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。

基于深度学习的加密流量识别研究综述及展望

0引言加密流量主要是指在通信过程中所传送的被加密过的实际明文内容。

在安全和隐私保护需求的驱动下，网络通信加密化已经成为不可阻挡的趋势。

加密网络流量呈现爆炸增长，安全超文本传输协议（Hyper Text Transfer Protocol over Secure，HTTPS）几乎已经基本普及。

但是，加密流量也给互联网安全带来了巨大威胁，尤其是加密技术被用于网络违法犯罪，如网络攻击、传播违法违规信息等。

因此，对加密流量进行识别与检测是网络恶意行为检测中的关键技术，对维护网络空间安全具有重要意义。

随着流量加密与混淆的手段不断升级，加密流量分类与识别的技术逐步演进，主要分为基于端口、基于有效载荷和基于流的方法。

基于端口的分类方法通过假设大多数应用程序使用默认的传输控制协议（Transmission Control Protocol，TCP）或用户数据报协议（User Datagram Protocol，UDP）端口号来推断服务或应用程序的类型。

然而，端口伪装、端口随机和隧道技术等方法使该方法很快失效。

基于有效载荷的方法，即深度包解析（Deep Packet Inspection，DPI）技术，需要匹配数据包内容，无法处理加密流量。

基于流的方法通常依赖于统计特征或时间序列特征，并采用机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等算法进行建模与识别。

此外，高斯混合模型等统计模型也被用于识别和分类加密流量。

虽然机器学习方法可以解决许多基于端口和有效载荷的方法无法解决的问题，但仍然存在一些局限：（1）无法自动提取和选择特征，需要依赖领域专家的经验，导致将机器学习应用于加密流量分类时存在很大的不确定性；（2）特征容易失效，需要不断更新。

与大多数传统机器学习算法不同，在没有人工干预的情况下，深度学习可以提取更本质、更有效的检测特征。

因此，国内外最近的研究工作开始探索深度学习在加密流量检测领域中的应用。

基于已有研究工作，本文提出了基于深度学习的加密流量分类的通用框架，主要包括数据预处理、特征构造、模型与算法选择。

基于SVM的网络异常流量检测模型研究

基于SVM的网络异常流量检测模型研究随着互联网的普及和网络安全问题的不断凸显，网络异常流量检测逐渐成为入侵检测系统（IDS）中的一项重要功能。

基于机器学习算法的IDS近年来备受青睐，而支持向量机（SVM）作为一种优秀的分类算法，已被广泛应用于网络异常流量检测领域。

本文将简要介绍SVM算法以及其在网络异常流量检测中的应用，并探讨目前存在的问题和未来的研究方向。

一、SVM算法概述SVM是一种二分类的机器学习算法，它的基本思想是将数据映射到高维空间，使得数据在该空间下能够被分为两类。

而分类的边界则是一个超平面，SVM目的就是找到一个能够将这两类数据分开的最优超平面。

具体而言，SVM会计算出每个样本点到分界线的距离，并选择最大的间隔作为划分标准。

SVM算法具有以下优点：1. 解决高维问题：SVM通过将数据映射到高维空间，可以解决原始特征空间无法处理的问题。

2. 可避免局部极小值问题：SVM采用最大化间隔的方法求解分类超平面，避免了局部极小值的情况。

3. 泛化能力强：SVM的泛化能力强，对于噪声和小样本具有较好的鲁棒性。

二、基于SVM的网络异常流量检测模型在网络异常流量检测中，SVM被广泛应用于流量分类和异常检测。

与传统的基于规则的IDS相比，SVM算法可以根据历史数据学习攻击者的行为模式，有效地识别新的攻击特征，具有更高的检测精度和泛化能力。

在流量分类中，SVM算法通过对已分类的数据进行训练，学习到攻击的特征，再对未分类数据进行分类。

而在异常检测中，SVM通过对正常数据进行学习，构建一个正常的数据模型，对新数据进行判断。

当新数据与正常数据的分布不一致时，即被判断为异常流量。

三、SVM算法在异常流量检测中的问题和挑战尽管SVM算法在异常流量检测中具有优异的性能，但仍面临一些问题和挑战。

1. 样本不平衡问题：在异常流量检测中，正常流量的样本数量往往比异常流量大得多，导致训练出的分类器不够准确。

2. 数据特征提取问题：SVM算法需要对数据进行高维映射，而选择哪些特征对于分类器的准确性具有极大的影响。

基于SVM的网络异常流量检测技术研究

基于SVM的网络异常流量检测技术研究近年来，随着互联网技术的发展和人们生活的日趋依赖于互联网，网络异常流量的问题成为了互联网安全领域的一个热点问题。

网络异常流量一旦发生，不仅会导致网络运行的不稳定，还可能会造成网络瘫痪等问题。

因此，对于网络异常流量的检测和预测技术的研究，一直是互联网安全领域研究者所关注的热点问题。

目前，基于机器学习算法的网络异常流量检测技术已经成为互联网安全领域的一个重要研究方向。

其中，基于SVM的网络异常流量检测技术因其良好的分类效果和高准确率而备受研究者所青睐。

SVM（Support Vector Machine）是一种二分类模型，其核心思想是将样本分割成两个类别，然后基于样本的特征属性将数据映射到一个高维空间，再在这个空间里寻找一个最佳的超平面，将两类数据点最大化地分开。

SVM算法在处理线性可分的样本时有优越的效果，随着SVM算法的不断发展，其可以对非线性可分的样本进行分类，具有很高的分类准确率和一定的鲁棒性。

基于SVM的网络异常流量检测技术主要包括以下几个步骤：1. 收集数据：网络异常流量是指在网络中出现了异常的流量数据，因此，收集网络流量数据是网络异常流量检测的前提。

