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基于AdaBoost的网络入侵智能检测
网络环境中,系统受到多种入侵行为威胁,具有变化快、种类多、随机性强的特点,提出一种基于AdaBoost的网络入侵智能检测算法,利用神经网络建立入侵检测学习器,采用AdaBoost集成学习方法对基学习器迭代训练,生成最终的入侵检测模型,仿真实验表明,该方法相对传统的BP神经网络算法具有较大的优势,降低了随机样本对模型的影响,增加了神经网络的泛化能力,使最终的入侵检测模型更加贴近真实的网络入侵样本,减小了小样本集导致的模型精度大幅下降的问题,对识别、检测各类入侵行为,对维护网络安全,具有十分重要的意义.周国雄,沈学杰,李琳,贺超英 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
用于立体显示的人眼位置快速检测
人眼检测实自动人脸检测以及视线跟踪中非常重要的一项技术,它被用于智能人机交互、疲劳驾驶检测、安保以及诸多领域.在此提出了一种基于亮瞳效应的精确人眼实时检测算法.该方法使用主动红外光结构照明来产生亮瞳效应并产生候选点,然后利用连续Adaboost算法来对人眼进行确认,实验结果表明,对于640*480分辨率的连续视频,系统每帧的检测时间小于10 ms,检测准确率较高.杨友林,王元庆,范科峰 - 现代电子技术文章来源： 万方数据 -
基于非下采样Contourlet变换和MB_LBP直方图的掌纹检测
结合NSCT 分解的多尺度、多方向性、各向异性、平移不变性以及MB_LBP 算法的局部特征提取、旋转灰度不变性等优势,提出一种基于非下采样Contourlet 变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和多块分区局部二进制模式MB_LBP(Multi￣Block Local Binary Patterns)相结合的掌纹检测方法, 该方法首先采用NSCT 算法对预处理过的掌纹图像进行多尺度、多方向稀疏分解,其次,利用MB3-LBP8,2 算子分别提取低频子图及各高频子图分块子区域的MB_LBP 直方图特征向量并级联,最后,采用AdaBoost 算法测试(NSCT+MB_LBP) 的检测性能, 仿真结果表明,与( Contourlet+MB_LBP)、(2D-EMD+ICAⅡ)、(Contourlet+NMF)以及单独的MB_LBP 相比,该方法能更有效地提取掌纹特征,检测率更高.戴桂平,林洪彬 - 传感技术学报文章来源： 万方数据
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