基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法

针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其进行人头检测和跟踪;之后,剔除行人目标得到物件目标,对物件目标进行跟踪;最后,根据行人和物件的运动特征进行监控。对12段出入口视频序列的实验结果表明,监控方法能够准确稳定地跟踪行人和物件,完成逆行检测、客流统计、行人拥堵和物件滞留等监控任务,处理速度达到36帧/秒,目标跟踪准确率达到94%以上,行为监控准确率达到95.8%,满足智能视频监控系统鲁棒性、实时性和准确性的要求。     

压缩感知跟踪中的特征选择与目标模型更新

目的 为了增强压缩感知跟踪算法在复杂场景下的性能,本文提出了一种特征选择与目标模型更新的改进跟踪方法。方法 提出的方法包含两方面的改进,一是根据特征的正负类条件概率分布的距离选择能有效区分目标与背景的特征;二是根据当前目标与原始目标的差异自适应更新目标外观模型,使得目标遇到较大遮挡或者姿态频繁改变时目标外观模型不会被错误更新。结果 实验表明,对于十个复杂环境下的经典视频序列,本文提出的基于压缩感知的改进跟踪算法在中心误差、成功率和精确度三个指标上均优于最近三个代表性的跟踪算法。结论 提出的新的特征选择和目标模型更新方法,既增强了压缩感知跟踪算法的鲁棒性,又加快了跟踪速度。     

动态复杂背景下的智能视频监控系统设计与实现

采用二重对称帧间差分目标检测算法和基于压缩感知的目标跟踪算法,设计并实现了一种可适应动态复杂背景下的智能视频监控系统;基于目标检测该系统能提取本地视频文件中局部运动目标并进行视频压缩,减少回放、查看视频时间,可实时播放并处理本地或网络摄像头数据,也可根据光照变化动态调整二值化阀值,实现实时区域入侵检测与报警;基于目标跟踪本系统能在动态背景下对选定目标进行跟踪,可通过客户端手动控制监控云台跟踪,也可对入侵目标实现云台自主大角度追踪;实验表明,此系统能在日常复杂环境下对运动目标准确检测和大角度跟踪,在智能家居和移动安防领域有很好的实用性。     

一种基于对抗学习的实时跟踪模型设计

目标跟踪指在视频帧中找到感兴趣目标的运动位置,广泛应用于环境感知、安防监控和无人驾驶等领域。为进行高效的目标跟踪,建立一种基于对抗学习和特征压缩的相关滤波器目标跟踪模型。为了同时兼顾精度与速度,在模型中引入特征提取优化、特征压缩和特征聚合等步骤。在提取图像特征前,采用对抗学习方法解决特征提取模型中训练数据与任务数据分布不匹配的问题。在特征压缩阶段,应用双通道自编码器结构和特征聚合来增强模型对图像风格的泛化能力。实验结果表明,与非实时跟踪算法相比,该模型在精度损失不超过3%的情况下能取得明显的速度提升,其跟踪速度高达103FPS。     

一种基于多层背景模型的前景检测算法

动态场景中的前景检测是后继处理的基础和制约整个智能视频监控系统稳定性、可靠性的关键。为了在保证运动目标检测的基础上,进一步检测出前景中的静止目标并消除"鬼影(Ghost)",提出了一种基于多层背景模型的前景检测算法。该算法将背景分为参考背景和动态背景两层,分别采用单高斯和混合高斯模型进行背景建模。在线检测时,采用动态背景提取变化前景,用动态背景与参考背景之间高斯分布的差异提取静止前景,同时,通过逐层分析,比较输入像素与两层背景模型分布的相互关系,快速消除Ghost,降低虚警。实验结果表明,多层背景模型具有良好的检测性能和实时性,为后继跟踪、分类等处理提供了坚实的基础。目前,以该算法为核心构建了一个实时目标检测、跟踪系统,对图像大小为320×240的视频序列的平均处理速度达到15帧/s。     

