基于SVM和Adaboost解决实时流量识别问题

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一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法

一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法高荣星;魏骁勇;王俊峰【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2012(29)4【摘要】针对传统的高层语义提取方法对训练数据集的高度依赖以及准确率不足的问题,提出一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法,将SVM作为Adaboost的弱分类器训练方法,并充分利用Adaboost对训练数据的平衡及融合弱分类器的特点,提取出高可靠的语义检测器.实验结果表明,与传统方法相比,该方法不仅跨越训练数据不平衡的障碍,而且能够提取出更加可靠的语义检测器.%To tackle the problems of traditional high-level semantic extraction methods that they are highly dependent upon training data sets and they suffer from inaccuracy, an Adaboost-SVM based high-level semantic concept extraction method is proposed that takes SVM as Adaboost' s weak classifier training method, fully takes advantage of Adaboost' s characteristics like training data balancing and integration of weak classifiers, and extracts a highly reliable semantic detector. Experimental results show that, compared with traditional methods, the novel approach not only steps over the barrier of unbalanced training data, but also attains a more reliable semantic detector.【总页数】4页(P24-26,56)【作者】高荣星;魏骁勇;王俊峰【作者单位】四川大学计算机学院四川成都610065;四川大学计算机学院四川成都610065;四川大学计算机学院四川成都610065【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于本体的XML文档语义提取方法 [J], 司徒俊峰2.一种基于语义匹配的Web信息提取方法研究 [J], 张茂元;邹春燕;卢正鼎3.一种基于语义分析的中文特征值提取方法 [J], 邹娟;周经野;邓成4.一种基于依赖关系的关系数据库语义模式提取方法 [J], 黄晟;王如龙5.一种基于AdaBoost-SVM的流量分类方法 [J], 张震;汪斌强;梁宁宁;程国振因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

简述ocr的基本流程

概括
传统的OCR基于图像处理（二值化、连通域分析、投影分析等）和统计机器学习（Adaboost、SVM），过去20年间在印刷体和扫描文档上取得了不错的效果。

传统的印刷体OCR解决方案整体流程如图。

从输入图像到给出识别结果经历了图像预处理、文字行提取和文字行识别三个
阶段。

图像预处理
●二值化：由于彩色图像所含信息量过于巨大，在对图像中印刷体字符进行
识别处理前，需要对图像进行二值化处理，使图像只包含黑色的前景信息和白
色的背景信息，提升识别处理的效率和精确度。

●图像降噪：由于待识别图像的品质受限于输入设备、环境、以及文档的印
刷质量，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，需要根据噪声的特征对待识
别图像进行去噪处理，提升识别处理的精确度。

●倾斜校正：由于扫描和拍摄过程涉及人工操作，输入计算机的待识别图像
或多或少都会存在一些倾斜，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，就需要
进行图像方向检测，并校正图像方向。

文字检测
文字检测主要有两条线，两步法和一步法。

1.两步法：faster-rcnn.
2.一步法：yolo。

相比于两步法，一步法速度更快，但是accuracy有损失。

文字检测按照文字的角度分。

1.水平文字检测：四个自由度，类似于物体检测。

水平文字检测比较好的算法是CTPN。

2.倾斜文字检测：文本框是不规则的四边形，八个自由度。

倾斜文字检测个人比较喜欢的方法是CVPR的EAST和Seglink。

几种目标识别算法综述

几种目标识别算法综述作者：王东寅杨旺周继平邓磊杜仕攀罗文杰来源：《数码设计》2018年第19期摘要：随着科学技术的进步，作为新一轮产业变革的核心驱动力，计算机视觉技术能在催生新技术、新产品的同时，对传统行业也赋予了较强的发展动力，引发了经济结构的重大变革，实现了社会生产力的整体跃变。

而目标检测、识别是计算机视觉的一个重要研究点，它将计算机图像处理、自动控制、物体识别及其它人工智能领域相结合。

本文将对基于模板的目标识别、基于特征的目标识别、基于分类器的目标识别、基于运动的目标识别这几种识别模型进行详细介绍。

关键词：人工智能;目标识别;分类器中图分类号：TP391 ; 文献标识码：A ; 文章编号：1672-9129（2018）19-0021-01Abstract： With the advancement of science and technology， as the core driving force of a new round of industrial transformation， computer vision technology can give birth to new technologies and new products， and also give strong development momentum to traditional industries，triggering economic structure. The major changes have achieved an overall leap in social productivity. Target detection and recognition is an important research point of computer vision. It combines computer image processing， automatic control， object recognition and other areas of artificial intelligence. This paper will introduce the recognition models based on template-based target recognition， feature-based target recognition， classifier-based target recognition， and motion-based target recognition.Key ;words： artificial intelligence; target recognition; classifier1 前言根据目前的知识可以理解为机器视觉技术就是使用计算机技术来完成人的视觉作用。

