基于Haar型LBP纹理特征的人体姿态估计

基于人体部件的树形模型表达直观且计算高效,被广泛应用在人体姿态估计中。然而模型本身在部件特征表达上的不足限制了姿态估计结果的准确度,为此,提出一种基于图结构模型和新型纹理特征的人体姿态估计算法。采用改进后的外观模型,从训练集中获得部件位置的先验知识,联系相邻部件之间的关系,并将其应用于测试图像的外观模型建模阶段。应用Haar型局部二值模式( HLBP )纹理特征,提取部件的纹理信息,对图像进行分块处理,并为每一块赋予不同的权重。实验结果表明,带权重的HLBP特征能更有效地提取部件的纹理特征,与HLBP特征、归一化HLBP特征和颜色特征相比能获得更高的准确度。     

利用多进制小波变换和模糊c-均值聚类进行纹理分割

提出了一种基于多进制小波变换的多纹理特征提取方法,通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量,利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割,获得了较好的实验结果。     

4G网络环境下移动终端安全威胁及防护研究

4G网络即第四代移动网络,提供了高速的移动通信速率和多平台接入能力,4G网络环境下,移动终端的安全防护变得更加复杂,移动终端安全问题日益凸显,本文介绍了4G网络特点、4G网络移动终端面临的新的威胁、提出相关的解决方法.     

信息安全风险评估技术在电力系统的研究与应用

信息系统在电力安全生产中发挥着越来越重要的作用,信息安全风险评估工作通过对信息系统安全的潜在威胁、薄弱环节、防护措施等进行分析评估,发现信息安全风险,并提出解决方案,以确保关键业务资产安全。本文介绍了信息安全风险评估在新疆电力公司实践经验,供广大电力员工参考和借鉴。     

500 kV世博地下变电站环境保护研究

分析了常规地面变电站和地下变电站的环境影响因素.就世博变电站的噪声、热污染、电磁场等方面的环境影响及治理方案提出了相应的技术措施.     

500 kV世博地下变电站结构型式选择

介绍了500 kV世博变电站的建设规模和电气总平面布置方案,对变电站的结构型式的三种可选方案进行了详细分析,从技术性和经济性的全面对比中,选定圆筒形结构作为变电站的结构型式.     

基于融合神经网络模型的药物分子性质预测

在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中。但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学习中弱学习器的预测能力。据此,文中将模型融合方法首次应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pKa预测的能力。与深度学习方法相比,堆叠法(Stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86。通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力。研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pKa预测结果的准确性和可靠性。     

移动场景下异构无线传感器网络密钥管理方法

由于移动无线传感器网络支持节点的移动性,使其面临更加复杂的安全性挑战,很难防御一些极具破坏力的攻击,比如节点复制攻击和女巫攻击等。本文提出了在移动异构无线传感器网络模型下一种安全高效的密钥管理方法。所提方法采用椭圆曲线密码学加密算法实现移动节点位置信息到基站的安全上传,以及基于密钥哈希的消息认证码来实现消息源的身份认证。基站则对收集的移动节点位置信息进行统计分析来协助完成固定节点与移动节点间的身份认证及会话密钥建立。实验结果表明,所提方法在密钥建立过程节省了网络资源,同时可有效防御攻击者发起重放攻击、节点复制攻击和女巫攻击等,增强了网络安全性。     

基于二维EMD分解的图像压缩研究

综合Anna的极值点压缩算法和多抽样重叠块压缩算法,提出了一种新的基于二维EMD分解的数字图像压缩方法。先对自然图像进行二维EMD分解,对分解后的IMF抽样点进行熵编码。与两种压缩方法所得的结果比较分析,在确保图像质量的前提下,找到了一种更好的方法,对图像进行压缩。     

改进的Snake算法在虹膜定位中的应用

传统的Snake模型在图像边缘检测时定位、分割的结果依赖于初始节点的选取,当初始轮廓线超出图像边界时,会导致分割定位失败。针对该问题,对Snake算法进行改进,详细介绍了改进算法的原理和实现,并用遗传算法对结果进行优化。