崔振
- 作品数：10 被引量：31H指数：4
- 供职机构：华侨大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于稀疏编码和SVM的协同入侵检测
- 2011年
- 将稀疏编码理论应用于入侵检测,并提出一种将稀疏编码理论和支持向量机结合的入侵检测算法。稀疏性约束同时引入到过完备词典学习和编码过程,学习到的系数作为特征送入到支持向量机进行入侵检测。实验表明,稀疏性具有一定的去噪能力,使得学习的特征更富有判别力。同时实验也验证了所提出的方法能保证较高的检测率和较低的误报率,并且对不平衡数据集有较好的鲁棒性。
- 崔振陈柏生
- 关键词：支持向量机入侵检测
- 基于Walsh变换的时序数据相似性搜索被引量：3
- 2011年
- 针对时序数据相似性搜索面临的高维性问题,提出一种利用按沃尔什序数排列的离散沃尔什变换((DWHT)W)对时序数据进行维归约的方法。(DWHT)W是正交变换,变换矩阵简单,可以应用快速算法,对时序数据有更好的特征提取能力,用其索引时间序列数据在理论上具备非漏报性质。与基于离散傅里叶变换和基于离散沃尔什变换的对比实验表明,该方法可以获得更高的查询效率。
- 崔保良滕少华崔振
- 关键词：范围查询近邻查询
- 分段式低秩逼近的运动捕获数据去噪方法被引量：2
- 2013年
- 运动捕获数据去噪旨在从含有噪声干扰的运动数据中恢复出能够较好表达原始数据特性的帧序列。针对人体运动捕获数据在较短时间段内的帧序列常常具有相同或相似的运动行为语义的特点,提出了一种分段式低秩逼近策略的运动捕获数据去噪方法。该方法首先将含有噪声的运动数据划分为多个连续子区间,接着利用不精确拉格朗日乘子法(IALM)对每个分段子区间的含噪声干扰数据批矩阵进行低秩矩阵逼近和稀疏噪声误差估计,达到分段数据去噪目的;最后利用时序特性组合去噪后的分段低秩逼近矩阵进行整体运动捕获数据去噪恢复。仿真实验结果表明,所提方法能够对含有任意拓扑结构的人体运动捕获数据进行去噪,达到了很好的效果,具有一定的通用性和实用性。
- 彭淑娟柳欣崔振郑光
- 稀疏表示在入侵检测中的应用
- 2012年
- 提出一种基于稀疏表示的入侵检测算法。将稀疏性约束引入过完备词典学习和编码过程中,使学习得到的稀疏系数可以保持较好的重构性,同时增强判别力。利用判别式K-SVD算法优化过完备词典和线性判别函数,将提取的稀疏特征作为线性分类器的输入,实现入侵检测。实验结果表明,该算法可以获得较低的误报率和较高的检测率,分类性能较好。
- 崔振崔保良陈柏生罗俊
- 关键词：支持向量机入侵检测奇异值分解
- 结构化稀疏线性判别分析被引量：5
- 2014年
- 在监督场景下线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是一种非常有效的特征提取方法.然而,LDA在小样本情况下通常会出现过拟合现象,并且学习的投影变换难以给出人类认知上的解释.针对这些问题,特别是可解释性结构的发现,借助于LDA的线性回归模型和结构化稀疏L2,1范数,提出了结构化稀疏线性判别分析(structured sparse LDA,SSLDA)方法.进一步,为了去除线性变换间的相关性,提出了正交化的SSLDA(orthogonalized SSLDA,OSSLDA),它能更加有效地学习到细致的结构信息.为了求解这2个模型,引入了一个半二次的优化算法,它在投影变换和新引入的辅助变量之间采用交替优化的思想.为了验证所提出的方法,在AR、扩展的YaleB和MultiPIE 3个人脸数据库上对比了LDA及其变种方法,实验表明了所提出方法的有效性以及可解释性.