MK-LSSVM与AdaBoost-SVM在分类中的比较和研究

MK-LSSVM与AdaBoost-SVM在分类中的比较和研究刘卫华【摘要】对基于多核函数的最小二乘支持向量机算法(MK-LSSVM)和采用支持向量机作为弱分类器的AdaBoost算法(AdaBoost-SVM)这两种新型的分类算法进行了研究.将这两种算法应用于求解心脏单光子发射计算机化断层显像(SPECT)图像数据的二分类问题和iris数据集的多分类问题,并从平均分类精度和平均运行时间两方面进行比较分析.最后通过Sammon映射给出了分类的可视化结果.试验结果验证了MK-LSSVM算法和AdaBoost-SVM算法的有效性和可行性,且MK-LSSVM算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比AdaBoost-SVM更快的训练速度.【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2013(034)005【总页数】4页(P13-15,19)【关键词】多核核函数;最小二乘支持向量机;AdaBoost算法;神经网络;拉格朗日函数;分类精度【作者】刘卫华【作者单位】兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TP1810 引言支持向量机(support vector machine，SVM)作为一种新的数据分类和函数估计方法［1］，越来越受到人们的重视。

近几年出现了许多对标准支持向量机的改进方法，最小二乘支持向量机(least squares support vector machines，LS-SVM)［2］就是其中的一种。

该方法采用等式约束代替了标准支持向量机的不等式约束，其实质是求解线性方程组，这极大地简化了计算的复杂性，提高了训练速度和测试速度。

集成分类方法是将多个弱分类器通过一定的策略组装，充分利用多个弱分类器的特性，达到提高总的分类精度的目的。

AdaBoost是集成分类方法中具有代表性的算法，将支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的集成分类算法［3］(AdaBoost-SVM)已经得到了广泛应用。

基于GA-CFS和AdaBoost算法的网络流量分类

基于GA-CFS和AdaBoost算法的网络流量分类剌婷婷;师军【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(29)9【摘要】鉴于特征属性选择在网络流量分类中占据重要地位,为了确定最优特征子集,利用CFS作为适应度函数的改进遗传算法(GA-CFS),从网络流量的249个属性空间中提取主要属性并最终选定18个特征组合作为最优特征子集.通过AdaBoost 算法把一系列的弱分类器提升为强分类器,对网络流量进行了深入的分类研究.实验结果表明,基于GA-CFS和AdaBoost的流量组合分类方法较弱分类器具有较高的分类准确率.%The selection of feature attribute plays an important role in the network traffic classification. This paper applied a method considering the CFS algorithm as the fitness function of the improved genetic algorithm (GA-CFS) in order to extract the main flow statistical attributes in the space of 249 attributes and selected 18 attributes of a flow as the best feature subset. Finally it used the AdaBoost algorithm to enhance a series of weak classifiers to the strong classifiers. At the same time, it fulfilled the classification of the network traffic, and further studied the network traffic intensively. The experimental results indicate that GA-CFS and AdaBoost algorithm can achieve higher classification precision compared with the weak classifiers.【总页数】4页(P3411-3414)【作者】剌婷婷;师军【作者单位】陕西师范大学计算机科学学院,西安710062;陕西师范大学计算机科学学院,西安710062【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于一维卷积神经网络的网络流量分类方法 [J], 李道全; 王雪; 于波; 黄泰铭2.基于改进双线性卷积神经网络的恶意网络流量分类算法 [J], 顾兆军;郝锦涛;周景贤3.一种基于残差网络的改进网络流量分类算法 [J], 陆煜斌;宣涵;王炎豪;徐凯;朱嘉豪;沈建华4.一种基于残差网络的改进网络流量分类算法 [J], 陆煜斌;宣涵;王炎豪;徐凯;朱嘉豪;沈建华5.对抗攻击威胁基于卷积神经网络的网络流量分类 [J], 羊洋;陈伟;张丹懿;王丹妮;宋爽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于SVM的流量识别算法研究与应用

基于SVM的流量识别算法研究与应用一、引言网络安全作为当前互联网发展的一个重要方面，一直备受社会关注。

其中，流量识别作为网络安全的基础和核心技术之一，能够对网络流量进行分析和识别，进而发现和解决网络安全威胁，保障网络安全。

与此同时，随着网络带宽的不断增大和网络应用的多样化，流量识别技术也不断发展，从最初的基于端口号的分类到现在的深度学习模式，其技术难度和识别效果也在不断提高。

本文将围绕基于SVM的流量识别算法展开研究和应用探讨。

二、SVM算法原理及其应用SVM，即支持向量机，是一种广泛应用于分类和回归分析的算法。

它基于统计学习理论，通过将数据拟合到高维空间上，然后找到能够最大化类别边界的超平面，以达到对数据的分类目的。

而在流量识别中，SVM算法的应用具有一定的优越性。

因为在网络中，不同类型的流量通常具有不同的特征和行为模式，因此可以将网络流量数据高维度表示为数据特征向量，通过对特征向量的训练，得到SVM分类器模型，然后通过该模型实现网络流量的分类和识别。

