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为了兼顾服务器端的内存消耗和有效性,在分析了现有端到端冗余流量消除技术中的指纹选择算法后,提出了贪婪指纹选择算法。该算法认为两个数据包中相同片段的邻接片段很有可能也是相同的,基于这一原理,邻接片段的指纹也将被选为代表指纹,有效地避免了在服务器端缓存整个数据包,大大减少了服务器端的内存消耗。仿真实验结果表明,该算法与现有的指纹选择算法相比,能够大大减少服务器端和用户终端的内存消耗,同时冗余消除率在10%-50%之间,与现有算法相近,证明了该算法的有效性。 相似文献
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本文提出一种基于Wi-Fi无线定位网络能够满足相关应用精度需求的室内导览方法,该方法使用智能手机自身处理能力实时进行信号强度概率分布以及位置指纹匹配计算,使用基于动态权值的方法来对室内环境进行建模,引入加权线性公式组合推荐算法实现基于优化A星算法的路线规划。本文同时给出了该方法应用于构建博物馆个性化导览系统的应用示例,实验结果表明该方法具有较高的定位精度和推荐准确率。本文所提室内导览方法具有通用性好和组网成本低的特点,能够较好满足博物馆等室内导览系统应用需求,具备进一步进行商业化应用的潜力。 相似文献
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针对传统Web服务识别方法对服务器软件实现差异依赖性强、不利于扩展到其他终端设备等缺陷,提出了一种网络空间终端设备双重因素主动识别框架. 该框架从服务标识(Banner)和Web指纹两个角度分析终端设备网络指纹特征. 首先,从HTTP数据包头部的“Server”字段、“WWW-Authenticate”字段及HTML源代码中深入挖掘终端设备Web服务中的Banner信息;其次,从图片文件和文本文件中提取终端设备具有的Web指纹特征;同时,结合具体案例分析各识别方法的有效性及优缺点. 结果表明,该框架解决了传统识别方法中Banner信息获取途径单一、依赖服务器软件差异特征的问题,成功将Web服务识别方法扩展到了网络空间终端设备上. 最后,总结已有成果并探讨该框架未来改进方向. 相似文献
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目的 指纹匹配是自动指纹识别系统研究的核心内容之一,匹配算法的好坏直接影响识别系统的效能。目前,大多数点模式匹配算法都依赖于指纹方向场的求取,由于输入的指纹图像存在平移、旋转和尺度变化,因此同一个手指在不同时间获得的指纹图像的方向场是不同的,这不仅增加了计算量,也影响了指纹识别的精度。针对上述问题,提出了无方向的三角形匹配算法。方法 提出的三角形匹配算法是以平面中任意点与一个确定的三角形之间的位置结构稳定性为理论基础的。首先,分别在待识指纹图像和模板指纹图像中确定基准三角形;其次,将各个特征点与基准三角形三个顶点的距离组成有序三数组;最后,利用数组的相等程度对指纹相似度进行匹配判断。结果 采用国际标准测试库FVC2004进行综合性能比对实验,实验结果表明,与其他几种匹配算法相比,本文方法在识别精度上提高了27.97%~33.81%,在比对时间上降低了3%~5%,在不同旋转角度下误匹配率平均降低了约86.63%,对噪声、平移、旋转和形变有足够的适应能力,具有较高的容错能力和鲁棒性。结论 无方向的三角形匹配算法是一种全局模式的算法,该算法不受指纹图像方向及其位置的影响,实现过程简单,识别精度高,平均比对时间少,适用于处理不同类型的图像数据。 相似文献
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介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法,该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化。实验表明这种算法具有很好的处理效果。 相似文献
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