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在研究有代理的多重签名和椭圆曲线数字签名的基础上，提出了一种基于椭圆曲线的有代理的多重签名方案。其安全性基于求椭圆曲线离散对数的困难，比起已有的方案更加安全、高效，并给出了两种基于椭圆曲线的有代理的多
基于词性标注的特征定位方法，张希远，李宏伟，特征与相关实现代码之间关系的逆向恢复被称为特征定位。现有特征定位技术主要依赖于分析动态执行情况或程序语法结构，无法充分利
为了解决基于差别矩阵属性约简的计算效率问题，分析了基于差别矩阵的属性约简算法的不足，给出了新的差别矩阵的定义，大大减少了差别矩阵中非空元素的个数，提高了属性约简算法的效率。利用单个属性的不可辨识性来计
特征选择是数据挖掘、机器学习和模式识别中始终面临的一个重要问题。针对类和特征分布不均时，传统信息增益在特征选择中存在的选择偏好问题，提出了一种基于信息增益率与随机森林的特征选择算法。该算法结合filt
基于改进SIFT特征的车型分类，茅袁辉，赵志诚，本文提出了一种对小型车中的小轿车、出租车、微型厢式车进行分类的算法。基于图像边缘点生成改进的SIFT特征，并通过对边缘点进行K-
当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像，并没有很好地利用物体或场景的深度信息，针对这个问题，提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先，分别提取RGB图像denseSIFT局部
基于大数据的用户特征分析，武冠芳，崔鸿雁，互联网应用到各行各业，用户在使用各种不同业务的同时产生并积累了大量的历史数据。海量用户数据中蕴藏着丰富的信息，已经成为计
针对传统边缘检测对噪声较敏感且不能准确定位的不足，分析了图像边缘邻域像素之间的关系，提出了基于局部特征的图像边缘检测方法，建立了判断该像素点是否位于边缘上的准则函数。本方法以像素点为研究对象，检测的边
对图像中的目标进行自动识别，既节省了人力，又提高了信息的时效，是模式识别发展的一个重要方向.文中用矩不变量表示目标的形状特征，并对其在离散时不具有尺寸不变性进行改进，构造了新的矩不变量.根据提取的矩特
传统基于概率的特征权重算法，往往只对词频、逆文档频和逆类频等进行统计，忽略了类别之间的相互关系。而对于多分类问题，类别之间的关系对统计又有重要意义。为了提高文本分类的精确度，提出了基于类别方差的特征权
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