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基于PCA、LDA和LR融合算法的人脸图像识别研究
被引量：
3
1
作者
王一朵
吕卫东
+1 位作者
胡陈陈
郑江怀
《科学技术创新》
2022年第22期72-75,共4页
为了让人脸算法能在降低计算复杂程度的前提下有着更高的识别准确率,尝试一种将PCA、LDA、LR融合的算法,首先利用PCA、LDA方法对人脸数据进行降维,再利用LR分类器进行混合人脸识别。这种融合算法改善了PCA和LDA这两种方法在光照不均匀...
为了让人脸算法能在降低计算复杂程度的前提下有着更高的识别准确率,尝试一种将PCA、LDA、LR融合的算法,首先利用PCA、LDA方法对人脸数据进行降维,再利用LR分类器进行混合人脸识别。这种融合算法改善了PCA和LDA这两种方法在光照不均匀时图像识别率低和无法求出最佳投影方向的问题,从而能够解决随着人脸数据的集中以及人脸样本类别的增多,而识别的有效性反而下降的问题;而LR分类方式作为传统机器学习中的一个十分重要且典型的分类模型,其算法本身简单易懂,而且分类过程准确高效,加上在人脸识别分类上的应用较少,有一定的研究意义。本文尝试在Wild数据库上利用python软件进行仿真模拟实验,发现该融合方法的识别准确率和传统的PCA算法以及KNN分类方法相比有显著的提高。
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关键词
主成分分析(PCA)
线性判别分析(LDA)
逻辑
回归
(
lr
)
人脸图像识别
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职称材料
基于多种特征选择策略的入侵检测模型研究
被引量：
13
2
作者
何红艳
黄国言
+1 位作者
张炳
陈瑜
《信息安全研究》
2021年第3期225-232,共8页
入侵检测是防止主机和网络攻击的有效方法.入侵检测系统的使用弥补了传统防火墙技术、签名认证技术、访问控制技术在安全保护方面的不足.但是,由于入侵检测数据样本特征之间存在互冗余性,干扰了攻击检测的准确性和效率.特征选择方法能...
入侵检测是防止主机和网络攻击的有效方法.入侵检测系统的使用弥补了传统防火墙技术、签名认证技术、访问控制技术在安全保护方面的不足.但是,由于入侵检测数据样本特征之间存在互冗余性,干扰了攻击检测的准确性和效率.特征选择方法能有效降低数据特征的维度和消除冗余特征,选出最优特征子集并提高网络流量异常检测的准确率.基于此,首先使用Kmeans聚类算法在真实流量数据集UNSW-NB15提取典型数据,生成具有典型数据特征的数据集作为特征提取的数据集,随后在该数据集上分别使用了9种不同策略的入侵检测模型进行了网络入侵检测实验.实验结果表明,该方法能够进行有效检测和分类,正常流量、恶意流量二分类精度为88.27%,高于其他机器学习算法.并且在进行多类分类研究时样本数据少的攻击类型的检测率均有提高.验证了该方法的有效性,易于使用.
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关键词
入侵检测
特征选择
UNSW-NB15
特征递归消除(RFE)
逻辑
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(
lr
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职称材料
题名
基于PCA、LDA和LR融合算法的人脸图像识别研究
被引量：
3
1
作者
王一朵
吕卫东
胡陈陈
郑江怀
机构
兰州交通大学数理学院
出处
《科学技术创新》
2022年第22期72-75,共4页
文摘
为了让人脸算法能在降低计算复杂程度的前提下有着更高的识别准确率,尝试一种将PCA、LDA、LR融合的算法,首先利用PCA、LDA方法对人脸数据进行降维,再利用LR分类器进行混合人脸识别。这种融合算法改善了PCA和LDA这两种方法在光照不均匀时图像识别率低和无法求出最佳投影方向的问题,从而能够解决随着人脸数据的集中以及人脸样本类别的增多,而识别的有效性反而下降的问题;而LR分类方式作为传统机器学习中的一个十分重要且典型的分类模型,其算法本身简单易懂,而且分类过程准确高效,加上在人脸识别分类上的应用较少,有一定的研究意义。本文尝试在Wild数据库上利用python软件进行仿真模拟实验,发现该融合方法的识别准确率和传统的PCA算法以及KNN分类方法相比有显著的提高。
关键词
主成分分析(PCA)
线性判别分析(LDA)
逻辑
回归
(
lr
)
人脸图像识别
Keywords
Principal component analysis(PCA)
Linear discriminant analysis(LDA)
Logistic regression(
lr
)
Face image recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多种特征选择策略的入侵检测模型研究
被引量：
13
2
作者
何红艳
黄国言
张炳
陈瑜
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省软件工程重点实验室
出处
《信息安全研究》
2021年第3期225-232,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0800700)
国家自然科学基金项目(61772451,61472341,61772449,61572420,61807028,61802332)
+1 种基金
河北省自然科学基金项目(F2016203330)
博士后科研择优资助项目(B2017003005)。
文摘
入侵检测是防止主机和网络攻击的有效方法.入侵检测系统的使用弥补了传统防火墙技术、签名认证技术、访问控制技术在安全保护方面的不足.但是,由于入侵检测数据样本特征之间存在互冗余性,干扰了攻击检测的准确性和效率.特征选择方法能有效降低数据特征的维度和消除冗余特征,选出最优特征子集并提高网络流量异常检测的准确率.基于此,首先使用Kmeans聚类算法在真实流量数据集UNSW-NB15提取典型数据,生成具有典型数据特征的数据集作为特征提取的数据集,随后在该数据集上分别使用了9种不同策略的入侵检测模型进行了网络入侵检测实验.实验结果表明,该方法能够进行有效检测和分类,正常流量、恶意流量二分类精度为88.27%,高于其他机器学习算法.并且在进行多类分类研究时样本数据少的攻击类型的检测率均有提高.验证了该方法的有效性,易于使用.
关键词
入侵检测
特征选择
UNSW-NB15
特征递归消除(RFE)
逻辑
回归
(
lr
)
Keywords
intrusion detection
feature selection
UNSW-NB15
recursive feature elimination(RFE)
logistic regression(
lr
)
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA、LDA和LR融合算法的人脸图像识别研究
王一朵
吕卫东
胡陈陈
郑江怀
《科学技术创新》
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多种特征选择策略的入侵检测模型研究
何红艳
黄国言
张炳
陈瑜
《信息安全研究》
2021
13
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职称材料
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