静态特征

摘要： 本文基于密码算法设计了计算机病毒检测系统,详细分析了密码算法,并进行了系统测试。结果发现,此系统不仅可自动迅速识别计算机病毒内的密码算法,还可准确跟踪检测计算机病毒运行时的密码算法调用与加密过程,同时可由病毒加壳、加密通信、加密文件等视角分析以全面刻画病毒。

摘要： Android恶意软件的爆炸式增长给用户带来了严重的危害,而现有的应对方法普遍侧重于提升检测的正确率,较少考虑误报和漏检这两类误判情况。针对上述问题,提出一种基于信息量差加权集成的Android恶意软件检测方法。提取样本中权限和Intent这两类静态特征构造多组特征集;基于Stacking分层策略,将正负样本分类正确事件和分类错误事件的信息量差作为贡献度量,根据度量值指导基学习器加权集成,以获得最佳分类效果。实验结果表明,在由Drebin和Contagio构成的恶意样本集中,该方法的检测正确率在0.951~0.985之间,误报率和漏检率低至0.008和0.004,对比其他检测方法具有明显的优势。

摘要： 为实时准确地检测视频监控的火灾信号,减少火灾误报,提出1种基于静态特征和动态行为的火灾检测方法.利用改进的Faster RCNN检测模型,根据可疑火灾区域的颜色特征和空间特征对其进行目标检测和特征降维,与传统的Faster RCNN相比平均检测精度提升5％;利用ILSTM对连续帧中的特征进行累加,对短期内是否发生过火灾进行分类.连续的短期决策在1min内以多数票表决最后决策.结果表明:方法将火灾检测的准确率提升到97.92％,并成功解释火焰和烟雾的时间行为.

摘要： 每个调式音级都具有其各自的功能与色彩特征.这种特征,与各个调式音级潜在的"隐形结构"相关.这种调式音级的"隐形结构"隐而未现,却是支撑每个音级之特性的内在逻辑结构.从调式音级"隐形结构"的静态-动态特征及其"三度叠置"外显形式的新的观察角度着眼,可以揭示诸调式音级之各自特征的内在成因.调式音级"隐形结构"观,不仅具有重要的理论价值,也具有与音乐欣赏、音乐理解密切相关的重要应用价值.

摘要： 针对现有恶意软件分类方法融合的静态特征维度高、特征提取耗时、Boosting算法对大量高维特征样本串行训练时间长的问题,提出一种基于静态特征融合的分类方法.提取原文件和其反编译的Lst文件的灰度图像素特征、原文件的结构特征和Lst文件的内容特征,对特征融合和分类.在训练集采样时启用GOSS算法减少对训练样本的采样,使用LightGBM作为分类器,该分类器通过EFB对互斥特征降维.实验证明在三类特征融合下分类准确率达到了97.04％,通过启用GOSS采样减少了29％的训练时间,在分类效果上,融合的特征优于融合Opcode n-gram的特征,LightGBM优于传统深度学习和机器学习算法.

摘要： 目的 研发一套步态采集与分析系统,并验证其应用于膝关节骨关节炎患者的步态定量记录与分析的可行性及效果.方法 收集2017年4月至2018年10月于门诊19例膝关节骨关节炎(knee osteoarthritis,KOA)患者和19例健康志愿者的步态数据,利用基于深度相机的步态数据记录软件其步态数据.19例膝关节骨关节炎患者中,男9例,女10例,年龄(50.1±9.4)岁;19位健康志愿者中,男8例,女11例,年龄(50.7±10.3)岁.从采集的步态数据中,自动计算静态步态特征如步速、步长、步幅等,以及动态步态特征,并进行统计学差异分析,判断这些定量步态特征与膝关节骨关节炎的相关程度.结果 将深度相机采集的步态数据与Motion Analysis多红外相机系统所采集的数据比较,采集的膝关节夹角的平均角度误差为0.98°,证明了深度相机所记录的步态数据的正确性.KOA组和健康组步态特征的统计学差异分析表明,P＜ 0.05的步态特征包括步速(r=-0.922,P＜0.001),步长(r=-0.897,P=0.004),步幅(r=-0.914,P＜ 0.001),左右膝关节夹角动态特征(r=0.775,P=0.001).结论 基于深度相机的步态采集与分析系统,可准确记录和存储膝关节骨关节炎患者的步态数据,所提取的步态定量特征对于膝关节骨关节炎患者和健康组有统计学差异,能为骨关节步态分析提供帮助.

