摘要：随着移动互联网和5G等新技术的发展,恶意代码呈井喷之势,传统基于特征码、启发式搜索等恶意代码识别方法在新形势下捉襟见肘,难以满足企业海量恶意代码实时检测的实际应用需求。开展了基于卷积神经网络的恶意代码识别技术研究,提出了企业恶意代码分析架构及算法流程设计,在终端侧通过程序逆向分析实现可疑文件操作码及操作数的特征建模,在主站侧通过可疑文件动态执行实现其API调用特征的建模,通过字典构建将恶意代码的识别问题转化为文本识别问题,最后采用采用卷积神经网络对互联网样本集进行了训练及验证,结果显示所提算法能达到较高的识别水平。

摘要：随着视觉技术发展的不断更新,人们开始对手势交互越来越青睐。这个技术不但可以解决传统的信息交互的弱点,还可以更好融合人们生活习惯。它是一种自然、和谐的人机交互方式,目前已经有许多基于计算机视觉的手势识别研究,但仍然存在很大的改进和拓展的空间。手势识别的客观要求很高,技术限制很多,所以在实际中推广使用普及度不高。当前解决技术壁垒是研究的关键。基于肤色模型提取的方法需要根据个人的经验来设置皮肤颜色的阈值。随阈值分割图像后,可以根据轮廓上的点的数量和轮廓的外接矩形的方式来查找手势的轮廓。这些方法都还需要进一步的改进和完善。Open Cv开源视觉库与VS2008开发环境相结合,通过使用静态识别的方法正确识别了设计的几个基本的手势,目的是通过手势识别来代替传统的输入方式实现一些基本操作。模型共分为四个模块:手势图像捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。首先该软件从输入设备中采集图像,然后根据采集的图像生成手势特征库。手势特征库采用Hu矩作为特征,Hu矩是不变矩,它不随图像的平移,尺度,图像旋转而变化。很好解决了一般矩在图像旋转,尺寸变化,平移的变化之后特征也变化的问题。在手势识别过程中,对视频的每一帧图像进行特征提取,然后与特征库中的特征进行匹配。每个人对"匹配"的要求不同,因此,本文将匹配程度作为可配置的值。每个手势会有一个与之相对应的指令和根据需要对应不同的系统命令,这个一一对应的规则通过配置文件确定。使设计变得更加的灵活。

摘要：我在网上看过一些用椒盐图像来播放视频的视频,这种想法很有意思。我在想,如果用椒盐图像来生成动态验证码,就可以避免验证码被一般的验证码识别工具识别。因为一般的验证码识别工具进行的是静态识别,也就是图像分析,但椒盐验证码动态变化隐含的信息,除非将验证码识别工具设计成多帧对照分析验证码图层才可能识别。而且椒盐验证码很有趣,可以增加填写时的乐趣。

摘要：为了实现远距离红外目标的运动和静止状态的识别,设计了基于热电堆红外传感器的红外探测系统,系统包括梯析(GRIN)透镜、微系统(MEMS)热电堆传感器、信号调理电路、数据采集电路和识别算法。探测结果表明:在相同光路系统的情况下,探测系统实现了比热释电系统更远的探测距离,实现了动态目标和静态目标的识别,并基于探测目标温度、辐射面积的区别,实现了人、车辆和其他红外目标的分类识别,可为红外目标的探测识别提供一种新的解决方案。