可扩展网络特征采集系统的设计与实现     

罗鹏  王勇  杨辉华  何倩 《中国科技信息》2005,2(22):40

设计和实现了一个可扩展的网络特征采集系统,它对于不同的入侵检测系统具有良好的通用性以及可自定义性。详细描述了该系统中使用消息服务以及组件服务将模块通用化的技术实现以各网络信息数据采集模块的实现要领。  相似文献   

基于图像特征提取的搜图引擎     

刘振宪 《教育信息化》2005,(10S):65-66

图像搜索引擎一般是基于图像文件特征进行搜索的。当图像文件属性变化时，搜图引擎失去效果．文中称此图像搜索引擎为伪图像搜索引擎。以图像内容为特征的搜索引擎．是利用提取图像的色面比值来处理削作的搜图引擎．可以实现图像的精确搜索。  相似文献   

ISAR像目标别中的特征选择     

李喜英  李保华 《漯河职业技术学院学报》2007,6(3):35-36

对ISAR像中飞机目标识别中的特征提取进行了多角度的试探,并用GA算法进行了特征的优化选择.实验表明选择Hu矩的φ1、Φ4和尺寸特征中的图像面积,强散射点数、目标高度的组合为较优特征,且用SVM分类器进行分类可达到实用的要求.  相似文献   

基于虚拟仪器的焊接缺陷自动检测系统     

王飞  陈飞  谢启 《常熟理工学院学报》2021,35(2):53-58

针对复杂环境下焊接缺陷的自动检测需求,提出了一种逐层分割的自动检测方法.本方法利用形态学灰度重建对图像进行前景和背景的初次分割,然后利用轮廓的差分特性得到待检测对象的边缘以进行二次分割,进而对获取到的检测对象通过均值偏离法得到种子点,并在种子点上利用区域生长法最终得到弱小缺陷目标.最后通过实验验证了本文提出的检测系统对于焊接缺陷检测是有效的.  相似文献   

基于ARMA谐波恢复的飞机目标分类     

《赣南师范学院学报》2019,(3):51-56

作为一类复杂目标,飞机的机体振动、姿态变化和旋转部件的转动都会对雷达照射回波施加非线性的调制作用,对回波进行ARMA谐波建模可以对其非线性调制特征进行精细刻画.在介绍常规低分辨飞机目标雷达回波的数学模型和谐波恢复的ARMA建模算法的基础上,对实际录取的多种类型飞机回波进行了ARMA谐波建模分析,并对ARMA谐波模型参数在目标分类中的应用进行探讨.研究结果表明,基于谐波恢复的ARMA建模法能够有效地对飞机目标雷达回波进行建模,且其模型特征能够较好地对各种不同类型实验目标进行分类.  相似文献   

基于卷积神经网络的人脸识别研究综述     

鲍睿栋  赵敏 《教育技术导刊》2018,17(4):6-8

人脸识别是目前计算机技术研究的热门领域,广泛应用于人们的日常生活,如门禁系统、摄像监视系统、相机以及智能手机等。传统的人脸识别技术需要经过人工特征提取、特征选择以及分类器选择等一系列复杂步骤,然而识别效果却并不理想。随着数据量的激增以及GPU高性能计算的发展,卷积神经网络在人脸识别上有了重大突破。文章回顾了传统人脸识别方法,阐述了卷积神经网络的基本结构及其改进和优化方法,介绍了基于卷积神经网络的人脸识别技术及典型应用,展望了人脸识别技术的发展方向。  相似文献   

声目标识别技术研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

吕永林 《楚雄师范学院学报》2008,23(3):24-31

本文对声目标识别的关键技术进行研究,探讨用小波分析来进行声信号处理和特征提取,用BP神经网络和支持向量机的模式分类方法来进行分类识别.通过对四种声信号的仿真实验表明,使用小波变换和人工神经网络技术及支持向量机分类技术相结合对声目标进行识别是有效、可行的.  相似文献   

浅析数字图书馆中基于内容的多媒体检索     

刘晓芳 《华章》2011,(32)

对基于内容的多媒体检索的相关概念、特点进行介绍,提出基于内容的多媒体检索的方法进行分析,说明在数字图书馆中引入基于内容的多媒体检索技术的必要.  相似文献   

Extraction of novel features for emotion recognition     

李翔  郑宇  李昕 《上海大学学报(英文版)》2011,15(5):479-486

Hilbert-Huang transform method has been widely utilized from its inception because of the superiority in varieties of areas. The Hilbert spectrum thus obtained is able to reflect the distribution of the signal energy in a number of scales accurately. In this paper, a novel feature called ECC is proposed via feature extraction of the Hilbert energy spectrum which describes the distribution of the instantaneous energy. The experimental results conspicuously demonstrate that ECC outperforms the traditional short-term average energy. Combination of the ECC with mel frequency cepstral coefficients (MFCC) delineates the distribution of energy in the time domain and frequency domain, and the features of this group achieve a better recognition effect compared with the feature combination of the short-term average energy, pitch and MFCC. Afterwards, further improvements of ECC are developed. TECC is gained by combining ECC with the teager energy operator, and EFCC is obtained by introducing the instantaneous frequency to the energy. In the experiments, seven status of emotion are selected to be recognized and the highest recognition rate 83.57% is achieved within the classification accuracy of boredom reaching 100%. The numerical results indicate that the proposed features ECC, TECC and EFCC can improve the performance of speech emotion recognition substantially.  相似文献   

ARMA模型在远程心电诊断中的应用研究     

陈伟  瞿晓 《科技通报》2004,20(6):569-572

研究适于远程心电诊断，基于ARMA模型的高精度的心电信号(ECG)直接分类方法．利用ARMA模型系数作为特征对ECG信号进行分类和压缩．在对信号特征分类时，采用了BP神经网络分类的方法．利用文中方法对MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心律(NSR)、心房早期收缩(APC)、心室早期收缩(PVC)、心室性心动过速(VT)、室上性心动过速(SVT)和心室纤维性颤动(VF)各300个样本信号进行了测试，获得了96．51％～98．38％的分类精度．  相似文献