摘要： 目的 研究同一人站姿较坐姿水平桌面书写电磁式触屏电子签名笔迹静态、动态特征变化的规律.方法 抽取52名志愿者分别以坐姿、站姿水平桌面采用常、慢、快3种速度用电磁数位压感笔书写签名;采取卡方检验、配对样本t检验统计分析特征的变化.结果 站姿较坐姿书写电磁式触屏电子签名静态特征的变化主要表现为书写水平降低、字间距增大、字体变大、字形更加圆润、搭配比例变化、收笔拖笔、笔画抖动弯曲、连笔增多;动态特征的变化主要表现为书写压力、速度曲线在重叠比对下存在少量差异,平均书写压力、速度增加、抬笔次数、总书写时长、空中时长、运笔时长减少;书写水平、书写速度、身高因素也会影响特征的变化.结论 电磁式触屏电子签名特征的分析应该考虑站姿、坐姿的不同,以及书写水平、速度、身高因素的影响;检验中应结合案情,根据检材的形成条件收集样本,以提高鉴定意见的准确性.

摘要： 苏;区块位于苏里格气田中区中部。区块面积850km^(2),区内提交山1、盒8段探明和基本探明储量1373.2×10^(8)m^(3),含气面积835km^(2)。其中开展试验的;井区总面积115km^(2),开展试验30口井,其中25口直/定向井,5口水平井。本文按照测井、完井。压裂。评估等关键技术的方法,从静态、动态、试气等角度来考察与斯伦贝谢合作的效果及适用性。

摘要： 由于Android系统的开放性,恶意软件通过实施各种恶意行为对Android设备用户构成威胁.针对目前大部分现有工作只研究粗粒度的恶意应用检测,却没有对恶意应用的具体行为类别进行划分的问题,提出了一种基于静态行为特征的细粒度恶意行为分类方法.该方法提取多维度的行为特征,包括API调用、权限、意图和包间依赖关系,并进行了特征优化,而后采用随机森林的方法实现恶意行为分类.在来自于多个应用市场的隶属于73个恶意软件家族的24553个恶意Android应用程序样本上进行了实验,实验结果表明细粒度恶意应用分类的准确率达95.88％,综合性能优于其他对比方法.

摘要： 统计数据表明,在木马所有的传播途径中,通过"网页挂马"方式所传播的占据70%以上,因此对网站挂马进行监测是十分必要的.本文结合静态特征匹配和动态行为分析方法的优缺点,提出并实现了一个网站挂马监测系统.系统测试表明,本系统能够快速、准确地监控和发现挂马网页,并能有效获取木马样本,也将为国家相关部门及应急响应机构提供发现大规模网络安全事件的平台.

摘要： 本文研究区域属于三角洲前缘相沉积，河道砂体发育规模小，油藏类型为岩性、构造-岩性油藏。通过生、储、盖、圈的静态特征、分布、空间组合及其时间域的动态演化研究，得出某油田北部外扩地区位于鼻状构造的"回凹处"是有利的油气运移通道，由于断层及岩性的遮挡，使得该处能够聚集油气，而在明水组末期的一次大的构造反转使得该处青一段生油岩的油气向上运移而聚集到此。平面上及垂向上由于断层等因素的影响使得油水分布复杂,为下步开发提供技术支撑。

摘要： 通过对足底压力中心(COP)轨迹的分析探讨,纵向研究女性在妊娠期以及产后动态(步态)和静态(站立)时身体的平衡性变化,引导孕妇积极应对妊娠期身体的变化,防止运动损伤的发生,同时也为妊娠期女性产品的发展提供理论参考.

摘要： 通过对足底压力中心(COP)轨迹的分析探讨,纵向研究女性在妊娠期以及产后动态(步态)和静态(站立)时身体的平衡性变化,引导孕妇积极应对妊娠期身体的变化,防止运动损伤的发生,同时也为妊娠期女性产品的发展提供理论参考.

摘要： 通过对足底压力中心(COP)轨迹的分析探讨,纵向研究女性在妊娠期以及产后动态(步态)和静态(站立)时身体的平衡性变化,引导孕妇积极应对妊娠期身体的变化,防止运动损伤的发生,同时也为妊娠期女性产品的发展提供理论参考.

摘要： 通过对足底压力中心(COP)轨迹的分析探讨,纵向研究女性在妊娠期以及产后动态(步态)和静态(站立)时身体的平衡性变化,引导孕妇积极应对妊娠期身体的变化,防止运动损伤的发生,同时也为妊娠期女性产品的发展提供理论参考.

