论文研究多模态生物特征融合加密方法研究 .pdf

在分类算法和回归模型中，正广泛而且成功地使用着融合方法，该方法能克服分类、回归中的不稳定性，并给出较好的结果。在非监督机器学习领域，由于缺乏数据集的先验知识，所以分类和回归中的融合方法就不能直接用于聚

针对基于梯度方向直方图的行人检测尚存在实时性不足的问题，提出了一种多检测器融合的行人检测方法。利用Haar型特征的Adaboost进行头部粗检，由于图像行人姿态或尺度的原因会导致这一过程出现漏检；采用

传统的基于权限的Android恶意软件检测方法检测率较高，但存在较高的误报率，而基于函数调用的检测方法特征提取困难，难以应用到移动平台上。因此，在保留传统权限特征的基础上，提出了以权限和资源文件多特征

针对D-S证据理论在目标识别中mass函数难以获取的问题，提出一种基于目标多特征的mass函数确定方法。该方法首先利用模糊理论中的隶属函数确定目标的特征隶属度矩阵，然后根据特征隶属度矩阵计算mass函

面向多通道的文本特征选择方法分析，冯莎莎，王秀文，随着Internet的迅猛发展，信息发布和传播通道（比如新闻、论坛、博客等）日益增加，话题跟踪技术也相应地从单通道模式扩展到多通道�

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