基于流量特征和载荷特征的P2P流量识别

本文分析了目前的P2P网络流量识别方法及其存在的问题。设计识别P2P流量的数据结构;在流量识别阶段,在传输层捕获TCP和UDP数据包,依据P2P流在传输层表现出来的主要流量特征,进行TCP/UDP流量特征的P2P流量识别;在载荷特征识别阶段,对载荷特征库定期更新,将在流量识别阶段中识别出的P2P流作精确载荷特征识别,并将流量识别阶段中漏掉的流量作载荷特征识别;在模式匹配过程采用比较指印函数值来加快识别速度;进而提出一个可准确识别出新生、加密的P2P流量及其名称的算法。实验结果表明,该算法具有较高识别和分类P2P流量的能力。     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

三维立体混合特征地图的构建

本文介绍了双目视觉的基本原理和空间点重建。利用双目视觉传感器获取了环境特征点的三维坐标,建立起了环境几何特征的立体地图,同时将这些特征角点局域窗口的灰度信息作为图像特征信息一并保存,建立起包含环境几何特征和图像特征的混合地图。     

烟草行业企业信息化管理研究

烟草信息化带来生产经营过程的集成化、数字化、智能化、电子化和网络化,使传统的烟草行业企业的管理形式发生了根本性变革,给烟草行业企业的信息化管理提出了严峻的挑战。本文分析了信息化管理的内涵,以及烟草行业企业进行信息化管理的必要性,最后提出了烟草行业企业进行信息化管理的策略。     

与时间赛跑——也谈病毒库升级速度

许多杀毒软件界名宿在公开场合都曾经表示过“恶意软件的增长速度已经达到了令人吃惊的程度”．因此杀毒软件与病毒之间的战争无疑是一场时间与速度的较量。首先从杀毒软件结构之间的关系分析．病毒库是为了辅助杀毒引擎判断病毒特征而存在的,早期病毒库是集成在杀毒引擎内部的一些病毒特征码．     

将局部二进制模式应用于动态纹理识别的新方法

动态纹理的处理、描述与识别是纹理分析的热门领域。动态纹理是对普通纹理在时间域方面的扩展,包括动态特征和静态特征。基于LBP算法的扩展提出的VLBP算法较好的描述了动态纹理特征,但是计算量过大,模板过多。本文提出了一种由VLBP算法改进的基于局部二进制运动模式的特征提取方法用以动态纹理的描述和识别,它包括提取动态特征和提取静态特征两部分。将LBP算子做为块匹配准则提取局部二进制运动模式柱状图做为动态特征的描述,提取LBP柱状图做为静态特征的描述,并将二者连接得出描述动态纹理特征的联合的局部二进制运动模式柱状图。通过对DynTex集实验的结果表明,本文提出的方法在性能和识别率方面均要优于VLBP。     

敏感图片自动检测系统的研究

设计并实现了一个敏感图片自动识别系统。该系统首先利用肤色模型从敏感图片中检测出肤色区域,再从图片肤色区域中,提取大量经验特征表示图像内容,然后采用Haar特征算法设计一个检测敏感部位对象的分类器,最后通过敏感部位的几何特征逐级识别正常图片与敏感图片。该检测系统具有良好的系统性能。     

基于值域二次哈希方法的布鲁姆过滤器

本文针对扩展式布鲁姆过滤器(EBF)内存消耗过大,提出一种基于值域哈希二次过滤的布鲁姆过滤器数据结构(VHBF)和相关算法,VHBF通过在布鲁姆过滤器中对集合中的每个特征进行k次哈希,并将此k次哈希值转化为相应特征的镜像特征。然后对此镜像进行二次过滤运算,运算后的结果保存在另一布鲁姆过滤器中。在对特征进行检索时,由于无需保存特征本身,因而空间效率比EBF更高。实验表明,VHBF的假阳性误判率的比扩展型布鲁姆过滤器(EBF)低,而VHBF内存消耗也低于EBF。     

一种面向非平衡数据的邻居词特征选择方法

在非平衡数据情况下,由于传统特征选择方法,如信息增益(Information Gain,IG)和相关系数(Correlation Coefficient,CC),或者不考虑负特征对分类的作用,或者不能显式地均衡正负特征比例,导致特征选择的结果下降.本文提出一种新的特征选择方法(Positive-Negative feature selection,PN),用于邻居词的选择,实现了文本中术语的自动抽取.本文提出的PN特征选择方法和CC特征选择方法相比,考虑了负特征;和IG特征选择方法相比,从特征t出现在正(负)训练文本的文本数占所有出现特征t的训练文本数比例的角度,分别显式地均衡了正特征和负特征的比例.通过计算特征t后面所跟的不同(非)领域概念个数占总(非)领域概念个数比值分别考察正、负特征t的重要性,解决了IG特征选择方法正特征偏置问题.实验结果表明,本文提出的PN特征选择方法优越于IG特征选择方法和CC特征选择.     

基于语义极性分析的餐馆评论挖掘

提出一种基于语义极性分析的餐馆评论挖掘方法。将餐馆的食物口味、环境、服务、价格作为其特征,以句子为单位对用户评论进行特征标注。将具有多个特征的复杂特征句划分为简单特征句,分析评论句的语义极性和极性强度。使用户可方便地了解其他用户对某个餐馆某种特征的评价,为用户消费提供了有力指导。