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1. 保留梯度和轮廓的可见光与红外图像融合

韩林凯, 姚江伟, 王坤峰

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (11): 3574-3578. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101553

摘要（193）

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PDF （2124KB）（225）

为了解决可见光与红外图像采用基础拉普拉斯融合（Laplacian Blending）时，存在热源物体的轮廓不清晰以及曝光严重区域图像内容缺失的问题，提出一种保留红外轮廓与梯度信息的图像融合方法。首先，对输入图像进行颜色空间转换和自适应形态学去噪，并将两幅图像的梯度对比和红外图像突出目标的轮廓作为像素活动信息的权值；其次，同时分解权值与输入图像，并采用基于相似度的比较调整权重分配；最后，重构图像并转换颜色空间。在主观评价中，所提方法未产生伪影和怪异色彩，图像中的发热目标轮廓清晰；在客观评价指标中，该方法的熵（EN）为7.49，边缘梯度（EI）为74.61，平均梯度（AG）为7.23，与传统多尺度变换方法（包括非下采样轮廓波变换（NSCT）方法和基于非下采样剪切波变换（NSST）多尺度熵方法）和深度学习方法（结合残差网络（ResNet）与零相位分量分析（ZCA）的图像融合方法）相比，它的EN分别提升了0.10、0.58和0.75，EI分别提升了6.65、20.35和37.35，AG分别提升了0.73、2.19和3.55；而且它在Intel i5系列计算机上的处理速度达到5 frame/s，计算复杂度低。

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2. 基于改进渐进最优的双向快速扩展随机树的移动机器人路径规划算法

王坤, 曾国辉, 鲁敦科, 黄勃, 李晓斌

计算机应用 2019, 39 (5): 1312-1317. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102213

摘要（550）

PDF （910KB）（356）

针对带启发式的快速扩展随机树（RRT-Connect）算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树（B-RRT ^*）算法收敛速度的缓慢性，提出了一种基于B-RRT ^*改进的高效路径规划算法（EB-RRT ^*）。首先引入一种智能采样函数，使随机树的扩展更具方向性，从而减少寻路时间，并提高路径的平滑性；其次在B-RRT ^*算法的基础上，在EB-RRT ^*算法中加入了一种快速扩展策略，使改进后的算法在自由空间中使用RRT-Connect算法的扩展方式进行快速扩展，而在障碍物空间则使用改进的渐进最优的快速扩展随机树（RRT ^*）算法进行扩展，在提高扩展效率的同时避免算法陷入局部最优。将EB-RRT ^*算法分别与快速扩展随机树（RRT）、RRT-Connect、RRT ^*和B-RRT ^*算法进行仿真对比，仿真结果表明，改进后的算法在路径规划效率及路径平滑性方面均明显优于其他算法；且相对于B-RRT ^*算法，其在路径规划时间上降低了68.3%，在迭代次数上减少了48.6%。

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3. 基于加锁机制的静态手势识别方法

王红霞, 王坤

计算机应用 2016, 36 (7): 1959-1964. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.07.1959

摘要（445）

PDF （981KB）（312）

基于RGB-D（RGB-Depth）的静态手势识别的速度高于其动态手势识别，但是存在冗余手势和重复手势而导致识别准确性不高的问题。针对该问题，提出了一种基于加锁机制的静态手势识别方法来识别运动中的手势。首先，将通过Kinect设备获取RGB数据流和Depth数据流融合成人体骨骼数据流；然后，在静态手势方法中引入加锁机制，并与之前建立好的骨骼点特征模型手势库进行比对计算；最后，设计一款“程序员进阶之路”益智类网页游戏进行应用与实验。实验验证在6种不同运动手势情况下，该方法与纯静态手势识别方法相比，平均识别准确率提高了14.4%；与动态手势识别相比，识别速度提高了14%。实验结果表明，提出的基于加锁机制的静态手势识别方法，既保留了静态识别的速率，实现了实时识别；又能很好地剔除冗余手势和重复手势，提高了识别正确性。

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4. 基于改进模糊支持向量回归模型的机场能源需求预测

王坤, 员晓阳, 王力

计算机应用 2016, 36 (5): 1458-1463. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1458

摘要（541）

PDF （886KB）（346）

针对离群点在机场能源数据的预测和分析中存在干扰等问题,建立了一种基于改进模糊支持向量回归(FSVR)的机场能源需求预测模型。首先,采用模糊统计法对测试样本集、系统参数和模型输出进行分析,推导出符合其数据分布的基本隶属函数形式;其次,结合例证法、专家经验法对隶属函数进行"再学习",逐步修改和完善正态隶属函数 a、 b参数值,半梯形隶属函数边界参数值及三角隶属函数 p、 d参数值,以此消除或减少不利数据挖掘的离群点,同时保留有效关键点;最后,结合支持向量回归(SVR)算法,建立预测模型,并验证了该模型的可行性。实验结果表明,与反向传播(BP)神经网络方法相比,FSVR方法的预测准确率提高了2.66%,对离群点的识别率提高了3.72%。

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5. 基于时间对抗的网络报警深度信息融合方法

邱辉, 王坤, 杨豪璞

计算机应用 2016, 36 (2): 499-504. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0499

摘要（501）

PDF （932KB）（899）

针对目前网络报警信息融合方法仅以单时间点为处理单元,无法适应网络攻击逐渐呈现出的隐蔽性强、持续时间长等特点,提出一种基于时间对抗的网络报警深度信息融合方法。面对多源异构报警数据流,首先采集并保存当前一个较长时间窗口内的报警信息,然后利用基于滑动窗口的流聚类算法对报警信息进行聚类,最后引入窗口衰减因子对聚类后的报警进行深度融合。真实数据的实验结果显示,与基本DS证据理论(Basic-DS)和指数加权DS证据理论(EWDS)融合方法方法相比,该方法有较高的检测率和较低的误检率,但因为采用了更长的时间窗口,精简率上略低;实际测试与性能分析也表明,该算法的时延较小,能更加有效地检测网络攻击,且能完成实时处理。

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6. 基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法

王坤, 邱辉, 杨豪璞

计算机应用 2016, 36 (1): 194-198. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0194

摘要（528）

PDF （945KB）（580）

通过对已有网络安全态势评估方法的分析与比较,发现其无法准确反映网络攻击行为逐渐呈现出的大规模、协同、多阶段等特点,因此提出了一种基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法。首先,对网络中的报警数据进行因果分析,识别出攻击意图与当前的攻击阶段;然后,以攻击阶段为要素进行态势评估;最后,构建攻击阶段状态转移图(STG),结合主机的漏洞与配置信息,实现对网络安全态势的预测。通过网络实例对所提出的网络安全态势评估模型验证表明,随着攻击阶段的不断深入,其网络安全态势值也随之增大,能够更加准确地反映攻击实情;且在态势预测中无需对历史序列进行训练,具有更高的预测效率。

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7. 网络安全态势预测及其在智能防护中的应用

王晋东沈柳青王坤王娜

计算机应用 2010, 30 (06): 1480-1482.

摘要（1364）

PDF （639KB）（1050）

针对智能安全防护系统这一特殊应用,提出了一种以灰色GM(1,1)为原型,以Markov链为误差校正的新型网络安全态势预测算法。首先,对网络安全态势进行量化建模,通过GM(1,1)预测模型拟合网络安全态势预测曲线,然后通过真实值曲线与预测曲线之间对比建立Markov偏移概率矩阵,得到平均偏移百分比,从而对原预测值进行误差校正。实验证明：该方法预测结果与真实值较为接近,能较好地体现态势值的趋势性和波动性,且计算量小,适合智能防护中的应用。