基于声音和震动信号特征融合的车型识别研究.pdf

1、提 出 网 络 加 密 流 量 识 别 的 特 征 选 择 方法 。 针 对 目 前对 网 络 加 密 流 的 识 别 需 求 以 及 对 网 络 流 加 密 原 理 和 相 关 协 议 的 分 析 ， 本 文 分 别 针 对 应 用 类 型 和 内 容 型 的 识 别 提取 多 种 数据 流 特 征， 如 加 密 协 议 状 态 序 列 、 数 据 包 长 度 、 有 效 载 荷 等 ， 同 时 针 对 加 密 数 据 流 的 多 阶 段 特 点－ 握 手 协 商 阶 段、数 据 传 输 阶 段， 在 上 述 特 征 基 础 上 提 取 加密协 议扩 展字 段 信 息 以 及 ＴＣ Ｐ 数据 段 的 长 度 序 列， 最 后 根 据 特 征 的 不 同 形 式 利 用 不 同 的 算 法 模 型 进 行 结 果 测 试， 分 析 并 选 出 对 识 别 加 密 流 效果 最好 的 特征 。 ２ 、密 流 的 单任 务 识 别 现 状， 本文利 用 选 择 出 的 多 阶 段 特 征 实 现 多 任 务 的 识 别 ， 且 经 过 相 关 实 验 效 果 对 比 与 多 阶 段 特征 的 可 视化 分 析 ， 进 一步 提 出 针对 不 同 识 别 任 务 的 多 阶 段 特征 融 合 算 法 来 提 高 加密 流 量 的 识 别 效 果。 实 验 结 果 表 明 ， 多 阶 段 特 征 的 融 合 不 仅 提 高 了 单 任 务 的 识 别 效 果， 其 识 别 结 果 的 关联 效 果 也优 于 其他方 案 对 多 任 务 的 识 别。 ３ 、设 计 并 实 现 了 在线 网 络 加 密 流 量 分 类 的 原 型 系 统。针 对 当 前实 时 加 密 流 量 识 别 分 类 的 需 求 ， 本 文 以 上 述 多 阶 段 特 征 融 合 算 法 为 理 论 支 撑 ， 提 出 在 线 加 密 流 量 识 别 系 统 的 功 能框架 。 本 文 从离线 训 练 和 在 线 识 别 角 度 阐 述 系 统 的 具 体 实 现 过 程，并 且 将 识 别 效 果 通 过 前后 端界 面 进 行 可 视 化。

基于深度卷积特征和HOG特征融合的管道病害识别算法，杨东，杨峰，提出一种利用预训练VGGNet提取的图像特征和HOG特征融合，采用多类SVM识别管道病害的方法。本文利用迁移学习和特征融合的策略，在小样

利用sift特征点及surf特征点的特征融合，进行特征匹配，判别图像中哪个区域为伪造区域

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针对已有深度特征用于视频分类精度较低的不足,提出了一种新的基于视频时空域深度特征两级编码融合的视频分类方法.首先基于两个深度卷积神经网络模型分别提取视频帧的深度空域信息和深度时域信息;然后依次采用Fisher向量和局部聚合对上述时空域的深度信息进行两级级联编码,实现对视频的高效表征;最后基于两级编码后的时空域联合深度特征,利用支持向量机进行分类.在UCF101上的实验结果表明,与已有的方法相比,算法具有更好的分类精度.

用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的广义典型相关分析（GCCA）Matlab代码实现。