基于半监督距离学习的运动相似性度量算法

人体运动捕获技术的发展使得运动捕获数据不断积累,人体运动的检索技术成为运动数据管理和重用过程中的关键环节。由于逻辑相似的运动在数值上并不一定相似,使用欧式距离度量2个运动间的逻辑相似性难以取得理想的结果。为此,提出一种半监督的距离度量学习算法,利用带标记的运动和未标记运动进行训练以得到运动间的马氏距离度量,从而判断2个运动之间的逻辑相似性,实现运动检索。实验结果表明,与现有的大部分检索算法相比,该算法能够得到更高的查询精度,且没有任何人工干预,可应用于自动检索领域。     

Euclidean Distance Mapping for computing microstructural gradients at interfaces in composite materials

This paper presents an image analysis procedure using Euclidean Distance Mapping to compute microstructural gradients at interfaces in composite materials. This method is capable of producing phase distribution plots at single pixel strip width very quickly and efficiently. Compared to conventional dilation-subtraction strip analysis, the new method is faster, more flexible and is not constrained by feature geometry and boundary conditions. This allows for truly random and unbiased sampling. The new method was applied to investigate microstructural gradients at the interfacial transition zone (ITZ) of an ordinary Portland cement concrete. The average results show strong gradients in anhydrous cement and detectable porosity at the ITZ, but this is highly variable from location to location. The overall ITZ characteristics depend on the amount of calcium hydroxide deposited on aggregate particles. The new method was able to measure the effect of these calcium hydroxide deposits on the porosity gradient, which has not been reported before.     

搅拌设备设计的几点体会

从搅拌轴的支承条件、轴承间最佳距离的确定以及搅拌轴的稳定器等几个方面讨论 ,分析了其对搅拌设备设计的影响 ,并提出了相应的措施和方法。     

基于攻击树的安全芯片穿透性測试评估

随着安全芯片应用范围的不断扩大和应用环境的日趋复杂,需要通过穿透性测试验证芯片的安全性,同时有必要对测试进行评估。为此,提出一种基于攻击树模型的安全芯片穿透性测试评估方法。分析安全芯片的穿透性测试过程,采用攻击树模型作为穿透性测试的描述模型,在此基础上提出攻击事件的多属性赋值方法、攻击代价的推算方法和攻击路径的分析方法。应用结果表明,该方法可准确评估安全芯片穿透性测试结果。     

准完全最大距离伪随机测试研究

对超大规模集成电路进行随机测试的测试码之间的距离作了定量分析,在此基础上,改进了最大距离随机测试算法中测试码的生成方法,使得所生成的伪随机测试码集合同时达到最大海明距离与近似最大笛卡尔距离。因此每一个测试码可以尽可能多地独立检测到更多不重复的故障。进而提出了准完全最大距离测试新算法的思想和构建理论,并详细阐述了该算法的执行流程。在ISCAS'85基准电路上进行的大量实验数据分析表明,本方法确实有效地提高了随机测试效率,降低了随机测试成本。     

基于面向分类准则的维数约简及其在人脸识别中的应用

针对高维数据导致的维数灾难问题,提出了一种基于面向分类准则的维数约简方法。所提准则使每个训练样本在特征空间中与同类样本尽可能接近,而与异类样本尽可能疏远。首先对每个训练样本定义同类样本加权平均距离和异类样本加权平均距离。然后基于上述两个概念分别定义总体同类距离和总体异类距离。以最小化总体同类距离和最大化总体异类距离为目的提出了面向分类的准则(Classification Oriented Criterion,COC)。最后,基于面向分类的准则推导出了一种新的维数约简方法。在公共人脸数据库ORL和Yale上的实验表明所提方法性能优于有代表性的维数约简方法。     

一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。     

扩展双星树的 Wiener-E 指标和 Wiener-O 指标

扩展双星树（T（n）n1,n2）是 n－1长路径的两端点分别联结 n1条悬挂边和 n2条悬挂边所得到的图。论文根据扩展双星树的结构特征,研究了扩展双星树的类Wiener指数,给出了一般计算公式。     

基于高斯核的SVM的参数选择

基于高斯核的支持向量机应用很广泛,高斯核参数σ的选择对分类器性能影响很大,本文提出了从核函数性质和几何距离角度来选择参数σ,并且利用高斯函数的麦克劳林展开解决了参数σ的优化选择问题。实验结果表明,该方法能较快地确定核函数参数σ,且 SVM 分类效果较好,解决了高斯核参数σ在实际应用中不易确定的问题。     

BackTrack5在网络渗透取证技术中的应用

本文对目前针对Linux平台下的BackTrack5进行阐述,内容涵盖敏感信息收集,漏洞信息收集,漏洞工具测试,账户特权升级等,笔者对在虚拟机环境下运行,下载BackTrack5,加载运行BackTrack5后需要进行网络配置加以说明,同时针对各种工具的常用命令及基本应用,实践后对其优缺点加以说明。