袁莹
- 作品数：6 被引量：6H指数：2
- 供职机构：浙江警察学院更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进主成分分析与低秩投影的鲁棒性人脸识别被引量：2
- 2015年
- 针对光照变化、姿态变化等条件下人脸鲁棒性差的难题,提出了一种改进主成分分析与低秩投影的鲁棒性人脸识别算法。首先利用改进主成分分析对人脸图像进行学习,形成低秩稀疏误差矩阵,然后根据稀疏误差图像计算平滑度和边缘,并进行加权实现人脸识别,最后进行仿真实验。结果表明,相对于当前经典人脸识别算法,本文算法获得更高的人脸识别率,并且具有较强的鲁棒性。
- 斯进卢涤非袁莹
- 关键词：主成分分析人脸识别特征提取
- 基于卷积神经网络模型的诈骗网站识别技术研究被引量：3
- 2021年
- 为了解决传统诈骗网站检测方法精确度不足、机器学习方法过于臃肿开销过大的问题,本文提出基于卷积神经网络模型的诈骗网站识别模型。通过采集大量网络流量数据,提取数据流特征,建立模型,训练并判断目标网站是否具有诈骗网站特征。并采用朴素贝叶斯算法,检测用户异常行为,判断是否执行过诈骗网站特定操作。若赋值结果超过规定阈值,则目标网站被判为诈骗网站,反之则为正常网站。经过试验检测,该模型召回率为97.65%,检测精确度为91.2%,具有较好实验效果与实践意义。
- 徐啸炀周胜利盛蒙蒙袁莹
- 时序数据的因果关系交互式可视分析
- 2024年
- 针对时序数据中因果关系检测算法效率低、错误率高、可解释性低的问题,本文提出一种新颖的用于时序数据的因果关系检测模型。该模型整合了泛函贪婪等价搜索(F-GES)模型与格兰杰(Granger)因果关系模型,展开因果关系的抽取和推断,并提出了因果关系可视分析方法,以交互式地分析时序数据中变量间的因果关系。可视分析方法形成了参数视图用于提高因果关系探索效率、因果关系树图用于直观有效地展示变量之间的因果关系、时间视图用于比较原始时序数据、堆叠流图用于帮助用户探索时序数据的层次演变以及平行坐标图用于进行相关性分析。基于真实数据形成的原型系统交互式地验证和总结时序数据中的因果关系,从而更高效地挖掘和理解时序数据中变量之间蕴含的因果规律以帮助决策。
- 丁伟杰华东袁莹袁莹孙国道梁荣华
- 关键词：因果关系时间序列产业链
- 基于结构化组稀疏的图像标注
- 2016年
- 图像中存在颜色、形状和纹理等全局特征以及LBP和SIFT等局部特征,这些异构特征之间存在明显的结构信息。不同视觉特征在表示特定高层语义时重要程度不同,因此,正确的特征选择对于图像标注来说具有十分重要的意义。为了充分利用异构特征之间的结构组效应,提出了一种基于组稀疏的高维特征选择算法及其在图像标注中的应用。通过与其他三种算法在图像标注上的性能对比,证明该算法能得到更优的图像标注结果。
- 袁莹
- 关键词：图像标注
- 基于网络行为分析的诈骗网站识别技术研究
- 2021年
- 分析用户网络行为,识别诈骗网站,对电信网络诈骗犯罪的防控工作具有重要的实际意义。本文通过研究用户的多步骤、时序性的网络数据流,提取显性流量特征以及隐性网络行为特征,建立基于BP神经网络的诈骗网站识别模型,实现对诈骗网站的动态识别。为解决传统的诈骗网站检测模型精确度不足、模型开销庞大的问题,以及传统BP神经网络模型容易陷入局部最优解的问题,本文提出遗传算法优化的BP神经网络模型,通过遗传算法寻找最佳初始权阈值,优化神经网络模型。在用户网络行为数据集的基础上进行实验,证明模型能够有效识别网站的诈骗属性,具有实战意义。
- 连远博盛蒙蒙袁莹周胜利
- 关键词：网络行为分析遗传算法优化
- 基于多比特重复数据删除的云存储信道隐藏被引量：1
- 2018年
- 为提高云存储用户数据上传的效率和安全性,提出一种基于多比特重复数据删除的云存储信道隐藏方法。构建包含云存储提供商、受害者和攻击者的交叉用户信道隐藏框架,采用消息的选择上传机制,以消除"0"文件上传的必要性,减少上传文件的数量。同时,为实现多比特隐藏信道无差错解码,提出一种新的同步技术对文件进行时间戳排序,从而提高数据传输的秩序。在云存储服务器SugarSync和BaiduYun中的测试结果,验证了该方法的有效性和安全性。
- 施南业袁莹汪昕晨俞俊杰
- 关键词：多比特重复数据删除时间戳
