视频监控中人体行为识别的研究

提出一种人体行为识别模型和前景提取方法.针对人体运动过程中产生新的行为问题,该模型用分层Dirichlet过程聚类人体特征数据来判断人体运动过程中是否有未知的人体行为模式:用无限隐Markov模型对含有未知行为模式的特征向量进行行为模式的有监督的学习,由管理者将其添加到规则与知识库中.当知识库的行为模式达到一定规模时,系统便可以无监督地对人体行为进行分析,其分析采用Markov模型中高效的Viterbi解码算法来完成.对于前景的提取,提出了基于背景边缘模型与背景模型相结合的前景检测方法,此方法能够有效避免光照、阴影等外部因素的影响.仿真实验证明,本文提出的方法在实时视频监控中的人体行为识别方面有独特的优势.     

普适环境下智能模型的研究*

通过分析智能环境信息交互的特点和研究模型要实现的功能,定义一个动态智能空间四级模型,在涉及数据信息传递方面使用MPLS技术,实现了数据包在转发、传递过程中达到了低时延、低丢包率效果;在涉及用户信息的隐私保护方面,定义了一种隐私保护的模型,对用户在不同身份下的隐私信息提供保护。     

软件交互行为的可信性分析与态势预测研究

研究现代分布式软件系统中交互实体的行为可信性问题,关注运行期意图、情景、行为和行为效应之间的关系,采用先进的统计机器学习工具分析行为踪迹规律,提出了一个新的软件行为分析与态势预测方法.针对松散聚合的交互实体间可能产生新的交互事件和行为模式的问题,本文用分层Dirichlet过程和无限隐Markov模型对被监测的交互接口数据进行聚类确定未知交互事件,用含有未知事件的序列进行行为模式的半监督学习,由管理者将其添加到规则与知识库中.在确定未知事件和行为模式时,用Beam抽样方法较其他方法(如Gibbs抽样)有更高的数据抽样和推理效率.当知识库的行为模式达到一定规模时,系统便可以无监督地对交互行为进行分析和预测.本文用HMM的Viterbi算法分析当前交互事件的最佳序列,从而确定当前交互行为的善恶,对恶意行为及时报警,对非恶意行为的后续趋势进行主动预测.通过仿真实验证实了该方法在软件行为分析与预测上具有独特的优势.     

基于马尔可夫过程模型的商业客户群体分析

利用马尔可夫算法建立相应的商业客户群体分析模型，对客户群体组成进行预测，然后根据预测结果进行分析，为企业制定市场策略提供了一定的依据。     

一种普适环境下面向服务的事务处理模型

普适环境具有高移动、极端异构、高自治和开放性的特点,普适环境下的服务组合因其突出的动态性问题,为保证对整个服务运行结果的可靠性和一致性,引入事务处理的机制来进行管理。提出一种在普适环境下面向服务的事务处理模型,在服务的发现、组合及运行中引入事务机制来协调管理,保证了服务组合的可靠一致性,并讨论了模型的系统架构和各模块组成,及应用场景。     

普适计算环境下基于信任度的模糊自适应访问控制模型*

在信任模型基础上,提出一种基于信任度的模糊自适应访问控制模型。该模型扩展信任度的概念,建立权限的区间值模糊策略规则,通过对与主体相关的上下文信息的模糊推理实现授权的有效控制。描述模型的构成要素,研究模型的区间值模糊推理算法,为解决普适计算环境下动态访问控制授权问题提供了一定的技术手段。     

可编辑区块链下的位置隐私预测和保护

为实现在确保数据可用性的前提下,对患者的隐私位置数据进行保护,本文提出了一种可编辑区块链下的位置隐私预测和保护方案。首先,数据发布者使用线性时间逻辑贝叶斯完成转移矩阵的构造；然后,矿工（区块链上使用共识机制选择的对当前区块进行修改的角色）使用马尔可夫算法完成扰动位置的计算；最后,矿工将计算后的扰动位置上传至区块,并可根据变色龙哈希函数在原有区块上对扰动位置进行修改。该方法相较于其他方案而言数据隐私性较高、运算复杂度低,实现了区块链的可编辑性。     

基于多示例学习的异常行为检测方法

在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为。然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常。针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨迹分段的异常行为检测方法。该方法首先根据轨迹的曲率,将轨迹分割成若干相互独立的子段。然后采用层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型对每个子段建模。最后在多示例学习框架下,以整条轨迹为包,正常轨迹为负包,异常轨迹为正包,轨迹子段为包的示例进行学习。通过实验验证,该方法在准确率和召回率上都优于传统的基于轨迹建模的方法。     

家庭服务机器人情感计算模型的研究

根据基本情感理论建立了家庭服务机器人的情感状态概率空间模型,并应用马尔可夫链的特性,建立了基于隐马尔可夫模型的情感计算模型.详细地阐述了该情感计算模型中各参数的意义以及估算方法.通过仿真实验验证了该情感计算模型可以较好地模拟情感状态的自发转移,以及在外部刺激作用下的情感转移.通过对实验数据分析,发现机器人的情感经外部刺激作用或者自发演变,最终趋于稳定状态,这个稳定状态与情感转移概率矩阵有关,而与机器人所处的初始情感状态无关.     

