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题名一种改进的AdaBoost检测算法
被引量:5
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作者
刘苹光
文成玉
杜鸿
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机构
成都信息工程大学通信工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期2261-2265,共5页
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基金
四川省教育厅成果转化重大培育项目(13CZ0012)
四川省科技厅项目(2012zz001)
四川省教育厅项目(12ZB201)
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文摘
针对传统Ada Boost算法在人脸图片训练过程中可能会出现退化现象和训练目标类权重分布过适应的问题,提出一种基于调整正负误差比和设定阈值的改进Ada Boost算法。该算法首先把设定的阈值和当前分类错误样本的权值比较来更新样本的权值,其次通过调整正误差和负误差之间的偏重关系来控制训练样本的偏重。经过实验表明,不同人脸图像库和不同正负样本比不影响该算法的有效性,在LFW非受限人脸图像库正负样本比例为1∶1情况下,检测率为86.7%,高于传统Ada Boost算法;弱分类器数目为116,比传统Ada Boost算法多15个。实验结果可以看出所提算法抑制了退化和训练目标类权重过适应现象,有效地提高了人脸图片检测率。
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关键词
ADA
Boost算法
正误差
负误差
阈值
人脸图像库
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Keywords
AdaBoost algorithm
positive error
negative error
threshold
face image library
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于HTM算法的恶意Android应用检测
被引量:1
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作者
仇慎健
张仕斌
刘苹光
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机构
成都信息工程大学信息安全工程学院
成都信息工程大学通信工程学院
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出处
《四川理工学院学报(自然科学版)》
CAS
2015年第4期50-56,共7页
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基金
四川省科技支撑计划项目(2013GZX0137
2014GZ0002)
+1 种基金
成都市科技攻关项目(2014-HM01-00108-SF)
四川省科技创新研发专项(2014GZ0006)
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文摘
随着互联网用户从传统PC端到移动端的转换,移动安全受到越来越多的关注。为了提高对未知恶意移动应用的检测效率,针对传统检测对引入多态和变形技术的恶意应用检测能力较差的问题,提出了一种基于HTM算法的恶意Android移动应用检测方法。该应用检测包含针对Android应用Dalvik指令特点的特征提取、采用信息增益的方式进行特征选择与融合,并利用HTM算法进行序列模式训练和推导,然后将测试样本特征提取与融合后的结果输入到完成训练的HTM网络中,达到检测恶意应用的目的。实验仿真表明,所设计的恶意应用检测方法的检测率接近100%,检测效率高,误报率0.08%。相较于其他算法,提出的恶意检测方法的检测率、误报率、分类准确率均更优,并能应用于不同类型的恶意应用,但训练和测试时间较长。
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关键词
移动安全
HTM算法
Dalvik指令
信息增益
恶意应用
检测
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Keywords
mobile security
HTM algorithm
Dalvik instruction
information gain
malicious application
detection
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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