分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 多模式匹配算法是网络入侵检测和内容过滤的核心算法。针对Wu-Manber多模式匹配算法所存在的匹配效率低、跳转距离较小的问题,结合PDF文本内容的编码规则,提出了一种适用于中文PDF文本内容审查的Wu-Manber改进算法。该算法使用布隆过滤器提取模式串关键信息,同时结合双重哈希和PDF文本编码规则,减少了无谓的匹配次数,加大了跳转幅度,从而提升了PDF文本的匹配性能。实验结果表明,这种改进算法在PDF文本审查中的匹配速率有较大提升,尤其当最短模式串较长且模式串规模较大时速度可以提升一倍以上。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为增强HBase的安全访问控制能力,提出一种针对HBase的细粒度访问控制方法。该方法通过修改优化HBase源码,扩展访问控制权限、重写访问控制器达到细粒度访问控制的目的。归纳出应用于HBase的RBAC模型,内建数据库角色以解决权限扩展后细粒度权限管理难度增大的问题。通过设计实验测试用例,验证了提出的细粒度访问控制方法能更全面地保护HBase数据,解决了原有方法带来的权限过粗的问题,降低了数据可能被恶意地执行修改、删除等操作所带来的巨大安全风险。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-09-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 可靠的环境分析是实现智能车自动驾驶的核心技术,包括车辆识别、行人检测、碰撞避免等,其目标是实现驾驶的完全自动化。提出基于改进联合概率数据关联滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法。利用立体视觉摄像头采集车辆及行人图像、视频;在Lie群下对传感器的不确定性进行建模,并采用欧几里德群算法对预处理的图像进行状态滤波;在可能存在车辆的区域内利用双目视觉去除误检,并获得车辆的位置信息;通过卡尔曼滤波器对测量的不确定度和预测目标运动的轨迹进行确认;运用改进的联合概率数据关联滤波器对车辆及行人的跟踪结果进行优化修正。实验结果表明,提出的方法可以有效解决智能车多目标跟踪问题,大幅度提升驾驶系统的自动化和智能化水平。相比其他较新的目标跟踪方法,提出的方法在跟踪精度和速度上具有明显的优势,且在跟踪车辆时不会产生明显的偏移、不会遗漏对行人的跟踪。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆。因此,在现有研究的基础上,一种高效的车辆检测方案被提出。该方法首先选取像素自适应分割算法(pixel based adaptive segmenter),对其背景模型线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域(defined range approach);然后通过设定阈值确定感兴趣区域(Region of Interest);在感兴趣区域里,选取哈尔(Haar-like)特征和方向梯度直方图特征(histogram of oriented gradient),输入到优化后的AdaBoost+支持向量机(support vector machine)级联分类器中进行车辆检测。这些算法保证检测实时性,使用OpenCV库进行实现。大量的实验证明了线性化像素自适应分割算法的优越点,AdaBoost+SVM级联分类器快速性,整体车辆检测算法在检测车辆时的实时性和光照鲁棒性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了兼顾布料仿真的逼真度和计算效率,提出一种基于低精度布料采样的多精度布料构建方法。首先,通过对低精度布料运动仿真实例进行数次采样,获取布料各区域在仿真过程中的平均变形度,用顶点平均变形度和边碰撞标记对其进行表示;再根据平均变形度将低精度网格区域划分为高变形区、中变形区和低变形区;然后利用改进的自适应细分算法对三种变形区进行不同程度地细分,从而构建出低精度布料对应的多精度布料几何模型;最后基于多精度几何模型对布料质点质量和弹簧系数进行定义,得到多精度物理模型。实验结果表明,相对于高精度布料,多精度布料减少了网格数量,提高了计算效率;相对于低精度布料,它又提高了仿真的逼真度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了实现服装仿真中服装与人体的快速碰撞检测,提出了一种基于椭球拟合的碰撞检测方法。首先,以测地距离等值线为基础数据,结合人体尺寸与身高的线性关系和人体结构特征提取模型特征点,实现模型语义分割;然后,以径向距离的平均值作为椭球与模型之间的拟合误差,采用剪枝优化的二分K均值聚类算法逐步增加聚类中心个数,实现对人体模型的快速聚类并生成一系列逼近模型的最小体积包围椭球;最后,使用生成的包围椭球代替人体模型与布料进行碰撞检测。实验结果表明,该方法不仅能快速实现对三维人体模型的高度拟合,而且有效提高了碰撞检测的计算效率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统协同过滤推荐算法存在的冷启动、数据稀疏以及相似度度量的准确性问题,基于LDA主题模型对文本隐式主题挖掘的有效性和KL散度在主题分布相似性度量的准确性,提出了结合LDA主题模型的矩阵分解推荐算法。首先,利用改进的LDA算法输出项目-主题分布,并用困惑度作为主题数设置的修正函数;然后分别基于余弦相似度和KL散度计算得到项目相似度矩阵,将得到的相似度矩阵结合原评分训练集输出预评分,再将预评分填充到训练集;最后将训练集输入ALS矩阵分解算法得到推荐结果。通过MovieLens数据集的实验结果表明,该算法在不同隐式参数设定下均能得到比ALS推荐算法以及更小的预测误差,并且最优预测误差小于传统推荐算法。该实验说明了通过集成LDA主题模型的ALS算法效果要优于其他推荐算法。