双色探测激光引信抗海浪技术

阐述了双色激光引信探测的原理,提出采用双色探测,利用海水对红外激光与蓝绿激光回波特性时域差异显著,而舰船对二者的反射特性相近的特点,区分目标与海面,提出抗海浪干扰和判别目标的双色激光引信方案。双色激光引信利用激光发射系统同时发出红外和蓝绿窄脉冲激光,激光接收系统采用两路探测器分别接收两种波长的回波信号,信息处理系统对两路激光回波信号进行高速实时采集,获得两路回波信号幅度、脉冲宽度、回波率等区分目标和海面。通过设计样机并进行海面试验,试验结果表明,双色激光引信抗海浪干扰效果良好。

一种自适应抗噪声的PPM预测模型

基于Web浏览特征提出了一种自适应抗噪声的PPM预测模型。模型在构造过程中,利用描述用户浏览深度特征的逆高斯分布及Web流行度特征,对噪声页面及过期数据进行动态移除,分别从纵向和横向上对PPM预测模型规模进行控制。实验表明,该模型对噪声数据的影响有较大的改善,能较好地动态预测用户的Web浏览特征,不仅预测准确率和存储复杂度都有一定程度的提高,而且有效控制了由预取引起的网络流量。

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。

云南省环境监测中心站网络安全对策及应用

根据近年国内网络领域的新技术,结合本单位网络建设的需求及工作经验,从防火墙、入侵检测、防病毒、漏洞扫描、访问控制等几个方面作了阐述,对如何建设一个安全的网络提出了自己的见解。

基于Gabor纹理增强的人脸活体检测算法

针对人脸信息认证系统中存在的欺骗攻击问题,利用色彩空间转换信息丢失的特性,提出一种人脸活体检测算法。通过Gabor滤波器组多尺度、多方向地增强关键人脸图像纹理特征,抑制人脸图像的一般特征。高斯径向基函数分类器分类SURF(speeded up robust features)算子提取特征描述子,区分人脸活体与非法用户的欺骗攻击。利用类间方差衡量特征改进前后的可分性,计算图像原始特征与纹理增强后特征的类间方差、类内方差大小以及可分性判据J。在公开数据集Replay-Attack,CASIA-FASD数据库进行测试,彩色纹理图像增强后,人脸关键特征被增强而一般特征被抑制,背景与目标的类间方差增大,类内方差减小,特征可分性增强从而更具鲁棒性,使得纹理细节能被有效利用。实验结果表明,该算法能有效、实时地判断人脸活体与欺骗攻击。