基于压缩感知的多特征加权目标跟踪算法

针对被跟踪目标运动、纹理或环境变化时, 采用基于压缩感知目标跟踪算法目标易漂移、丢失的问题, 提出了改进的压缩感知目标跟踪算法。通过压缩感知算法提取灰度和纹理特征, 计算特征对样本分类结果并更新特征的权值, 使用加权过的特征寻找目标在下一帧的位置。对不同视频的测试结果表明, 提出的算法在目标运动、纹理或环境变化的情况下跟踪准确, 在目标大小80×120像素时平均帧速为25 fps。与传统的压缩感知跟踪算法和其他跟踪算法相比, 所提出的算法在目标运动、纹理或环境变化时能快速准确地获取跟踪目标, 并具有更强的鲁棒性。     

基于联合压缩感知重构的网络通信服务目标数据检测技术

采用当前无监督组件支持向量机模型检测技术、高维随机矩阵检测技术,对网络通信服务目标数据检测时,缺少特殊属性目标采集过程,导致数据检测效果较差。针对该问题,提出了基于联合压缩感知重构的网络通信服务目标数据检测技术研究。根据联合压缩感知重构原理,采集网络通信服务节点温度稀疏目标数据,利用联合压缩感知重构技术处理网络节点通信数据,构造稀疏二进制矩阵,完成对未知数量检测数据精确重构。利用构造函数计算网络通信服务数据之间的相似度,完成不同样本特征的区分,剔除不必要数据特征,并采用联合压缩感知重构技术实现对网络通信服务目标数据检测。实验结果表明,该技术数据检出率最高可达到87%,为海量数据下社交网络特殊对象数据挖掘奠定基础。     

基于压缩感知的视频异源篡改检测

考虑到视频序列固有噪声特征的特点,提出一种基于压缩感知的视频异源篡改检测算法。提取视频中每帧图像的噪声信息并建立噪声矩阵,通过引入压缩感知理论对噪声矩阵进行压缩,极大地降低每帧图像噪声信息的冗余度,对压缩噪声矩阵使用cos相似性衡量,得到帧图像间的相似度矩阵,并构造篡改度量,利用参数模型对视频的异源篡改图像进行检测。实验表明提出算法能以较小的压缩比对视频序列中的异源篡改位置进行有效检测,并得到比现有两种算法更高的篡改检测准确率。     

基于深度信息的压缩感知人脸检测跟踪

传统的压缩感知跟踪是基于彩色视频图像序列中的目标跟踪, 但在跟踪过程中可能会受到光照变化和旋转遮挡因素的影响, 从而导致复杂环境下跟踪结果的鲁棒性不足. 为了获得稳定的跟踪结果, 提出了一种基于深度信息的压缩感知人脸检测跟踪算法. 首先, 根据改进的质心分割算法确定首帧深度图中人脸的跟踪位置. 其次, 根据深度信息计算出深度图中每一点对应的平均曲率并形成平均曲率图. 然后, 基于平均曲率图随机提取压缩特征; 最后, 通过压缩降维, 目标邻域搜索, 迭代更新特征模板, 计算出平均曲率图中下一帧人脸的最优跟踪位置, 实现人脸跟踪. 实验结果表明, 将人脸的深度信息和压缩感知特征相结合在光照变化和旋转遮挡情况下具有很好的鲁棒性, 能更好的实现复杂背景下对多姿态人脸的跟踪.     

基于目标检测及跟踪的视频摘要技术研究

为了能够在不丢失有用信息的前提下对海量监控视频进行摘要,提出一种基于目标检测及跟踪的视频摘要技术。首先根据混合高斯模型对视频进行背景建模,获得监控视频的背景;然后通过背景减法对运动目标进行检测,得到前景运动目标;其次对检测到的运动目标采用分层关联的思想进行目标跟踪,得到运动目标的完整信息;最后将这些运动目标及视频背景重新组装成摘要视频。实验结果表明,该方法能够有效地对监控视频进行浓缩,形成的摘要视频能够完整地保存原有视频信息,减少了存储空间,降低了成本,方便了相关人员及时获取有用信息,提高了工作效率。     