摘要： 提出一种新型电磁式双凸极无刷直流电机,它是在双凸极永磁电机基础上,用电励磁代替原电机的永磁结构,发电运行时,取消了原电机中的功率变换器和转子位置传感器,电机的结构和制造工艺简单,可靠性高,成本低.本文采用三维电磁场有限元法来精确分析一台原理样机的静态特性及其稳态特性,并与实验结果进行了比较.

摘要： 提出一种新型电磁式双凸极无刷直流电机,它是在双凸极永磁电机基础上,用电励磁代替原电机的永磁结构,发电运行时,取消了原电机中的功率变换器和转子位置传感器,电机的结构和制造工艺简单,可靠性高,成本低.本文采用三维电磁场有限元法来精确分析一台原理样机的静态特性及其稳态特性,并与实验结果进行了比较.

摘要： 提出一种新型电磁式双凸极无刷直流电机,它是在双凸极永磁电机基础上,用电励磁代替原电机的永磁结构,发电运行时,取消了原电机中的功率变换器和转子位置传感器,电机的结构和制造工艺简单,可靠性高,成本低.本文采用三维电磁场有限元法来精确分析一台原理样机的静态特性及其稳态特性,并与实验结果进行了比较.

摘要： 提出一种新型电磁式双凸极无刷直流电机,它是在双凸极永磁电机基础上,用电励磁代替原电机的永磁结构,发电运行时,取消了原电机中的功率变换器和转子位置传感器,电机的结构和制造工艺简单,可靠性高,成本低.本文采用三维电磁场有限元法来精确分析一台原理样机的静态特性及其稳态特性,并与实验结果进行了比较.

摘要： 本发明公开了一种输变电设备多维静态参量的关键特征提取方法，包括：根据输变电设备长期运行过程中的参量信息，将各参量所占比重进行量化；依托参量量化的结果，得到设备部件的量化矩阵；对所得矩阵进行标准化、正交化，得到相关系数矩阵；对相关系数矩阵进行奇异值分解，得到特征值和特征向量；根据特征值的累计贡献率，确定主成分的个数；对各主成分进行加权，计算出主成分的综合得分，利用权重对各基础参量进行排名和评价；将基础参量的权重向量归一化，从基础参量中选出关键参量。本发明通过对输变电设备准实时、静态参量的关键特征提取，能够实现参量的精简，提取出与设备缺陷、故障息息相关的参量，为生产实践带来指导意义。

摘要： 一种基于特征融合的静态恶意代码分类方法，它属于静态恶意代码特征提取和融合领域。本发明解决了传统静态恶意代码检测和分类方法仅考虑了单一维度特征的问题。本发明将hash值转换成像素矩阵生成灰度图像，再提取图像纹理全局特征和局部特征，并将全局特征和局部特征融合，在获取恶意代码图像全局特征信息的前提条件下突出局部特点。基于控制流程图的n‑gram方法对操作码进行特征提取，这种方法的检测颗粒度较小，与控制流程图相结合会得到代码上下文之间的关联，从而将操作码转换成特征向量形式。将两种特征向量融合成一个向量，弥补了在单一层面提取特征的局限性。本发明方法可以应用于对静态恶意代码进行分类。

摘要： 本发明公开的一种基于静态置信度传播的动态特征点筛选方法，属于动态同时定位与地图构建领域。本发明通过创建一个网络线程，并且仅在关键帧上进行语义分割，同时在置信度线程上在非关键帧上通过静态置信度的传播来跟踪和预测特征点的状态，通过帧之间的刚体变换以及上一帧的特征点状态结果确定当前帧的静态置信度，通过当前帧的静态置信度和距离当前帧最邻近的关键帧的语义分割结果确定当前帧中的特征点状态，将当前帧中的特征点状态结果用于确定下一帧的静态置信度，能够快速、有效地判断特征点的状态，从而能够实现运动物体区域的快速检测和滤除。本发明在保证定位精度的情况下，有效降低动态特征点筛选的时间复杂度，提高视觉SLAM的高效性。

摘要： 本发明公开了一种基于动态特征辅助的静态手势意图识别方法、系统及车辆，包括以下步骤：步骤1、手部检测；步骤2、手部追踪，步骤3、静态手势分类，步骤4、判断空间位置，步骤5、连续帧识别，步骤6、动态特征提取及判断，步骤7、静态手势判断输出，步骤8、车机应用事件响应。本发明基于用户手部动作信息，对静态手势动作进行分类，同时结合静态手势操控过程中前向手部动作趋势特征，能够更加准确地识别出用户的静态手势意图，减少了相似手势静止无操作或无意识随意挥动导致的误识别情况，降低了误触发率，从而提升用户座舱手势操控功能体验。

