest)三个公开数据集进行实验。实验结果表明,所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。 相似文献
8.
《红外技术》2019,(6):555-560
提出一种基于改进颜色传递策略与非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像伪彩色融合算法。首先,利用NSCT与基于清晰区域的Canny边缘检测算法获得灰度融合图。其次,将融合灰度图像插入Y通道,源图像与融合灰度图像之间的残差图像分别插入Cb、Cr通道以生成YCbCr源彩色图像。最后,利用本文设计的颜色传递模型对源彩色图像和目标图像进行色彩颜色统计匹配,同时,通过自适应颜色传递参数模型调整颜色传递参数。实验结果表明,本文提出的融合算法使得伪彩色融合图像不仅对比度高、传递色彩自然、可以较好地抑制色彩渗入图像目标,而且对目标图像质量要求不严格。 相似文献
9.
“我们幼儿园可好了,刚下完雨就可以在操场做游戏啦。”“还可以用收集起来的雨水给我们垂直绿墙上面的植物浇水。”……云南省玉溪市“海绵城市”建设初见成效,学校老师孩子点赞“大海绵”功能神奇。记者来到玉溪市第二幼儿园,校园内红、黄、蓝搭配的彩色透水混凝土围绕学校铺设了一圈;小木桥下,净化雨水的石子整齐地堆放着;房檐边,排水管道垂直通向截流管道,即是存水“神器”;长满各种花草的垂直绿墙,使用雨水收集桶进行浇灌的儿童“环保课堂”成为孩子们亲近自然的第二课堂。……几乎每走一步,就有一处海绵城市建设的理念融入其中。 相似文献
10.