计算机安全漏洞检测技术综述

由于信息系统已被广泛应用到国家的各个领域,信息系统的安全显得尤为重要。计算机安全漏洞已经成为信息系统的最主要的威胁之一,因此发现信息系统的漏洞检测技术也成为了目前的研究热点。文章对目前漏洞检测技术中的静态检测技术、动态检测技术和混合检测技术进行了概述,并对各种技术的优缺点进行了比较分析。     

视频序列中运动对象检测技术的研究现状与展望*

将运动对象检测技术分为变化检测、运动检测和特征检测三类,介绍了各类技术的思想,对现有方法进行了归类,指出各方法的本质区别,从理论和实验两方面剖析其优势和不足并指出了适用场合。讨论了目前视频运动对象检测技术存在的问题,展望了未来的发展方向。     

入侵检测技术的研究与进展

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

一种混合式网络入侵检测系统

入侵检测系统通常采用单一的检测模式,难以有效地处理漏报和误报问题。该文分析不同类型网络流量的分布特征,提出一种将异常检测和误用检测相结合的混合式网络入侵检测系统,从总体上克服了单一模式的不足。实验结果表明,该方法能有效地提高入侵检测系统的检测率和准确率。     

基于Hamming网络的入侵检测技术的研究

分析了异常和误用入侵检测技术存在的一些问题，并结合神经网络的原理，提出了一个新的基于Hamming网络的入侵检测技术。该技术改善了基于特征检测算法中存在的不足，提高了对未知入侵类型的检测能力，并对Hamming网络入侵检测技术进行了分析和测试。     

智能入侵检测技术述评

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的核心。智能入侵检测技术由于其具有自学习、自适应等特点,已经成为目前的研究热点。文章首先简述了IDS的发展历史背景及其重要性,概要介绍了IDS常用的两类检测技术,详细介绍了几种常用的智能入侵检测技术,指出目前的智能检测技术存在的不足及其今后的发展趋势。     

A method of detecting and tracking irises and eyelids in video

We locate the eye corners, eyelids, and irises in every frame of an image sequence, and analyze the movements of the irises and eyelids to determine changes in gaze direction and blinking, respectively. Using simple models for the motions of the head and eyes, we determine the head-independent motions of the irises and eyelids by stabilizing for the head motion. The head-independent motions of the irises can be used to determine behaviors like saccades and smooth pursuit. Tracking the upper eyelid and using the distance between its apex and the center of the iris, we detect instances of eye closure during blinking. In experiments on two short image sequences, in one of which the subject was wearing glasses, we successfully located the irises in every frame in which the eyes were fully or partially open, and successfully located the eyelids 80% of the time. When motion information in the form of normal flow was used, the irises were successfully tracked in every frame in which the eyes were fully or partially open, and the eyelids were successfully located and tracked 90% of the time.     

网络入侵检测技术综述

入侵检测工作应在计算机网络系统中的关键节点上。介绍入侵检测的基本概念,阐述两类基本的检测技术,详细地论述了入侵检测过程及检测技术面临的挑战与发展趋势。     

司机疲劳驾驶实时检测系统设计

司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义.设计了一个利用图像分析的方法,通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统.系统首先对图像进行预处理,然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位,根据人脸特征,逐次进行人眼区域缩小;最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量.考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性,采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪,减少了系统的运算量.实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态.     

面向滥用检测的反馈预测机制

在高速主干网络环境中的入侵检测系统应该满足两个要求：第一，需要尽早发现入侵企图；第二，要努力降低入侵检测的操作代价。两者的解决办法与入侵检测模型和测度密切相关。本文在一般的滥用检测系统中嵌入反馈预测机制，它不仅能预测用户当前行为是否入侵，而且能大幅度降低该入侵检测系统的操作代价，可适应在高速网络中的实时检测需要。实际测试结果表明反馈预测机制能比较精确地预测入侵，嵌入了反馈预测机制的滥用检测系统的数据处理能力有了较大的改善。