基于流特征的P2P流量识别方法研究.pdf
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基于P2P流特征的流量识别技术研究的开题报告.docx
基于P2P流特征的流量识别技术研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网的高速发展，P2P流量（PointtoPoint）成为网络中的一种主流流量，其具有大带宽、自适应性好等特点，在多媒体、音乐、游戏等领域均得到了广泛的应用。然而，由于P2P流量直接从源地址到目的地址，以及P2P流量的协议多样性和不规范性，P2P流量的识别难度较大。
目前，P2P流量的识别主要采用深度包检测和统计特征方法。但这些方法存在着协议繁多，流量组合式的问题，对于不同协议和组建不同的流量难以有效的识别和分类。因此，如何利用P2P流特征来识别P2P流量，具有较高的研究价值和实用价值。
二、选题目的
本课题旨在利用P2P流特征
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基于加密流量图谱特征分析的区块链异常账户识别方法研究.pdf
湖北工业大学硕士学位论文
摘要
加密货币作为区块链技术典型的应用之一，对数字经济的蓬勃发展起到了十
分重要的推动作用。然而，加密货币交易的固有匿名性、庞大的交易量以及基于
对等网络的分布式特性，为识别异常账户和防范诸如洗钱、勒索和市场操纵等异
常交易行为带来了新的挑战。传统依赖于个人身份信息的检测手段显得力不从心，
如存在隐私泄露、验证复杂等问题。尽管已有研究利用交易图谱特征，从模式识
别和关系洞察方面揭示异常活动。但是这些图谱特征往往呈现出高维稀疏性，这
不仅增加了模型的计算复杂度，而且使得从交易数据中提取有效信息变得困难。
与此同时，也有研究人员提出利用机器学习来高效、准确的进行异常交易检
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基于流量特征和载荷特征的P2P流量识别.pdf
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P2P协议识别方法研究.doc
P2P协议识别方法研究
摘要：鉴于目前国内互联网现状, 基于各种P2P协议的网络流量飞速增长并占据了大部分的网络带宽。因此，在很多情况下，对P2P 流量的检测是十分必要的。文章结合P2P 网络中出现的问题，分析了P2P对网络流量的影响，提出了P2P 流量识别的几项关键技术并对其优缺点做出评价。
关键词：P2P；流量分析；协议识别
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)18-4328-02
Research of Identifying P2P Protocols
SHEN Da-wei,YU Dun-yi
(Beijin
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一种改进的P2P流量识别方法的研究与实现的开题报告.docx
一种改进的P2P流量识别方法的研究与实现的开题报告
题目：一种改进的P2P流量识别方法的研究与实现
背景和意义：
随着互联网的发展，P2P应用越来越广泛，其在视频、游戏等领域的应用已经不可避免。然而，P2P的流量却是极为复杂的，其加密技术、分流技术、协议混淆等手段，使得传统的流量识别方法无法对其进行有效识别。因此，对于P2P流量的深入研究和识别方法的改进，对于网络管理和网络安全具有极为重要的意义。
研究内容：
本文旨在基于已有的P2P流量识别方法，进行改进，提出一种更加准确、高效、实用的P2P流量识别方法，并在实际网络环境中进行验证和实现。具体的研究内容包括：
1.对已有的P2P流量识别方法进
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基于特征的3D点云物体识别方法研究.docx
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基于特征的3D点云物体识别方法研究
摘要
计算机视觉一直是一个重要的研究领域。在过去的几十年里，基于2D图像的物体识别技术已经成为了一个相对成熟的领域。而近些年来，随着低成本3D获取设备的出现，基于3D点云的物体识别开始成为新的研究热点。在工业生产中，码垛和上料等工作往往需要人工将工件整齐地码放到机械手预设的轨迹上，随着近些年人力成本的不断增加，对能够自动识别工件、获得工件位姿的机械手的需求越发迫切。使用3D点云进行物体识别可以分为两种方式：基于局部特征和基于全局特征。前者的位姿估计较后者更加准确，但其识别速度往往比较慢，而后者的主要优势是计算量小，因而识别速度更快，但其位
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基于鉴别特征学习的跨模态行人重识别方法研究.docx
基于鉴别特征学习的跨模态行人重识别方法研究
一、引言
随着智能监控系统的广泛应用，跨模态行人重识别（Cross-modalPersonRe-Identification，简称cmReID）技术已成为计算机视觉领域的研究热点。该技术旨在通过跨模态数据（如可见光图像与红外图像）进行行人识别，为公共安全、智能交通等领域提供了重要的技术支持。然而，由于不同模态间存在显著的差异，如光照、背景、图像分辨率等，跨模态行人重识别仍然面临着诸多挑战。因此，本研究基于鉴别特征学习的方法，针对跨模态行人重识别问题进行深入研究。
二、鉴别特征学习理论基础
鉴别特征学习是一种针对图像识别的机器学习方法，通过学习区分性特
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基于多尺度时空特征的跨视角步态识别方法研究.docx
基于多尺度时空特征的跨视角步态识别方法研究
一、引言
随着智能监控系统在公共安全领域的广泛应用，步态识别作为一项关键技术，逐渐成为研究的热点。步态识别通过分析人体行走时的动态特征，如步幅、步速等，实现身份的识别。然而，由于视角变化、光照条件差异以及服饰等外界因素的存在，跨视角步态识别的准确性仍有待提高。因此，本文提出一种基于多尺度时空特征的跨视角步态识别方法，以提升识别准确性及稳定性。
二、研究背景及现状
目前，跨视角步态识别主要面临的问题包括视角变化、光照条件差异以及人体姿态的多样性等。针对这些问题，研究者们提出了多种方法，如基于模板匹配的方法、基于深度学习的方法等。然而，这些方法在面对多尺