摘要： 本发明涉及一种模拟汞尾矿中重金属释放特征的静态浸泡试验方法，属于有色金属冶炼领域和环境化学领域，其方法步骤为：（1）采集汞尾矿，搜集尾矿堆存地的气象水文资料；（2）采用静态浸泡试验模拟在降雨后积水条件下汞尾矿中重金属的释放情况；（3）确定重金属汞释放的最佳条件，对浸泡液中重金属浓度、pH变化、电导率变化进行监测分析，得出在自然降雨后积水条件下汞尾矿中重金属的释放特征。本发明不仅解决了目前汞尾矿堆存所造成的重金属二次污染评价问题，也对矿区周围汞污染的预防和控制提供了重要的参考价值。

摘要： 本发明涉及一种静态特征与动态页面特征结合的WEB弱口令检测方法，属于信息安全领域。本发明发送至少两次错误的密码判断是否产生动态返回值并获取EL；当返回页面中存在黑名单列表的关键字时，则说明口令错误；若不存在则进入下一步判断；判断用户名和密码的键名是否存在于跳转后的页面中，若存在说明本组口令错误，继续进行下一次判断；若不存在，则进行下一步判断；将返回页面的总长度与EL相比较，若相等，则认为本组口令为错误口令，否则将进入下一步判断；依次发送一个错误的密码e1，和从上一步得到的待检测口令s，若返回页面长度相等则认为本组密码错误，若不相等则本组密码正确。本发明可用于WEB系统的弱口令以及万能密码检测，准确率高。

摘要： 本发明涉及一种静态特征与动态页面特征结合的WEB弱口令检测方法，属于信息安全领域。本发明发送至少两次错误的密码判断是否产生动态返回值并获取EL；当返回页面中存在黑名单列表的关键字时，则说明口令错误；若不存在则进入下一步判断；判断用户名和密码的键名是否存在于跳转后的页面中，若存在说明本组口令错误，继续进行下一次判断；若不存在，则进行下一步判断；将返回页面的总长度与EL相比较，若相等，则认为本组口令为错误口令，否则将进入下一步判断；依次发送一个错误的密码e1，和从上一步得到的待检测口令s，若返回页面长度相等则认为本组密码错误，若不相等则本组密码正确。本发明可用于WEB系统的弱口令以及万能密码检测，准确率高。

摘要： 本发明涉及一种融合图像静态特征和长短时运动特征的行人检测方法，包括以下步骤：1)提取输入图像的LUV颜色特征；2)提取输入图像的梯度幅值特征；3)提取输入图像的方向梯度直方图特征；4)基于Lucas‑Kanande方法获取输入图像连续帧之间的光流；5)基于光流累积与平移变换对齐连续帧；6)长短时运动特征的提取；7)通道特征聚合；8)基于Adaboost与滑动窗口法提取行人候选框：9)基于非极大值抑制方法的行人窗口提取，完成行人检测。与现有技术相比，本发明具有结合静态特征和运动特征，提升行人识别的准确率等优点。

摘要： 本发明提供了一种基于图像静态特征的摔倒检测方法，所述方法包括：获取目标实时图像，并对目标图像进行预处理；搭建YOLOv3改进算法检测模型，提取目标区域；对所述目标区域利用OpenPose算法提取人体关键点；以及根据所述人体关键点特征基于摔倒检测算法进行摔倒行为分析。本发明的基于图像静态特征的摔倒检测方法可降低检测成本、满足实时性要求并具有良好检测效果。

摘要： 本发明公开了一种基于静态特征和动态插桩的区块链交易监测方法及系统，通过交易数据静态语义分析以及交易重放动态执行检测的方式，最大程度地降低恶意交易的检测误报率，更准确地区分恶意交易和正常交易行为，并通过智能合约虚拟机插桩和动态污点分析的方法，检测交易中敏感数据的传播行为；同时利用了机器学习的方法，分析了恶意交易行为和正常交易行为通过系统动静态的方法检测后的返回结果，并增加了最后的研判阶段，可以有效判断该交易是否为恶意交易。本发明可检测区块链相应智能合约的交易，并辅助了机器学习算法采用静态特征分析和动态执行检测结合分析的方式有效提高检测准确率，对于提升检测准确度有着显著效果。