基于关系事件的网络复杂攻击检测技术研究

应用传统的入侵检测方法无法实现对网络复杂攻击的检测,传统检测算法的重点在于观测独立事件或独立用户的行为特征,缺乏对事件之间相互作用关系的考量和分析,而复杂攻击可供检测的显性特征就在于事件间的关联特征.提出了一种基于复杂攻击子事件和子事件关系的检测方法,通过复杂攻击的检测范例,证明了该方法的有效性.     

飞机型号研制经验不确定性表达的模糊粗糙特征集方法

针对不确定性知识表达和量化的需要,基于模糊粗糙集理论构建了知识表达的模糊粗糙特征集模型,并将其应用于飞机型号研制经验的不确定性知识表达。实例结果表明,这种方法是合理、可行、有效的。     

复杂光照场景下基于MTCNN的人脸检测

为了提高复杂光照条件下的人脸检测识别率,提出了一种基于Retinex图像增强技术应用于多任务卷积神经网络(multi-task cascaded convolutional networks,MTCNN)的人脸测算法.算法用Retinex理论对图像进行增强,能明显提高MTCNN在不同光照场景下的人脸检测精度,同时使面部...     

美国法关于剽窃侵权的认定标准

我国《著作权法》第47条规定：“剽窃他人作品的，应当根据情况承担停止侵害、消除影响、赔礼道歉、赔偿损失等民事责任。”本文将从美国版权法及其司法审判实践的角度出发，研究他们对剽窃侵权是如何认定的，希望能够借用它山之石完善中国相关法律，也为我国审判实践提供指导。     

彩色图像中复杂背景的多人脸检测

人脸的检测和识别是一个非常复杂的问题,对它的许多规律和规则进行显性的描述是相当困难的。该文提出利用图像的彩色信息以及人脸的基本特征信息来进行人脸粗检测,从而大大缩小了神经网络检测区域,提高了人脸检测速度。实验证明该方法可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、表情姿态、复杂背景的情况,具有较好的检测结果。     

基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测

社交媒体话题检测一直是个热点问题,由于社交数据杂乱异构,且具有时效性,语义模糊性等特点,话题检测也是个难点问题.研究利用复杂网络对社交文本数据进行建模,并结合一种基于极大团凝聚层次聚类的重叠社团发现方法实现了社交话题的检测.文本数据建模中,通过自定义突发系数量化话题词,即把话题词看作具有时域分布偏好的关键词,并通过自定义相关系数连接话题词,构建话题网络.为使自定义系数更适用于动态数据环境,实验结合真实数据进行了适应性测试优化系数.文章把采用EAGLE重叠社团发现方法在公开数据集上评测,根据Q函数值显示结果明显优于当前一些重叠社团发现策略,研究对采样的60万条青少年社交数据进行了话题分析并可视化了分析结果.     

复杂环境下尺度不变特征的检测与匹配技术研究

针对农业机器人复杂的工作环境,引入了一种新的鲁棒特征点检测算法——SURF算法,其对光照变化、旋转、尺度变化等具有很好的鲁棒性,精度能达到亚像素级别;在此基础上,利用最近邻法则结合BBF（best bin first）搜索算法,对SURF特征点进行精确匹配,实验表明,本文所提出的方法鲁棒性或实时性较目前常用的Harris算法和SIFT算法更好,可应用在机器人视觉定位、地图构建、智能导航等方面,具有一定的理论和应用价值。     

美国是如何防止剽窃的?

科学研究的主要目的是进行知识创新 ,剽窃行为与科学研究的目的背道而驰 ,因而受到世界许多国家的反对与禁止。虽然如此 ,各国防剽窃措施产生的实际效果存在着很大的差异。美国作为世界科技强国 ,在防剽窃方面构筑了三道主要“防线” ,取得了较为理想的结果 ,本文介绍、分析了美国所构筑的这三道主要“防线”及其对我国治理剽窃问题所给予的启示     

剽窃抄袭？生吞活剥？集引点化？——旧体诗词创作中的糊涂帐

对旧体诗词创作中的剽窃抄袭、生吞活剥、集引点化等现象的内涵、认定进行探讨，指出由于剽窃抄袭概念的不确定性形成文学上的各种争议。古诗词创作中生吞活剥、集引点化如能恰当地表达作者的感情，亦能形成佳句名作。对待古典诗词应当容许借用和模仿，但应推陈出新，不能因循旧意，而且只能是偶一为之，不可成为常态。     

复杂光照环境下的车辆检测方法

提出一种用于复杂光照环境下的车辆检测方法,该方法在传统的假设验证框架下充分利用了先验知识和复杂光照背景下的车辆特征. 在假设生成阶段,利用车辆边缘信息与车辆前部形状特征进行拟合来生成假设;在假设验证阶段,使用HOG特征作为描述子,结合SVM分类器完成假设车辆目标的验证识别. 实验结果表明在复杂的光照环境中,本文方法能够有效检测出传统方法无法检测的目标,是对正常光照环境下车辆检测方法的有效补充.      

