挖掘数据流频繁模式的相关技术和算法研究综述

数据流本身的特点使得静态挖掘方法不再满足要求。国内外学者已提出许多新的挖掘数据流频繁模式的方法和技术。对这些技术和算法进行了综述。首先介绍数据流的概念和特点,分析国内外的研究现状,总结了数据流中挖掘频繁模式的特点,并列出挖掘方法的常用技术和基于这些技术的代表性算法,最后讨论了将来的研究方向。

基于字典学习的不同光照和姿态的人脸识别技术研究

提出了一种基于稀疏分解的不同光照和姿态的人脸识别方法。通过给定的样本为每一类人脸图像训练一个特定的字典,使得在稀疏限制条件下,图像的表示误差最小。将测试图像投影到每一个字典的原子所形成的空间,然后利用误差向量进行分类。为了处理不同光照和姿态问题,采用了基于反照率估计的姿态的重照技术产生同一个人的不同光照条件下的多幅正面图像,从而使得本文方法能够在只有极少数训练图像的条件下获得很高的识别率。通过采用公用数据库中的人脸图像进行验证表明本文方法能够有效的实现不同光照和姿态条件下的人脸识别,其在性能方面比现有大多数方法更优。

基于整数小波变换的鲁棒零水印算法

为提高零水印技术抵抗攻击的能力,提出一种新的基于整数小波变换的鲁棒零水印算法.算法先对版权信息进行预处理和对载体图像进行2级整数小波变换,其次对低频子带进行互不重叠的分块,根据每一分块的均值与低频子带的均值的大小关系得到特征矩阵,最后将此特征矩阵与预处理后的版权信息结合构造零水印信息,预处理之后再注册到知识产权数据库里.仿真实验结果表明,该算法对常规的信号处理、缩放及旋转等攻击具有较强的鲁棒性.与相似的零水印技术相比,该算法具有更优越的性能.

基于LWT-SVD的鲁棒自适应水印方案

为进一步提高水印抵抗攻击的能力,提出一种基于量化的混合提升小波变换和奇异值分解的自适应数字图像水印算法。对二值水印信号进行异或加密与置乱处理,以增强水印信号的安全性和鲁棒性;对原始载体图像进行互不重叠的分块,对随机选取的分块进行一级提升小波变换,对生成的低频子带进行奇异值分解;根据水印信号的取值,对每一分块低频子带的最大奇异值采用自适应量化的方法嵌入水印信号。仿真结果表明,该算法具有较好的透明性和抵抗常规信号处理攻击的能力。

线性互补问题的并行多分裂松弛迭代算法

运用矩阵多重分裂理论,同时考虑并行计算与松弛迭代法,得到一类求解线性互补问题的高效数值算法．当问题的系数矩阵为对角元为正的H-矩阵或对称半正定矩阵时,证明了算法的全局收敛性；该算法与已有算法相比,具有计算量小、计算速度快等特点,因而特别适于求解大规模问题．数值试验的结果说明了算法的有效性．

对称仿射二次锥互补问题的二级迭代算法

仿射二次锥互补问题是一类重要的均衡优化问题,包括线性互补问题、半定互补问题、非线性互补问题等。基于矩阵分裂,提出了求解对称仿射二次锥互补问题的一类迭代算法,给出了算法的全局收敛性。并在一定条件下分析了算法的收敛速度。

缓冲区溢出利用研究

探讨了缓冲区溢出攻击的原理,研究了国内外缓冲区溢出攻击的分类,对三种缓冲区溢出攻击类型进行了深入的技术分析探讨,最后对三种攻击类型进行总结和分析比较。