工业控制SCADA系统的信息安全防护体系研究

工业控制SCADA系统在科技进步的同时，也在不断地优化与提升，使其服务范围与品质得到了最大改善。在工业控制SCADA系统中，信息安全是非常重要的环节，它对整个系统的安全和管理起到了至关重要的作用。因此，本文将着重对我国企业信息安全的风险进行分析，并提出相应的防范对策，以建立一个良好的网络环境。     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.     

基于NSCT和M-PCNN的人脸特征提取

为提高人脸识别对人脸姿态、位置、表情变化的鲁棒性,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)与改进脉冲耦合神经网络(M-PCNN)的人脸特征提取方法。利用NSCT对输入图像进行多尺度分解和多方向稀疏分解,以捕获图像中的高维奇异信息,使用M-PCNN模型提取各子带的信息熵,将其作为人脸特征,利用支持向量机(SVM)实现分类与识别。仿真结果表明,该方法鲁棒性较强,在识别和分类中表现出较好的性能。     

基于Contourlet变换与SVM的掌纹识别

提出一种基于轮廓波(Contourlet)变换与支持向量机(SVM)的掌纹识别算法。基于积分光密度与中心矩,对掌纹图像进行光照、位置与方向的归一化,提取Contourlet变换高频子带的一阶统计特征,形成掌纹特征,利用SVM进行分类与识别。实验结果表明,与基于统计特征的掌纹识别方法相比,该算法的识别率较高。     

基于图像几何形状特征的CBIR算法

张量尺度是一种基于图像几何形状的特征描述子,由于其特征提取过程计算复杂度较高,不适合于快速的基于内容的图像检索。提出一种基于图像森林变换的张量尺度特征提取快速算法,并采用归一化的张量尺度方向直方图作为图像几何形状的特征描述子,与相似性度量标准结合,实现了一种具有图像平移、旋转、尺度变换不变特性的基于内容的图像检索算法。与现有的张量尺度计算方法相比,该算法具有较低的计算复杂度,仿真实验结果证明算法的有效性。     

Contourlet变换域中基于矩特征的图像检索

提出一种Contourlet变换域中基于矩特征的图像检索方法。为了提高方法对于噪声的鲁棒性,对图像进行Contourlet变换后,对变换结果进行阈值滤波,计算各子带系数的一阶几何矩作为图像的特征向量,采用欧氏距离进行相似度度量。该方法提取的图像特征能反映子带系数的空间分布特征,无需任何前提假设。实验结果表明,该方法具有较高的查准率,对噪声的容忍度高于现有算法。     

基于Tchebichef矩和小波提升的数字水印算法

提出一种基于Tchebichef矩和小波提升的抵抗几何攻击的内容认证水印算法,对图像进行一次小波提升分解,计算其低频成分的Tchebichef低阶矩不变量来构建水印系统。水印认证过程只须计算图像的几个低阶Tchebichef矩不变量。将该算法与基于几何矩不变量的算法进行比较。结果表明,该算法简单、有效,对旋转、缩放、剪切等几何攻击以及JPEG压缩等攻击具有较高的稳健性。     

基于差分法的噪声检测和变分法的图像滤波算法

针对图像的椒盐噪声滤除算法中,在噪声检测阶段对噪声点的检测通常不够准确,在噪声恢复阶段,又缺乏对边缘信息的保护,文中提出了一种两步复原法,以用于复原被脉冲噪声破坏的模糊图像。算法将滤噪过程分为噪声检测和噪声恢复阶段。噪声检测过程中,在滑动窗口扩大当前的像素值和其他像素值之间的有序差异,来确定当前像素是否为噪声像素。而在噪声恢复过程中利用变分法,确保图像的边缘和细节。实验结果表明,文中所提检测、降噪方法在噪声密度较高的情况下,优于其他算法。     

基于差别子空间的用户击键特征识别

根据用户的击键行为特征，提出了一种基于差别子空间的识别算法，该算法仅依据用户前几次成功登录的击键特征计算出能够代表用户击键的共性特征向量，进而利用当前用户击键特征向量与共性特征向量的欧几里德距离作为判别依据来判定用户的身份。该算法主要进行内积运算，实现简单且识别速度快，实验结果表明该算法误报率较低，鲁棒性较强。     

浅谈设备润滑应用管理

阐述设备润滑应用管理的观念更新和变化,强调润滑在设备管理中所占的重要地位,同时也指出目前企业在设备润滑管理方面的管理的不足以及润滑油脂的选用。