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提出了一种采用锐化滤波的多种特征相结合的JPEG盲检测算法.通过扩展DCT系数的马尔可夫矩阵提取块内相关性和块间相关性;引入锐化滤波来增强图像的边缘,加强了分块特性度量的效果;并使用Jessica的"校准"技术来估计原始图像,得到两个图像特征向量之差作为分类特征,提高了特征的敏感度;最后运用支持向量机进行训练和分类.使... 相似文献
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为提高驾驶疲劳检测系统中人眼状态检测的速度和准确性,提出一种基于支持向量机决策树(SVMDT)的人眼检测方法,此方法可以同时完成人眼的定位与状态检测.首先对样本进行光照不均校正和直方图处理,然后用离散余弦变换和主成分分析提取特征向量,用SVMDT训练得到睁-闭眼和有-无眼子分类器.检测时先用先验知识去除部分非人眼区域,最后利用SVMDT进行人眼检测.实验证明此方法提高了人眼状态检测的速度,同时也有较好的准确性. 相似文献
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针对现今在非线性系统盲辨识研究中遇到的困难,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统盲辨识方法.该方法直接对非线性系统输出进行过采样,运用LS-SVM非线性建模技术,并结合输入的分布特性,从而完成非线性系统的盲辨识.介绍了盲系统辨识问题的研究内容及过采样技术原理,对LS-SVM的盲系统辨识机理和算法步骤进行了阐述.仿真结果表明了该方法在解决非线性系统盲辨识问题上的切实可行性. 相似文献
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基于图像质量评价量的信息隐藏盲检测 总被引:4,自引:0,他引:4
为了实现数字图像中盲隐藏信息检测,通过提取对隐藏信息较敏感的图像质量评价量(IQMs)作为图像的特征向量捕获原始图像和隐藏图像之间的统计差异,选择基于径向基核函数的支撑向量机(SVM)作为原始图像和隐藏图像之间的分类器,对图像中隐藏信息的盲检测进行了研究.实验结果表明,该方法能有效地实现信息隐藏的盲检测分析. 相似文献
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基于SVM的决策融合鱼类识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决基于声学散射数据的高精度鱼类识别问题,提出一种基于SVM的多方位声散射数据决策层融合的鱼类识别方法。利用小波包变换(WPT)和离散余弦变换(DCT)方法对多方位声散射数据进行特征提取,并进行特征降维处理。然后采用SVM分类器对每个方位提取的特征做出多次决策,并输出最终识别结果。采用3种不同鱼类作为研究对象,设计了可靠的获取多方位声散射数据的实验方案,给出不同方位数量条件下,基于WPT和DCT特征量的识别率。理论分析及实验数据处理结果表明,随着方位数量的增加,总体识别率呈升高的趋势,基于SVM的多方位声散射数据决策层融合方法可以有效提高识别率至90%以上。 相似文献
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介绍了基于图像DCT域(离散余弦变换域)隐藏信息的方法和数据完整性检测技术。提出将数据完整性检测技术与基于图像DCT域的信息隐藏技术相结合,使图像信息隐藏技术更好地运用于隐蔽通信。 相似文献
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提出了一种新的音频隐藏算法,即通过量化处理数字音频信号离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域系数来隐藏信息,该算法在提取所隐藏的信息时不需要原始的音频信号。仿真结果表明:这种算法具有较好的鲁棒性和隐秘性。 相似文献
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采用离散小波变换对脑部核磁共振图像进行特征提取,通过对比分类精确度对多个特征进行筛选,采用峰度作为最后识别特征。最后,采用支持向量机对脑部核磁图像进行分类识别,并与几种常用的分类算法做了对比研究。 相似文献
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文章提出一种基于量化的嵌入DCT域直流分量的数字水印算法。该算法以二值图像为水印,根据JPEG标准量化表系数确定水印嵌入强度,提取时不需要宿主图像。实验表明:该算法简单易行,对常见的水印攻击有较好的鲁棒性和实效性。 相似文献
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An adaptive blind support vector machine equalizer ( ABSVME ) is presented in this paper.The method is based upon least square support vector machine ( LSSVM ),and stems from signal feature reconstruct... 相似文献
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为了避免由于乳腺中的致密组织与肿块类似的特征表现而造成的肿块检测精度不高,设计了基于典型特征的支持向量机分类器对提取出的感兴趣区域进行分类,并引入了相关反馈算法以进一步提高分类器的性能,提出了一种新的基于支持向量机和相关反馈技术的乳腺图像中肿块的检测方案.通过对大量乳腺图像的仿真实验显示,基于典型特征的支持向量机分类器能够将无特征支持向量机分类器的检出率提高约5%,而相关反馈技术的引入则使系统的检出率进一步提高到约90%. 相似文献
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为提高网络入侵检测系统的性能,提出基于双联支持向量机的入侵检测方法。介绍网络入侵检测系统工作的基本原理;引入双联支持向量机和入侵检测分类器;构建基于双联支持向量机的入侵检测模型。仿真结果表明,该方法可以在样本数据很少的情况下,高速率、高精度地对计算机网络安全进行检测,适用于入侵检测系统。 相似文献