三、SVM算法在流量识别中的应用实践具体而言，SVM算法在流量识别中的应用可以分为以下几个步骤：1、特征提取：通过网络流量抓包工具，获取网络数据包，并通过预处理方式将其处理成符合SVM算法训练要求的数据格式，比如向量形式。

2、数据预处理：将获得的向量数据样本根据特征分解等数学方法转化为向量空间模型，然后通过标准化、归一化等方法对向量进行预处理，以处理数据标准化问题。

3、训练模型：通过SVM算法对预处理后的数据集进行训练，以构建SVM模型。

具体而言，通过对训练数据进行分类和回归分析，生成支持向量，并根据支持向量构建分离超平面，最终得到SVM分类器。

4、流量识别：利用已训练好的SVM模型对输入的流量数据进行分类和识别，以判断其所属类型并做相应处理。

比如可以通过对恶意流量进行数据包拦截和流量控制，以保证网络安全。

四、SVM算法的优势与不足虽然SVM算法在流量识别中具有一定的优势，但同时也存在一些不足之处。

基于机器学习的网络入侵检测技术综述

基于机器学习的网络入侵检测技术综述随着互联网的迅速发展和普及，网络安全问题也日益突出。

网络入侵成为一个严重的威胁，给个人、企业乃至国家带来了巨大的损失。

为了提高网络安全水平，研究人员提出了各种网络入侵检测技术。

其中，基于机器学习的方法因其高效且准确的特点而备受关注。

本文将对基于机器学习的网络入侵检测技术进行综述。

首先，我们需要了解什么是网络入侵。

网络入侵指的是未经授权的个人或组织通过网络对目标系统进行非法活动，例如窃取数据、破坏系统等。

传统的网络入侵检测方法主要是通过特征匹配，即事先定义好的规则匹配入侵行为所具有的特征。

但是，这种方法往往难以适应日益复杂多变的入侵手段。

基于机器学习的网络入侵检测技术通过训练算法从大量的网络数据中学习入侵模式，进而对新的网络流量进行分类。

其中，最常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、朴素贝叶斯等。

支持向量机是一种常用的分类算法，它通过找到一个超平面将不同类别的数据分开。

在网络入侵检测中，支持向量机可以学习到入侵和正常流量的不同特征，从而能够对新的数据进行准确分类。

然而，支持向量机的训练过程比较耗时，且对于大规模数据的处理存在困难。

决策树是一种以树形结构表示的分类模型，它能够根据特征的重要性依次进行划分。

在网络入侵检测中，决策树可以根据网络流量的各种特征进行分类。

与支持向量机相比，决策树的训练速度更快，但在处理高维数据和特征选择上存在一定的困难。

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间是相互独立的。

在网络入侵检测中，朴素贝叶斯可以学习到入侵和正常流量之间的概率分布，从而能够对新的数据进行分类。

然而，朴素贝叶斯算法对于特征之间的依赖关系的处理存在一定的局限性。

除了上述几种常用的机器学习算法，还有一些其他的技术被应用于网络入侵检测中。

例如，深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够提取更复杂的特征，从而提高网络入侵检测的准确性。

智能交通系统中的车辆目标检测与追踪算法

智能交通系统中的车辆目标检测与追踪算法智能交通系统是利用先进的信息技术和通信技术对交通进行全方位的监控、调度和管理的系统。

而车辆目标检测与追踪算法则是智能交通系统中至关重要的一环，它负责自动识别交通场景中的车辆目标，并对其进行准确追踪。

车辆目标检测是指通过智能感知技术，从视频或图像中提取出所有车辆目标的过程。

在智能交通系统中，车辆目标检测算法可以分为传统的基于特征的方法和近年来兴起的基于深度学习的方法。

传统的基于特征的车辆目标检测方法通常使用Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征和SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征等来表示图像中的车辆目标。

