广义相似距核视频关键帧分层提取算法*

针对视频镜头关键帧特征提取矩阵可能尺寸大小不一致导致相似度无法计算的问题,提出一种广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。首先,针对行数相同列不同的两个特征矩阵,基于矩阵运算方法提出一种广义相似距核相似度计算方法并给出其改进形式。其次,基于改进相似距核计算方法和层次聚类算法,设计了广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。最后,通过在测试视频数据库及人造视频片段库上的仿真实验表明,该算法能够有效的完成视频关键帧的聚类和提取操作。     

内核移植及其保护方法

内核移植工作是一项具有实际应用价值和各项配置较为复杂的工作,故提出一种依据内核本身特性实现内核更新的方法.现有大部分内核移植的方法需要利用module-init-atools、mkinitrd、lvm2和device-mapper等工具进行,而该文提出的移植方法摒弃了外部工具,依据内核自身特点实现新内核更新及其策略保护.首先,进行内核的配置,对必要模块进行分析配置;然后利用内核特性进行的模块化编译和grub界面分析;再次,鉴于对内核的健壮性要求,采用改进后MD5算法机制实现对内核的保护.最后实验研究表明,该内核移植方法便捷实用,优化的保护机制对内核具有重要的应用价值.     

混合核函数中权重求解方法

为了克服支持向量机(SVM)中单核函数的局限性,经常使用混合核函数做预测,但混合核函数中各函数权重难以确定。为解决该问题,提出了一种基于特征距离的权重求解方法。该方法首先利用支持向量机的几何意义,根据同类样本特征距离最小化和异类样本特征距离最大化原理,分析得出优化函数,然后对优化函数求解得出权重系数。实验结果表明,与传统的交叉验证法和PSO算法相比,该方法在保证预测精度的情况下,将计算时间减少了70%左右。     

基于SVM的不良文本信息识别

不良文本识别的实际应用中,大多数文本之间总有交界甚至彼此掺杂,这种非线性不可分问题给不良文本识别带来了难度。应用 SVM 通过非线性变换可以使原空间转化为某个高维空间中的线性问题,而选择合适的核函数是 SVM 的关键。由于单核无法兼顾对独立的不良词汇和词汇组合的识别,使识别准确率不高,而且也无法兼顾召回率。针对不良文本识别的特定应用,依据 Mercer 定理结合线性核与多项式核提出了一种新的组合核函数,这种组合核函数能兼顾线性核与多项式核的优势,能够实现对独立的不良词汇以及词汇组合进行识别。在仿真实验中评估了线性核、齐次多项式核以及组合核函数,实验结果表明组合核函数的识别准确率与召回率都比较理想。     

特征回归与检测结合的人数统计方法

针对目前特征回归与检测这2种主流的人流量统计方法的不足,提出一种基于特征回归与检测结合的人数统计方法.对于视频帧的远景区域,采用背景分割的方法提取出前景块,将前景块中的特征通过贝叶斯多核支持向量回归方法估计出人数;对于近景区域提取HOG特征,采用弱标签结构训练出模型,并采用星型结构混合模型级联检测实现行人的准确定位并统计出人数.在视频数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够较准确地实现人流量的统计,在一定程度上减少统计时间,还能够准确地定位出一定尺度范围内行人的位置.     

基于测地距离的KPCA人脸识别

针对人脸检测数据集中的信息均为高维特征向量且人脸识别易受表情变化影响等问题,本文提出一种基于测地距离的KPCA人脸识别方法,该方法利用非线性方法提取主成分。先采用KPCA方法把人脸数据映射到高维空间,进而在高维空间中提取人脸的主成分,其中核函数为多项式核函数;然后引入测地距离替换原来的欧氏距离进行相似度量,其能更准确地测量出两像素点间的实际距离,使得人脸识别率受表情变化影响小。该方法不但可以实现降维,而且还能达到有效提取特征的目的。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法的识别率明显优于PCA、KPCA等方法的识别率。     

Linux内核提权攻击研究

提权攻击是针对Linux系统的一种重要攻击手段。根据提权攻击所利用的漏洞类型,一般可将其分为应用层提权攻击和内核提权攻击。现有的防御技术已经能够防御基本的应用层提权攻击,但是并不能完全防御内核提权攻击,内核提权攻击仍是Linux系统面临的一个重要威胁。内核提权攻击一般通过利用内核提权漏洞进行攻击。针对内核提权攻击,分析研究了基本的内核提权漏洞利用原理以及权限提升方法,并对典型的内核提权攻击防御技术进行了分析。最后通过实验对SELinux针对内核提权攻击的防御效果进行了分析验证,并针对发现的问题指出了下一步具有可行性的研究方向。     

采用STRAIGHT模型和深度信念网络的语音转换方法

提出一种将STRAIGHT模型和深度信念网络DBN相结合实现语音转换的方式。首先,通过STRAIGHT模型提取出源说话人和目标说话人的语音频谱参数,用提取的频谱参数分别训练两个DBN得到语音高阶空间的个性特征信息;然后,用人工神经网络ANN将两个具有高阶特征的空间连接并进行特征转换;最后,用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到语音频谱参数,并用STRAIGHT模型合成具有目标说话人个性化特征的语音。实验结果表明,采用此种方式获得的语音转换效果要比传统的采用GMM实现语音转换更好,转换后的语音音质和相似度与目标语音更接近。     

基于改进最小噪声分离变换的特征提取与分类

在最小噪声分离变换的基础上,引入核方法,采用小波核函数代替传统核函数对最小噪声分离变换予以改进。小波核函数的多分辨率分析特性可进一步提高算法的非线性映射能力。相关向量机高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法,将新型核最小噪声分离变换方法与相关向量机相结合,对高光谱影像数据进行分类实验。仿真实验结果表明,基于小波核最小噪声分离变换的方法体现了高光谱影像的非线性特征,将所提出的方法应用于HYDICE系统在Washington DC Mall上空拍摄的数据,与对照算法相比,分类精度可提高3%~8%,并可有效地提高小样本区域的分类精度。     

基于嵌入式Linux系统的键盘驱动设计

摘要：为了适应嵌入式设备外设的多样性,本文以特殊矩阵键盘为例,设计了一套完整的驱动控制模块。硬件电路设计采用外扩3片SN74HCl64芯片的方式,节省了GPIO引脚的使用,大大提高了利用效率。同时,在此基础上引出了Linux内核中input子系统的特性和工作机制,呈现了较为完整的输入事件由内核空间传递到用户空间进程的过程。实验结果表明,设计的驱动模块具有良好的实时性和准确性。