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基于深度特征融合的SAR目标识别方法研究.docx
基于深度特征融合的SAR目标识别方法研究
一、引言
合成孔径雷达（SAR）作为一种高分辨率成像技术，被广泛应用于地形地貌探测、目标追踪与识别等领域。然而，由于SAR图像的复杂性和多变性，传统的目标识别方法往往难以取得理想的效果。近年来，深度学习技术的崛起为SAR目标识别提供了新的思路。本文提出了一种基于深度特征融合的SAR目标识别方法，旨在提高目标识别的准确性和鲁棒性。
二、相关技术背景
2.1SAR技术概述
SAR是一种主动式传感器，通过发射和接收电磁波来获取地面信息。其成像原理与光学成像不同，能够穿透云雾等障碍物，具有全天候、全天时的特点。
2.2深度学习在SAR目标识别中的应用
随着
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《基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文.docx
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《基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文
一、1.引言
随着社会的发展，人们对运动健康和娱乐需求的不断提升，人体动作识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，近年来受到了广泛关注。根据市场调研报告，全球人体动作识别市场规模预计将从2020年的5.8亿美元增长到2025年的24.9亿美元，年复合增长率达到37.1%。这一增长趋势反映了该技术在各领域的广泛应用潜力。
人体动作识别技术主要应用于智能穿戴设备、智能家居、运动健康监测、人机交互等多个领域。例如，在运动健康监测领域，通过实时分析用户的运动动作，可以提供个性化的运动指导，帮助用户更好地进行健康管理。据统计，2019年全球智能
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基于特征学习和重排序的跨模态行人重识别方法研究.docx
基于特征学习和重排序的跨模态行人重识别方法研究
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，跨模态行人重识别技术成为了计算机视觉领域的重要研究方向。由于行人图像在各种场景下存在较大的差异，如光照、视角、背景等，传统的行人重识别方法往往难以准确地进行跨模态匹配。因此，本文提出了一种基于特征学习和重排序的跨模态行人重识别方法，旨在提高行人重识别的准确性和鲁棒性。
二、特征学习
特征学习是跨模态行人重识别的关键技术之一。本文采用深度学习的方法，通过构建卷积神经网络模型，对行人图像进行特征提取。具体而言，我们采用了多尺度卷积、注意力机制等技术，以提取更加丰富和具有鉴别性的特征。此外，我们还结合了多模态信息，
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基于虹膜的人体特征识别方法研究-Read.doc
基于虹膜的人体特征识别方法研究
技术分类： 微处理器与DSP? 医疗电子? | 2007-12-19 来源：今日电子 | 作者：湖南工学院 俞斌
人体特征识别方法，也叫生物特征识别方法，是指利用人的独特的生理及行为特征进行鉴别的身份验证的技术手段。他的产生及发展源于人们在迈进数字时代的过程中对身份验证方法的准确性和便捷性不断提高的需求。传统的身份验证方法主要包括身份标志物（如钥匙、证件等）连同身份标志信息（如账号、密码等），或以上二者的结合（如银行卡等）。人们在使用过程中发现，他们都存在着一起的缺点：易于遗失和伪造。而且传统的身份验证系统并不能有效的识别持有这些身份标志事物的人是否是
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基于无意调制特征的雷达分类识别方法研究.docx
基于无意调制特征的雷达分类识别方法研究
一、引言
雷达技术作为现代电子信息技术的重要组成部分，其应用领域日益广泛。在雷达系统中，分类识别技术是关键技术之一，其性能的优劣直接影响到雷达系统的应用效果。传统的雷达分类识别方法主要依赖于有意的信号调制特征，但在复杂电磁环境中，这些特征往往受到干扰，导致识别准确率下降。因此，研究基于无意调制特征的雷达分类识别方法，对于提高雷达系统的抗干扰能力和识别性能具有重要意义。
二、无意调制特征概述
无意调制特征是指在雷达系统中，由于系统内部或外部环境的影响，产生的非人为可控、随机的信号变化特征。这些特征在雷达信号处理中往往被视为噪声或干扰而被忽视，但实际上，这些
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基于SAR复数特征的目标识别方法研究.docx
基于SAR复数特征的目标识别方法研究
一、引言
合成孔径雷达（SAR）技术作为一种有效的遥感成像手段，具有全天候、全天时的工作能力和较高的分辨率，广泛应用于军事侦察、地形测绘和资源调查等领域。目标识别作为SAR图像处理的重要环节，对于提高雷达系统的应用效能具有重要意义。本文提出了一种基于SAR复数特征的目标识别方法，通过对复数特征的有效提取和利用，提高了目标识别的准确性和鲁棒性。
二、SAR复数特征提取
SAR图像的复数特性包含了丰富的目标信息，包括幅度、相位和极化等。本文首先对SAR图像进行复数特征提取，包括幅度图像和相位图像。在幅度图像中，目标通常表现为高亮区域，而在相位图像中，目标的形状
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基于特征融合的步态目标检测与识别方法研究.pdf
基于特征融合的步态目标检测与识别方法研究
摘要
步态识别方法是通过人类行走模式来进行身份鉴别，与面部、指纹和虹膜等其他生
物识别特征不同，步态具有可远距离识别、难以伪装和无需待检测者配合的优点，在视
频监控和公共安全领域具有广阔的应用前景。但是现有步态识别技术的准确率易受外部
因素（携带背包、穿着大衣、拍摄视角）变化影响而降低。因此针对以上问题，本文分
别对步态目标检测方法及时空信息融合的识别方法进行研究，具体研究内容如下：
（1）考虑到目标的检测与分割精度直接影响后续步态识别准确率，同时检测算法
容易受到视角变化和穿着变化的影响，本文提出的多层语义与边缘信息融合网络，充分
利用图像卷积过程中