基于灰色EM-SHSMM的缺失数据下设备健康预测研究*

目前,设备健康预测问题的研究大都在全样本数据下进行,而在缺失样本数据下的研究却很少。因此,针对缺失样本数据下设备健康预测问题,提出了集成分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)与GM(1,1, λ)的联合优化模型。首先,基于SHSMM的模型架构,利用EM算法推导出SHSMM中的参数估计公式。其次,基于GM(1,1, λ),提出灰色启发式算法填补样本中的缺失数据,利用预测过程进行设备健康预测。最后,通过案例分析对模型进行评价和验证。结果表明,提出的设备健康预测方法能有效解决缺失数据的问题。     

Human-computer interactive model in pervasive environment

This paper presents a human-computer interaction model in pervasive environment based on dynamic sharing niche technology. It begins with a discussion of some important issues related to human-computer interaction. Then it describes niched co-evolving approach, and based on dynamic sharing niche technology, the group model and classified algorithm is introduced. At last, it further explores sharing learning for increasing the self-adaptation of human-computer interaction and discusses directions for future research.     

高校贫困学生辅助评价的研究

高校对贫困学生的认定存在认定成本高、可信度不强以及标准不一致等问题.本文通过分析高校一卡通的消费行为,刻画贫困学生的消费特征,应用马尔科夫模型对贫困学生消费行为进行建模,并提出了相似指标的概念和计算方法.通过对学生消费行为与贫困学生消费行为模型进行相似指标计算,对贫困学生进行认定.该方法具有计算效率高,速度快,计算成本低廉以及数据获取容易,在同一所学校中评价标准一致,对贫困学生的平均识别率达到90%以上等特点,可以作为高校在复评贫困学生的一个有力的辅助工具.     

简化路况模式下驾驶员情绪模型的研究

驾驶辅助系统中的驾驶员模型较为单一, 没有考虑驾驶员的情绪状态对驾驶策略的影响. 为此, 本文研究了简化路况下驾驶员的情绪模型. 基于OCC (Ortony-clore-collins) 模型、情绪状态自发转移过程的马尔科夫模型和情绪状态刺激转移的隐马尔科夫模型(Hidden Markov model, HMM), 本文提出路况变化和无路况两种情况下的情绪模型, 并对驾驶员的跟驰、切换车道和超车过程中的情绪变化进行了研究. 在自发转移过程中, 结合情绪实时变化的特性, 提出了时变的自发转移过程,而在情绪刺激转移中, 考虑了情感对刺激的记忆效应, 即同种刺激先后对情感影响不同. 讨论了认知情感的变化对驾驶策略的影响. 针对车距、路宽和周围车辆车速对驾驶员的情感影响程度、刺激敏感程度以及特定事件对驾驶员的影响过程, 进行了仿真实验, 预估出驾驶员在特定事件刺激下会采取何种驾驶策略. 并进行了实测数据验证, 实验结果验证了所提出模型的有效性, 为驾驶辅助系统中建立驾驶员模型提供了有借鉴意义的基础理论.     

城市环境中交通信号灯准确识别与状态估计

根据交通信号灯灯板颜色和形状定位图像中的灯板位置. 将灯板区域的彩色图像转换到YCbCr 空间, 分割灯板区域中的红、黄、绿三色区域, 利用交通信号灯的形态特性定位交通灯位置. 用Gabor 小波和2 维独立分量分析提取感兴趣区域的特征, 送入最近邻分类器分类信号灯的类型. 用代表性的观测序列建立隐马尔科夫模型, 并结合识别和跟踪结果估计信号灯状态. 实验结果表明, 该算法能可靠、准确地识别出信号灯, 并有效地估计出信号灯的状态.     

Dirichlet 过程及其在自然语言处理中的应用

Dirichlet过程是一种典型的变参数贝叶斯模型,其优点是参数的个数和性质灵活可变,可通过模型和数据来自主地计算,近年来它已成为机器学习和自然语言处理研究领域中的一个研究热点。该文较为系统的介绍了Dirichlet过程的产生、发展,并重点介绍了其模型计算,同时结合自然语言处理中的具体应用问题进行了详细分析。最后讨论了Dirichlet过程未来的研究方向和发展趋势。     

人工心理情感模型的个人机器人

以心理动力学中心理能量概念为基础,根据情感能量守恒定律,建立了情感状态能量分布描述空间和情感状态的概率描述空间,分析情绪状态的变化过程,提出情绪状态自发转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法.利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,研究情感状态的变化规律.根据以上人工心理情感模型及其变化规律构建出个人机器人综合研究平台软、硬件体系结构,并通过该系统的实际运行实验验证了其有效性.     

基于模糊灰度共生矩阵与隐马尔可夫模型的断口图像识别

纹理通常由空间分布和灰度分布共同描述,灰度共生矩阵(GLCM)能兼顾二者,故广泛应用于纹理分析中。在计算GLCM时,为降低其维数,需对纹理图像进行灰度量化,这必然丢失部分图像信息。灰度量化时,由灰度值与量化区间中心值的不同距离,构造出相应的模糊隶属度函数,并定义了模糊灰度共生矩阵(FGLCM)。通过对断口图像FGLCM的14个特征统计量进行相关性分析,选择角二阶矩和熵等7个统计量作为特征参数,并验证了其有效性。最后,在4类典型断口图像的特征空间上,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行分类识别。实践表明,FGLCM比已有的GLCM能更好地表征断口特性,且在HMM状态数为3时,断口分类的平均识别率可达98%。     

无线局域网中移动隐藏终端的自适应算法

对基于IEEE 802.11机制的无线局域网中移动隐藏终端的存在问题和性能进行了分析,在此前提下提出了一种动态自适应的改进算法,并对该算法进行了仿真,得出了该算法能改进移动隐藏终端性能的结论。