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三维动静组合加载下花岗岩能量耗散试验研究 总被引:4,自引:0,他引:4
利用改造的三维霍普金森试验系统(split Hopkinson pressure bar, SHPB),选取4个轴压水平(25, 50, 75和100 MPa)和4个围压水平(0, 5, 10和15 MPa),对应开展4种应变率(约70, 90, 110和130 s-1)下花岗岩三维动静组合加载试验研究,分析静载轴压、静载围压和应变率对花岗岩受冲击过程中能量耗散的影响规律,并讨论其破坏模式。试验结果表明:轴压增大时,花岗岩破坏时单位体积吸收能逐渐降低;围压或应变率增大时,单位体积吸收能逐渐升高。岩石储能极限在能量耗散过程中发挥关键作用,且不同情况下具体表现不同:储能极限与初始储能的差值影响岩石受冲击时的吸能值;当岩石在静载下进入损伤阶段初期时,储能极限与初始储能的比值决定岩石受冲击时的释能值;当岩石在静载下进入损伤阶段后期甚至发生屈服时,储能极限值正比于岩石释能值。此外,岩石破坏模式与单位体积耗散能关系密切:应变率相似静载组合变化时,破碎程度与单位体积吸收能变化呈负相关;静载组合确定应变率梯度变化时,破碎程度与单位体积吸收能变化呈正相关。 相似文献
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将信息测度和支持向量机结合在一起,提出了一种新的图像边缘检测方法(information measure and support vector machine edge detection method,ISEDM).首先,基于数学测度概念构造一个描述边缘点信息测度的特征矢量,该矢量由邻域一致性测度、方向性信息测度和梯度分布3个特征分量组成,然后运用支持向量机对特征矢量数据集进行训练和分类,实现了对边缘点的检测.实验结果表明,对于含有加性噪声、乘性噪声等图像的边缘检测,ISEDM能够有效地抑制噪声,较多地保留图像边缘的细节信息,边缘图像锐利而清晰。 相似文献
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In order to suppress the multiple access interference (MAI) in 3G, which limits the capacity of a CDMA communication system, a fast relevance vector machine (FRVM) is employed in the multiuser detection (MUD) scheme. This method aims to overcome the shortcomings of many ordinary support vector machine (SVM) based MUD schemes, such as the long training time and the inaccuracy of the decision data, and enhance the performance of a CDMA communication system. Computer simulation results demonstrate that the proposed FRVM based multiuser detection has lower bit error rate, costs short training time, needs fewer kernel functions and possesses better near-far resistance. 相似文献
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基于多代理的混合式入侵检测系统模型 总被引:4,自引:0,他引:4
在当前的网络环境下进行实时的入侵检测往往面临以下问题:一是网络的规模庞大,需要处理大量的信息,进而要求入侵检测系统有较大的吞吐量;二是网络的环境复杂,数据类型多样,相应的要求入侵检测系统有较大的准确度.针对这些问题,提出了一个入侵检测系统的模型,该模型基于多代理的分布式结构,能够适应网络规模和带宽的变化,具有很好的可扩展性;混合应用了异常和误用入侵检测技术,具有低的误警率和漏警率;采用了多属性的特征提取方法,能够精确的把握入侵行为的特征,从而有效的识别入侵行为;采用径向基函数来构造分类器,使得分类器具有较强的推广能力,能够对未知的入侵行为进行准确的判定,进一步增强了入侵检测的准确性.实验表明该系统吞吐量大,准确性高,适合于当前高速复杂的网络环境,具有很好的实用性. 相似文献
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基于支持向量机在分类上有很好的效果,提出了一种新的边缘检测方法--基于组合核支持向量机的图像边缘检测。该方法利用支持向量机分类对较多的训练样本数据进行训练,从而实现了图像边缘定位。通过实验验证了该方法比传统的边缘检测算子效果好。 相似文献
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冯庆华 《徐州建筑职业技术学院学报》2014,(3):38-41
为了提高网络入侵检测率,提出一种蚁群算法选择特征与加权支持向量机的网络入侵检测方法.利用蚁群算法选择网络数据的关键特征,计算信息增益获得各个特征权重,根据特征权重构建了加权支持向量机的网络入侵分类器,并通过KDD CUP 99数据集验证了其有效性.结果表明:该算法能够有效降低特征维数,提高网络入侵检测率和检测效率. 相似文献
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为了解决大规模数据中的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的高效离群数据检测算法。该算法的核心思想为:首先利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界,然后通过该边界对未知样本数据进行分类,并利用最小闭包球算法对SVDD分类器进行优化求解。在UCI机器学习数据集和入侵检测数据集上将该算法与其他离群数据检测算法进行了实验比较,结果表明,该算法不仅获得了更高的检测准确率,而且具有较低的运行时间。 相似文献