基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究

LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和栈式自动编码器(Stacked Autoencoders,SAE)的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。

融合深度学习和栈式自编码算法的异常无线电信号监测方法

针对当前无线电复杂环境下频谱异常快速监测存在大量干扰信息导致精度不高的问题,本文在重构无线电信号时空数据的基础上,采用深度学习的方法提取无线电信号的时空特征;然后,采用栈式自编码网络对无线电信号的时空特征进行稀疏编码再重构;最后,采用聚类算法对重构特征进行聚类,自适应门限值技术获取动态的阈值,并实现异常无线电信号的快速识别。实验表明,融合深度学习和栈式自编码的无线电频谱异常检测算法能够增强异常信号检测模型的自主性,为智能通信系统的分析提供了新的思路。

堆与栈的解析

将结合量值和内存的模型,对堆与栈结构与特点做出比较分析,希望对于高级编程语言(如Java,C,C++等)的学习与内存模型的理解提供一定的帮助。

堆栈型虚拟机代码入口点定位方法研究

在采用虚拟化技术保护的程序中定位x86代码和虚拟机代码的临界点是实现被虚拟机保护代码自动化提取和还原的前提,目前尚不存在能有效实现虚拟机代码入口点定位的方法。针对该问题,构建一个程序状态转移模型,并在此模型的基础上,提出基于栈监控的自建栈型虚拟机代码入口点定位方法和基于寄存器值聚类分析的复用栈型虚拟机代码入口点定位方法,有效解决了虚拟机代码入口点的定位问题。实验结果表明,该方法能有效实现堆栈型虚拟机代码入口点的准确定位。

Struts2中的OGNL应用案例

OGNL是Object-Graph Navigation Language的缩写,既对象图导航语言。通过它简单一致的表达式语法可以存取对象的任何属性,调用对象的方法,遍历整个对象的结构图,实现字段类型转化等功能。因此在Struts2应用项目中显得尤为重要,本文通过"选课模块"为例剖析OGNL语言,以期读者通过此案例明了OGNL语言对复杂对象的存取调用。

Struts2控制流深度解析

该文深入分析了Struts 2框架对Web应用程序基本单元request与response过程通用功能的实现细节,着重研究了基于ActionContext与ValueStack的数据传递机制和基于可拔插拦截器的控制功能实现机制,总结了拦截器机制的软件工程原理及优越性。对Struts 2框架的深入掌握和灵活使用及类似框架的开发提供指导和借鉴。

浅析远程主机操作系统探测工具设计

介绍了远程主机操作系统探测工具的设计原则和思路,对常见的远程主机操作系统探测技术作了较为详尽的论述,比较了这些技术 的特点和不足,重点分析了探测工具RING设计和实现原理,最后简单地讨论了一下如何防止操作系统探测。

基于自编码的电力信息通信资产数据清洗算法

随着电力信息通信设备资产管理中不断应用的新技术以及泛在电力物联网的逐步推进,在电力信息通信资产管理与运行的各个环节会产生大量数据,在数据的采集中由于传感器的故障或数据传输误码等原因,造成数据集中出现数据的异常,这对后续数据的分析造成了很大的困扰。为了减小数据异常对于后续数据分析造成的影响,筛选恢复异常的数据,本文提出了一种基于栈式降噪自编码器的数据清洗算法(Data cleaning algorithm based on SDAE,DCbS),采用栈式自编码器为电力信息通信资产进行数据清洗,并且考虑到相同的资产数据存在着一定的时间相关性,相比于普通的自编码器,本文通过滑动时间窗口保存数据之间的短时相关性,提高了数据恢复的精度与异常数据的点识别能力;并且在DCbS算法中增加了含噪数据与无损数据之间的残差分析,采用残差对模型进行训练,提高算法对于数据异常点的辨别和恢复能力并一定程度上提高了算法的效率。最终本文通过与现有算法进行对比,从数据的恢复以及异常值的辨别两方面凸显DCbS算法的优越性。

基于边缘云框架的高效安全人脸表情识别

针对物联网环境下数据量大且人脸表情识别率低的问题,提出基于边缘云框架的高效安全人脸表情识别方法。物联网设备通过多秘密共享技术获取用户信息,并分发到不同的边缘云。边缘云利用语谱图和局部二值模式的方法提取语音特征,采用差值中心对称局部二值模式获得图像特征,将特征送至核心云。基于栈式稀疏去噪自编码器融合语音和图像特征,实现人脸表情的识别,并在RML和eNTERFACE’05数据库上进行实验。实验结果表明,该方法的识别准确率明显高于对比方法,抵御网络攻击的能力较强。

Struts2拦截器在软件开发中的应用

大数据高速发展的前提下,如何提高数据库的访问效率,减少数据库的访问开销,是当前非常有价值的探讨课题,文章针对传统数据库增删改查操作中存在的效率低下问题,运用Struts2拦截器设计了改进方案,并应用于实际项目中,通过测试验证方案真实可靠,有效地提高了数据库的访问效率,并为实际软件工程项目开发提供了一个有效的解决途径。