分析了已有流量识别方面的主要方法,针对基于SIP的VoIP流量,提出一种结合协议特征和协议流程分析的综合流量识别方法,并基于Libpcap库实现了对应的识别工具。
针对稀疏表示用于目标跟踪时存在重构误差表示不够精确、目标模板更新错误等问题,提出一种改进的稀疏编码模型。该模型无需重构误差满足特定的先验概率分布,且加入对编码系数的自适应约束,可以取得更优的编码向量,
由于步态图像的复杂性,使得很多维数约简方法不能有效地应用于步态识别中。等距特征映射Isomap是一种很好的非线性维数约简算法,但在实际应用中该算法没有利用样本的类别信息,并存在泛化能力差的问题。在该算
mei xue等人提出的将稀疏表示应用于目标跟踪中的论文,对研究tracking的人很有帮助
摘要: 对桥梁的识别研究,在军事上和民用上都具有很重要的意义,国内外与此相关的研究比较多,取得了一定效果,但 也存在适用范围不广,处理速度较慢等问题。本文基于红外图像的特性,运用迭代法选取阈值进行阈值
骨架能更有效地反映出目标的拓扑结构和细节变化,因而在三维目标识别中得到广泛应用,但存在的基于骨架的识别方法均要求骨架端点位于轮廓曲线上,并且识别精度受骨架端点排序的影响。针对该问题,提出了一种新的基于
针对目标识别效果评估,选取了评估指标及测度方法,使用模糊综合评判建立了一种开放的评估模型,该模型可以给出客观、定量化的评估结果,最后结合实测数据完成了仿真。
鉴于使用单一特征无法获得令人满意的分类效果以及SVM在小训练样本时具有良好的分类性能,提出了基于多种目标分解方法和SVM的极化SAR图像分类方法。首先对原始极化SAR图像使用多种目标分解方法进行处理,
针对统计模式识别和结构模式识别方法各自的局限性,提出一种基于多维数据多元图结构子模式表示(包括图形基元和特征基元表示)的模式识别方法,它体现了模式识别问题研究的一种新思维,具有鲜明的可视化特点。应用多
将信号DOA的估计问题转换为一个联合稀疏表示的求解问题。通过对接收数据矩阵的奇异值分解实现各时间和频率快拍数据的联合;然后通过求解一个平滑l0范数稀疏约束的联合优化问题实现信号源DOA的估计。基于稀疏