然后利用机器学习算法如支持向量机（SVM）、AdaBoost等进行目标分类和检测。

这类方法在车辆目标检测方面取得了一定的成果，但其性能受到特征提取的限制，对光照、视角等因素较为敏感。

近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的车辆目标检测算法取得了突破性的进展。

这类方法通常使用卷积神经网络（CNN）作为主要的特征提取器，并结合目标检测算法来实现车辆目标的检测和定位。

著名的深度学习目标检测算法包括FasterR-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。

这些算法具有更高的准确率和鲁棒性，能够在不同场景和复杂背景下实现精确的车辆目标检测。

在车辆目标检测的基础上，车辆目标追踪算法负责对目标进行连续追踪和更新。

在智能交通系统中，车辆目标追踪算法需要解决车辆在跟踪过程中的尺度变化、外观变化、遮挡和漂移等问题。

传统的车辆目标追踪方法主要基于相关滤波器、粒子滤波器和卡尔曼滤波器等技术。

这些方法利用车辆目标的运动模型或外观模型进行预测和更新，以实现连续追踪。

但是，由于车辆目标在跟踪过程中的外观变化和遮挡问题，这些方法容易出现跟踪失败的情况。

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［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｒｅａｌｔｉｍｅｔｒａｆｉｆｃｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）
率能够达到８５％以上。
关键字：计算机应用技术；实时流量识别；ＳＶＭ；Ａｄａｂｏｏｓｔ；准确率
中图分类号：ＴＰ３９９文献标识码：ＡＤＯ１：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３ — ６９７０．２０１３．０９．０１９本文著录格式：【１１全］良添．基于ＳＶＭ和Ａｄａｂｏｏｓｔ解决实时流量识别问题 Ⅱ ］＿软件，２０１３，３４（９）：６１ — ６４
０引言
上个世纪中期以来，信息网络技术给人类社会带来了极大
的变化。近几年，互联网的普及，移动互联网技术的快速发展，
ＱｏＳ。因此，下一代网络架构是近年的一个研究热点。对业务流
量的实时识别是下一代网络研究中的重要内容，它能够提高网
络对业务ＱｏＳ的支持能力。
ａｎｄＡｄａｂｏｏｓｔａｌｇｏｉｒｔｈｍ，ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｉｓｉｆｅｌｄ．ＴｈｉｓａｌｇｏｒｉｈｍｔｃｏｕｌｄｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｆＳＶＭｂｙｕｓｉｎｇＡｄａｂｏｏｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｒｅｂｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｈｅｔＳＶＭｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒｉｎｒｅａｌ－ｉｔｍｅｔｒａｉｃｆｒｅｃｏｎｉｇｔｉｏｎ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｓｒｕｋｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｈｅｔａｃｃｕｒａｃｙｏｆｅａｒｌ－ｔｉｍｅｒｔａｉｃｆｉｄｅｎｉｔｉｆｃａｔｉｏｎｃｏｕｌｄｂｅｍｏｅｒｈａｔｎ８５％ｂｙｕｓｉｎｇｔｈｉｓａｌｇｏｉｒｔｈｍ．
这种方法将ＳＶＭ算法使用在Ａｄａｂｏｏｓｔ算法框架中，通过Ａｄａｂｏｏｓｔ算法来提高ＳＶＭ算法的对流量样本学习能力，改善了ＳＶＭ算法在实时流量识别中的准确率，从而改善识别器的性能。仿真实验证明，通过设定算法的迭代次数，这种方法的实时流量识别准确
流量识别是指按照网络应用类型（如ＰＰｌｉｖｅ，ＦＴＰ，Ｗｅｂ等），
使人们摆脱了地理位置的束缚，能够随时随地通过网络进行信息
查询、人际交往、学习及娱乐等活动，使生活得到了很大的方便。
将具有相同五元组的ＴＣＰ或者ＵＤＰ流进行分类。而流量识别的实时性是指流量识别要在业务传输的初始阶段就完成，使网络能够做出准确的流量控制和选路决策。
ＳｏｌｖｅｔｈｅＲｅａ１．ｔｉｍｅＴｒａｉｃｆＩｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍＷｉｔｈＳＶＭａｎｄＡｄａｂｏｏｓｔ
ＱＵＡＮＬｉａｎｇ — ｔｉａｎ
软件２０１３年第３４卷第９期
ＳＯＦＴＷＡＲＥ
国际ＩＴ传媒品牌
基于ＳＶＭ和Ａｄａｂｏｏｓｔ解决实时流量识别问题
全Байду номын сангаас良添
（北京邮电大学网络技术研究院北京市１００８７６）
摘
要针对当前实时流量识别技术上的不足，本文基于支持向量机算法（ＳＶＭ）和Ａｄａｂｏｏｓｔ算法，提出了一种实时流量识别算法。
ｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｊｉｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７６，Ｃｈ／ｎａ）
［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］Ｃｏｍｐｕｔｅｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｒｅａｌｔｉｍｅｔｒａｉｃｆｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｉｔｏｎ；ＳＶＭ；Ａｄａｂｏｏｓｔ；ａｃｃｕｒａｃｙ