基于匈牙利匹配算法的钓鱼网页检测方法

如何快速有效地计算网页的相似性是发现钓鱼网页的关键.现有的钓鱼网页检测方法在检测效果上依然存在较大的提升空间.文中提出基于匈牙利匹配的钓鱼网页检测模型,该模型首先提取渲染后网页的文本特征签名、图像特征签名以及网页整体特征签名,比较全面地刻画了网页访问后的特征;然后通过匈牙利算法计算二分图的最佳匹配来寻找不同网页签名之间匹配的特征对,在此基础上能够更加客观地度量网页之间的相似性,从而提高钓鱼网页的检测效果.一系列的仿真实验表明文中方法可行,并具有较高的准确率和召回率.

车辆共乘资源分配的匈牙利匹配算法优化

车辆共乘不仅环保、经济,而且不影响出行效率,因此被越来越多的人所接受,但目前的共乘系统在资源分配方面存在一些问题,如普遍缺少全局性资源优化分配方法,导致了系统资源的整体使用效率低下.针对该问题,以出行线路重合度、声誉度及支付价格为出发点,分别分析它们对乘客效用评估的影响,在此基础上给出乘客效用计算公式及系统资源分配优化问题定义,然后在导出的乘客效用矩阵上结合匈牙利匹配算法设计出一个面向乘客最优的乘车位资源分配算法.

基于视频监控的手扶电梯乘客异常行为识别

针对乘客在搭乘扶梯时的危险行为难以被实时准确检测的问题,提出了一种基于视频监控的手扶电梯乘客异常行为识别算法。首先,使用YOLOv3对图像中乘客的位置进行检测;接着,使用MobileNetv2作为基网络,结合反卷积层对检测出来的乘客进行人体骨架提取;然后,使用骨架距离作为跟踪依据,采用匈牙利匹配算法对相邻帧间的人体骨架进行匹配,实现视频中乘客的ID号分配;最后,通过图卷积神经网络对乘客关键点信息进行异常行为识别。在GTX1080GPU上的实验结果表明,文中提出的识别算法的处理速度能达到15 f/s,异常行为识别准确率达94.3%,能够实时准确地识别手扶电梯上乘客的异常行为。