基于语义匹配的抄袭检测方法

现有的抄袭检测方法大多根据相似度来判定文档间是否存在抄袭.与常见的复制检测不同,在抄袭检测中,占文档很小比例且未加引用的复制文本也将被认定为抄袭.受文档尺寸、复制篇幅和干扰信息的影响,现有方法的检测效果均不理想.针对这种局限性,文中分析了文本语义与指纹排列顺序的关系,提出了语义匹配方法,将指纹向量投影到一个二进制向量,在降低维数的同时保留了指纹的位置信息.在PAN公用语料集上将该方法与Jaccard和Hamming距离法进行了对比测试,发现文中方法的召回率和准确度均更优.     

基于粗糙集和信息熵的入侵检测特征选择方法研究

特征选择是从与应用有关的特征集合中选取出满足需要的重要性高的最小特征子集的过程,是入侵检测中的一项重要工作.针对现有的入侵检测系统存在的先验知识较少的问题,利用粗糙集中的知识表达系统来描述入侵检测特征集合,并通过计算各个特征的信息熵来确定其相对重要性,最终选择出精简的特征集合,简化了入侵检测训练集合,减少了检测时间并可以有效的提高入侵分类的准确性.     

基于译文特征的中英文跨语种抄袭识别

针对科技类学术论文的跨语种反抄袭识别问题,以中英跨语种抄袭的识别为目标展开了研究,用于探讨进行跨语种抄袭识别的方法.通过挖掘中文译文的内在规律找到了一组可以表明译文风格的译文特征,并通过这些译文特征和决策树算法识别出存在抄袭嫌疑的科技论文.试验系统开放测试的准确率和召回率分别到达了88.68%和79.17%.     

代码抄袭检测技术研究及在实验教学中的应用

为了辅助教师对学生实验代码抄袭检测。根据已有的检测算法,提出一种以多行为单位,对代码进行标准化、数字化、预处理,并使用基于指纹的方式进行比较的方案。该方案不仅能够检测代码的相似度,同时能够给出抄袭的行数。经过实验教学应用,该方法能够检测大部分学生抄袭的情况,能够实际应用。     

基于相位的图像特征检测算法

比较了灰度和相位的两种不同的图像边缘提取方法及其提取结果。相位的边缘检测方法是以Hilbert变换为出发点建立的相位一致性模型，并且它有一种计算量比较小的近似算法——局部能量模型。最后通过log Gabor函数构造的小渡，对图像边缘进行提取并比较了结果，说明了相位边缘的通用性；通过对马赫带现象的检测，说明相位一致性模型更符合人类视觉系统的特性。     

基于相位角点检测的特征匹配研究

基于特征的匹配是立体匹配中最常用的方法,但是匹配结果受特征检测精度的影响较大.针对这一问题,提出一种基于相位一致性角点检测的匹配算法,该算法采用相位一致性模型对图像中的角点特征进行检测,检测结果不受亮度、对比度等因素影响,因此在不同光照环境下的多幅图像可以使用相同的固定阈值,避免了特征检测中阈值选取的困难.在此基础上,结合场景的深度信息采用图像的灰度局部区域相关系数进行特征匹配.实验结果表明,该算法获得的匹配结果具有很高的正确匹配率.     

基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法

针对牲畜面部识别在养殖行业广泛需求的问题, 提出一种基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法, 解决了猪脸特征点难检测的问题. 首先, 采集猪面部数据并进行特征点标注, 使用新的采集方法以解决猪口部通常不可见的问题; 其次, 对猪脸数据和人脸数据进行结构计算, 匹配相似度较高的猪脸和人脸, 构建猪脸人脸匹配数据集; 再次, 利用匹配数据集训练TPS(thin plate spline)形变卷积神经网络, 得到形变后的猪脸数据集以适配人脸特征点检测模型; 最后, 使用形变猪脸数据集对人脸特征点检测神经网络模型进行微调, 得到猪脸特征点检测模型. 实验结果表明, 用该方法进行猪脸特征点检测, 错误率仅为5.60%.     

一种基于二元树复小波变换的特征提取

利用二元树复小波变换(DT CWT)良好的方向选择性和矩阵奇异值分解(SVD)的稳定性,作者提出了一种新的特征提取方法并用于车牌汉字识别.实验证明该方法比二维实小波变换具有更好的识别效果     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲...     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪; 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.