基于图片的密码存储器

为了防止密码遗忘问题,运用图像信息隐藏技术,提出了一个基于图片的密码存储器.首先对图片进行初始化,嵌入初始化标记和抗隐写分析处理.通过调整图片像素蓝色分量的低位比特值,把一组账号密码添加到图片中,并且能够对已存储在图片中的密码进行更新和删除.同时,根据输入的账号可以从图片中查询对应的密码.基于图片的密码存储器具有更好的隐蔽性,提高了用户个人密码的安全性.     

基于蜜罐识别的僵尸网络多时区改进扩散模型

针对当前僵尸网络模型化工作尚不成熟的现状,比较分析了双阶段智能僵尸网络传播模型与多时区僵尸网络传播模型的优劣点,提出了一种基于蜜罐识别技术的改进型智能僵尸网络时空传播扩散模型。该模型基于双阶段蜜罐探测技术,引入时区因素,对多时区白昼交替导致的扩散传播参数进行了差异化分析,同时研究了不同时区离线主机数和修复率对僵尸网络传播的影响。通过仿真实验结果表明,该模型相对于传统的僵尸网络传播模型能更高效地描述僵尸网络在实际多时区网络中的扩散行为。     

基于高维状态空间的移动机器人定位

位置跟踪是移动机器人自主导航中的一个主要任务.扩展的卡尔曼滤波定位方法是一个常用的位置跟踪方法,但是在对非线性系统方程进行线性化近似过程中引入了线性化误差.文中给出了一个基于线性系统模型的位置估计方法.用一个高维的状态向量表示机器人的位置空间,并选用环境路标的全局信息作为观测向量,此时系统动态模型和系统观测模型都是线性的,从而直接运用最优的线性卡尔曼滤波技术进行移动机器人位置估计.这种方法免除了非线性方程的线性近似过程,避免了线性化误差.实验表明,位置估计过程是收敛的、一致的.     

面向用户的共享单车预测

针对共享单车用户找车难的问题,文章首次从用户角度对共享单车预测进行了研究和设计.运用大数据技术对共享单车大数据进行处理,对预测模型进行训练.基于时间地点数据,对用户周围地点未来一段时间的单车汇集情况进行预测,在地图上可视化预测结果.与目前面向商家的单车预测相比,文章提出的预测方法是面向用户的,在帮助用户找车、提高租车体...     

基于能量有限型无线传感网的恶意软件攻防优化策略

本文针对目前无线传感网络中恶意软件模型化工作的不足,从攻击与防御角度出发,考虑了攻击扫描速率对于攻防优化策略的不同意义,同时考虑了无线传感节点能量有限的特征,在传统恶意软件传播模型的基础上提出了一种改进的无线传感网络恶意软件攻防优化模型。该模型在传统SIR传播模型基础上进行扩展,考虑了免疫与修复的不同因素,最终给出了攻防优化评估方案。通过仿真实验表明,该攻防优化评估方案能够高效地描述攻击扫描参数对恶意软件在无线传感网络中攻击与防御各自效果最大化的关键影响。     

基于变权的学生成绩综合评价

在对学生成绩进行综合评价时,为了更好地反映学生对所学课程的综合掌握情况,针对加权平均综合评价方法的局限性,提出了一种基于变权的学生成绩综合评价模型,构造了变权公式对学生的成绩进行变权综合。这种方式不但体现了各科成绩的学分权重,也强调了各科成绩的均衡性。提出的变权综合评价方法避免了传统评价方法中的偏科现象,使学生的综合成绩评价更加合理,有助于培养学生综合能力,促进学生全面发展。     

全局一致的多视图像配准

为了提高多视图像配准的精度和一致性,考虑到各种不确定信息,提出了一个基于概率估计的多视图像配准方法。把各视点的位置姿态作为系统状态,构造系统增广模型和系统观测模型,运用增广卡尔曼滤波技术对各视点的位置姿态进行递归地估计,实现了精确的、全局一致的多视图像配准。实验对提出的配准方法进行了验证,结果表明提出的多视图像配准方法能够有效地处理不确定信息,配准结果是一致的和精确的。     

基于区域像素的矩形目标检测

针对矩形目标的边缘缺陷现象，文章提出了一种基于矩形内部像素的检测方法。该方法不需要进行边缘检测，直接基于二值图像进行Hough投票；在峰值周围计算每列的投票方差，拟合一个二次函数；基于拟合的系数计算矩形目标的长度、宽度和方向，计算区域像素的统计均值作为矩形目标的中心。实验结果表明，提出的方法能够有效检测存在边缘缺陷的矩形目标。     

基于统计方差的Hough变换峰值检测方法

针对Hough变换累积矩阵存在的峰值簇拥现象,提出了一种新的Hough变换峰值检测方法.通过对累加器参数空间的分析,考虑到噪声、误差引起的单元累积值的不确定性,在局部最大值周围区域,把每列投票单元看作是随机变量,选用每列的统计方差进行拟合、插值,从而检测到精确的峰值参数.实验结果验证了方法的有效性,与传统方法相比,具有更好的鲁棒性和精确性.     

大场景的视频全景图拼接

为了解决大场景全景图拼接过程中的误差累积问题,提高图像拼接的一致性,提出了一个新的全景图拼接算法。把全局图像配准看作是一个统计估计问题,运用增广的卡尔曼滤波对图像的全局变换参数进行递归地增广和估计。实验结果表明,得到的变换参数是全局一致的,生成的全景图不存在拼接裂缝。拼接算法考虑了各种不确定性,适用于噪声大场景的全景图拼接。