- 崔振山世光陈熙霖
- 关键词：线性判别分析正交化人脸识别最小二乘
- 基于稀疏表示的协同入侵检测算法被引量：4
- 2011年
- 针对现有入侵检测算法误报率较高和鲁棒性较差的问题,提出一种基于稀疏表示的协同入侵检测算法。通过构建正常类和攻击类训练字典获取类别内在本质特征,结合子空间结构理论计算重构误差,从而判定测试样本类别。实验结果表明,该算法能保证较高的检测率和较低的误报率,对不平衡数据集有较好的鲁棒性,对正常行为和异常行为有较好的区分度。
- 崔保良滕少华崔振
- 关键词：子空间重构误差入侵检测算法
- 基于稀疏编码和多类SVM的入侵检测被引量：2
- 2011年
- 将稀疏编码理论应用于入侵检测,并提出一种将稀疏编码理论和多类支持向量机结合的入侵检测算法。稀疏性约束同时引入到过完备词典学习和编码过程,不仅促使训练和测试过程的一致性,而且使得映射的稀疏系数在保持一定重构残差的前提下更富有判别力,并将学习到的系数作为特征送入到支持向量机进行入侵检测。实验结果表明,稀疏性具有一定的去噪能力,并使得学习的特征更富有判别力,实验验证了该方法能保证较高的检测率和较低的误报率,表现出更好的分类性能。
- 崔振
- 关键词：支持向量机入侵检测
- 基于DCT的时序数据相似性搜索被引量：5
- 2007年
- 数据的高维度是造成时序数据相似性搜索困难的主要原因。最有效的解决方法是对时序数据进行维归约,然后对压缩后的数据建立空间索引。目前维归约的方法主要是离散傅立叶变换(DFT)和离散小波变换(DWT)。提出了一种新的方法,利用离散余弦变换(DCT)进行维归约,并在此基础上给出了对时序数据进行范围查询和近邻查询的相似性搜索方法。与基于DFT、DWT的搜索方法相比,该方法在理论分析和实验结果上都显示出较高的效率。
- 崔振任亚洲王瑞
- 关键词：离散余弦变换范围查询近邻查询
- 基于K-SVD的协同入侵检测被引量：1
- 2011年
- 从编码角度出发,应用稀疏理论学习鲁棒特征。在训练过程中,融合监督类别信息,采用判别式K-SVD算法,优化学习过完备字典和线性判别函数。在测试过程中,将稀疏编码系数作为数据的表示形式,以增强表示力和判别力。实验结果表明,基于判别式K-SVD的方法能获得较高的检测率,且误报率较低,对不平衡数据集也有较好的鲁棒性。
- 崔振
- 关键词：奇异值分解支持向量机入侵检测
- 基于张量低秩恢复和块稀疏表示的运动显著性目标提取被引量：11
- 2014年
- 针对视频的高维结构特性,采用张量表征并将运动显著性目标提取转化为基于低秩张量恢复和块稀疏表示问题.首先根据背景张量的低秩性和运动目标的稀疏性,利用加速近端梯度张量恢复方法分别重建出RGB颜色通道中三维视频张量的低秩部分与稀疏部分,初步实现背景与运动目标的粗略分离;其次组合三颜色通道稀疏张量并转化为按照帧数展开的二维矩阵,进一步通过矩阵恢复的方法去除动态背景产生的小稀疏块干扰;最后通过自适应阈值法选择运动目标稀疏块掩模并对存在的空洞进行填充补偿,以达到重构出完整前景运动目标的目的.相对于常用方法,该方法从张量模型角度解决运动目标提取问题,较大程度地保护了视频序列的原始空间结构,不仅能够降低运动目标提取区域出现的漏检问题,而且可以很好地去除动态背景所带来的干扰.实验结果表明,该方法对运动目标提取的准确度较高,鲁棒性较强.
- 柳欣钟必能张茂胜崔振
- 关键词：运动目标提取自适应阈值
