入侵检测在存储区域网中的应用

从SAN(存储区域网)的安全隐患出发,分析了SAN在应用环境中受到的三种典型威胁。结合现行的入侵检测技术给出一个可行的解决方案。     

工业计量点无线监测系统

工业企业是我国能源消耗大户。为了加强工业企业的能源计量管理,保障工业企业节能降耗的基础工作,文章在分析了现有工业计量体系所存在的技术难点的基础上,提出将无线传感器网络技术应用于能源计量管理的实现方法,同时介绍了工业计量点无线监测系统的构成和优点。     

复杂场景实时目标检测方法

针对含有非平稳背景的复杂场景,提出一种基于空间混合高斯模型的实时目标检测方法.该方法以混合高斯模型作为颜色分布的统计框架,并在空间邻域中利用背景与前景隶属度之间的竞争确定像素的归属,提高了检测准确率;同时通过基于偏差均值的匹配判断和低权重模型的移除提升了混合高斯统计框架的性能,以实时地对运动目标进行准确的检测.实验结果表明,文中方法对非平稳背景有很好的适应能力,在检测准确率和运行效率上均优于其他检测方法.     

针对语音变换的语音篡改检测

针对使用语音变换技术的语音篡改,提出一种自动检测方法。在分析语音变换基本模型和变换语音失真的基础上,提取语音信号的声道参数以及相关的信号统计量,并通过支持向量机递归特征消除法,选择出对语音变换比较敏感的特征作为分类特征,使用支持向量机进行语音变换检测和变换语音的说话人性别判别。对于一种语音变换软件的实验结果表明,该方法具有较高的检测准确率,其中语音变换检测的平均准确率为94.90%,变换语音的说话人性别判别平均准确率为92.09%。     

运动目标检测与跟踪的DSP实现

研究了运动目标检测与跟踪的DSP（DigitalSignalProcessor）实现算法,以形心跟踪算法为整个处理系统的核心。采用目标形心跟踪算法,通过目标分割阶段的目标标记,如目标面积、周长、形心位置等信息的提取建立目标跟踪波门,实现目标的连续跟踪,并将此算法移植到sEED—VPM642硬件平台,实验结果表明能够达到预定目标。此外,为了克服形心算法的准确性和实时性缺陷,采用粒子滤波对算法进行必要的扩展,从MATLAB的仿真结果看,除个别采样点存在误差较大的情况,真实值曲线与粒子滤波跟踪曲线拟合较好。     

RFID复杂事件处理关键技术的研究与改进

RFID复杂事件处理是一个新兴的技术领域,它用来处理大量的简单事件,并从中整理出有价值的事件。RFID事件和传统的事件相比较具有海量性、空间性和时间性、数据不准确性等特征。文中在分析RFID数据特点的基础上,对RFID复杂事件处理的关键技术进行研究和改进,主要介绍RFID数据的清洗和事件检测技术。对于RFID数据清洗部分,提出了多层次过滤的方法使得到的数据更接近真实情况,而事件检测方面则提出了局部检测和全局检测相结合的方法对相关数据进行检测以得到更有意义的数据供上层应用使用。最后,对RFID复杂事件处理的发展趋势做出展望。     

基于LabVIEW的超声信号小波阈值去噪方法

图形化编程软件LabVIEW具有强大的信号采集功能,但对于需要进行大量数据运算处理的复杂应用就显得力不从心。数学工具软件MATLAB强大的计算功能及较高的编程效率可以弥补LabVIEW开发的不足。文中结合两者软件的优点,采用混合编程的方法进行实际工程的去噪处理,同时针对超声缺陷回波信号信噪比低、易于被噪声淹没的特点,选取小波阈值去噪的方法,通过调用LabVIEW里的MATLAB Script节点对信号进行仿真实验,仿真结果表明采用stein的无偏风险阈值去噪的方法消噪效果最为明显,得到较高的信噪比。     

智能视频监控中运动目标检测的研究

针对某武器试验中背景复杂,现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景,以及对近地目标提取检测困难的问题,提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法,能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差,且使目标边缘提取更加明确,从而提高了系统的运行速度,实现复杂背景下的运动目标检测。在Visual C＋＋6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计,并给出了完成系统任务所需的部分关键代码,实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。     

基于统计阈值的Snort规则集动态产生的设计与实现

Snort作为开源的入侵检测系统,利用定义的静态规则集合实现对网络的入侵事件的检测。本文分析入侵检测系统的基本原理和模型,阐述Snort入侵检测系统部署到网络时,其静态规则集的配置方法,根据统计流量阈值和告警频率阈值动态产生动态规则集的方法,改进并提高了部署Snort应有的灵活性。     

基于YCbCr肤色模型改进算法及区域特征的人脸检测研究

针对当前人脸检测的研究现状与难题,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型进行肤色区域提取,根据肤色在YCb’Cr’空间的分布,对于亮度小于80的非肤色像素点会误判为肤色点,则缩小椭圆聚类;对于亮度大于230的肤色像素点会误判为非肤色点,则扩大椭圆聚类,有效避免了在高亮度区域和亮度较低的区域中的肤色点误判问题。接着利用人脸的几何特征,对二值化图中的目标区域进行比例、大小结构的分析,排除不可能的人脸区域,并基于肤色和位置进行区域优化,将处理后的结果作为候选人脸区域输出。