运动图像快速跟踪技术研究

针对运动图像目标检测需人工干预,跟踪核窗固定、目标易丢失等问题,提出了融合背景差分、帧间差分和灰度阈值技术的变背景帧间差分法,并结合灰度质心定位和自适应核窗宽改进了MeanShift跟踪算法。该方法能够在复杂环境下检测出各种运动目标,并进行实时跟踪,当目标发生尺度、旋转、无规律大位移变化时都能够快速准确地检出并跟踪。大量实验仿真表明,本算法检出率高,迭代次数少,实时性强,具有很好的适应性和鲁棒性。

秘钥交换环境下Web安全漏洞智能检测研究

为提高Web软件和网站的安全性,保护用户数据不受损伤,提出秘钥交换环境下Web安全漏洞智能检测方法。通过研究秘钥交换环境下Web安全漏洞的产生机理,设计安全性能更高的秘钥交换安全协议,在此基础上,从SVN服务器中解析出Web软件或网站的源代码,选定用于检测Web安全漏洞的功能插件并进行驱动,使用规则表达式规范功能插件的检测规则,从而检测出秘钥交换环境下的Web安全漏洞。实验结果表明,该方法在秘钥交换环境下的检测可靠性高、灵活性强。

分布式环境下用户网络信息安全性检测仿真

分布式网络环境下对用户网络信息安全性检测,能够真正解决网络安全问题。对网络的安全性进行检测,需要根据网络本体特征得到向量机类中心最远的距离,定义隶属度函数,完成对网络信息安全性检测。传统方法结合支持向量机理论对信息属性值进行划分聚类,最后将划分聚类结果输出,但忽略了建立隶属度函数,导致检测结果不准确。为解决上述问题,提出基于模糊支持向量机(FSVM)理论的分布式环境下用户网络信息安全检测方法。对用户网络信息梯度最大值进行自适应加权处理,得到输出用户网络信息关联指向性加权向量,结合模糊支持向量机理论实现用户需求本体特征指向性波束聚类,以模糊支持向量机类中心最远的距离作为度量定义隶属度函数,并以此为依据完成分布式环境下用户网络信息安全检测。实验结果表明,所提方法能够有效提升分布式环境下用户网络信息安全检测效率,且检测效果较好。

非线性耦合分数阶系统的异结构同步

针对异结构的分数阶混沌系统同步问题,提出了非线性耦合分数阶异结构混沌系统的同步方法,即在α+β-1=0条件下,利用非线性耦合实现两个异结构分数阶混沌系统同步,并通过数值仿真证明了其有效性.仿真实验显示,随着耦合系数的变化,系统呈现多样性,分数阶混沌系统出现不同混沌状态,而分数阶超混沌系统不仅会出现超混沌状态,还会出现发散的现象.

混合式教学在高校图形图像处理课程中的运用

信息化时代下,伴随着互联网科技和教育技术的不断发展,混合式教学模式应运而生。高校图形图像处理课程实践操作性极强,传统教学模式存在着不容忽视的局限性,难以凸显课程的高效性和审美性特点。基于此视角,分析混合式教学的内涵优势以及开展混合教学模式的必要性,针对图形图像教学中存在的问题,提出了大学图形图像处理混合式教学模式的设计与优化举措,以期为今后教学提供借鉴和帮助。