网络流量数据可以通过网络流量分析器（NetFlow）等工具来进行采集。

2. 数据预处理：网络流量数据通常存在许多噪声和冗余信息，这些信息会影响分类器的性能，因此在对网络流量数据进行分类前，需要对其进行预处理。

预处理的内容包括：特征提取和特征选择。

特征提取是指从原始的网络流量数据中提取有效的特征属性，以供分类器进行分类。

特征选择是指对所收集的特征属性进行筛选和分析，选择出最具有代表性、区分性和独立性的特征属性。

3. 构建分类器模型：基于SVM的网络异常流量检测技术依赖于建立一个分类器模型，该模型通过训练已知类型的网络流量数据来构建出来。

通常，可以将网络流量数据分为正常流量和异常流量两种类型，其中正常流量数据用于训练分类器，异常流量数据用于测试分类器模型的性能。

流量识别的AdaBoost算法参数调优

流量识别的AdaBoost算法参数调优AdaBoost算法是一种常用的流量识别算法，通过迭代训练多个弱分类器并结合它们的结果来构建一个更强大的分类器。

在使用AdaBoost算法进行参数调优时，可以考虑以下几个方面。

1. 弱分类器的选择：在AdaBoost算法中，弱分类器的选择对整个算法的性能影响较大。

可以尝试使用不同的弱分类器作为基分类器，比如决策树、支持向量机等。

不同的弱分类器适用于不同的数据集和任务，根据具体情况选择适合的分类器。

2. 学习率（Learning Rate）的设置：学习率是AdaBoost算法中用于控制弱分类器权重更新幅度的参数。

通过调整学习率的大小可以影响算法的收敛速度和稳定性。

一般来说，较小的学习率会增加算法的稳定性，但可能需要更多的迭代次数才能达到较好的性能。

可以尝试不同的学习率，观察其对算法性能的影响。

3. 样本权重的更新方式：AdaBoost算法通过更新样本权重来使得分类器对错误分类的样本有更高的关注度。

常见的样本权重更新方式有指数损失和对数损失等。

可以根据具体需求选择合适的样本权重更新方式，并观察其对算法性能的影响。

4. 弱分类器的数量：AdaBoost算法通过迭代训练多个弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。

可以尝试不同数量的弱分类器，观察其对算法性能的影响。

需要注意的是，当弱分类器数量过多时，可能会导致过拟合的问题，需要进行适当的正则化处理。

5. 特征选择和特征提取：在流量识别的任务中，特征的选择和提取对算法性能至关重要。

可以结合领域知识和特征工程的技巧，选择适合的特征，并进行相应的预处理。

比如，可以使用降维技术来减少特征的维度，或使用特征选择方法来筛选出最具有代表性的特征。

总之，AdaBoost算法的参数调优需要结合具体的数据集和任务来进行。

在调优过程中需要反复尝试不同的参数组合，并根据实验结果进行评估和选择。

通过合理调整算法参数，可以提高流量识别算法的准确性和性能。

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

摘要：针对传统的P2P 流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点，将机器学习中AdaBoost 算法的良好分类能力和SVM 的泛化能力结合起来，提出一种基于AdaBoost-SVM 组合算法的P2P 网络流量识别模型，将SVM 作为AdaBoost 的基分类器，运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P 流量识别。

最后，以4种P2P 流量数据为研究对象在MATLAB 上进行仿真，仿真结果表明，提出的AdaBoost-SVM 的组合算法在P2P 网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的AdaBoost 和SVM ，组合算法的P2P 流量平均识别率高达98.7%，远高于AdaBoost 和SVM 的识别率。

关键词：对等网络流量，支持向量机，分类器，分类能力，泛化能力中图分类号：TP393.08文献标识码：A基于AdaBoost-SVM 的P2P 流量识别方法*刘悦，李雪（开封大学信息工程学院，河南开封475004）P2P Traffic Identification Method Based on AdaBoost and SVMLIU Yue ，LI Xue（School of Information Engineering ，Kaifeng University ，Kaifeng 475004，China ）Abstract ：The traditional P2P traffic identification technology has shortcomings of low recognitionrate and high rate of false positives ，this paper combines AdaBoost algorithm with good generalizationability of SVM classification together ，Proposed P2P network traffic identification model based on a combination of AdaBoost -SVM algorithm.The minimum distance is calculated using the nearestneighbor method and support vector samples of the training set to achieve the classification between P2P traffic identification.Finally ，taking four kinds of P2P traffic data for example ，simulation results show that ，AdaBoost and combinations of the SVM algorithm is proposed in the classification performance and classification accuracy is better than pure AdaBoost and SVM ，the average recognition rate of Combination Algorithm was up to 98.7%，much higher than the recognition rate of AdaBoost and SVM.Key words ：P2P traffic ，support vector machine ，classifier ，classification capabilities ，generalization ability0引言随着对等网络技术的快速发展，P2P 技术被广泛应用于流媒体传输、文件共享以及即时通信等领域。

基于视觉的目标检测与跟踪综述

基于视觉的目标检测与跟踪综述一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉的目标检测与跟踪已成为该领域的研究热点之一。

本文旨在全面综述近年来基于视觉的目标检测与跟踪的研究进展，分析现有方法的优缺点，并探讨未来的发展趋势。

文章首先对目标检测与跟踪的基本概念进行界定，明确研究范围和目标。

随后，文章将详细介绍目标检测与跟踪的相关技术，包括特征提取、目标建模、匹配算法等。

在此基础上，文章将综述各类目标检测与跟踪方法，如基于滤波的方法、基于深度学习的方法等，并分析它们在不同场景下的应用效果。

文章将总结现有研究的不足之处，并提出未来可能的研究方向，以期为推动基于视觉的目标检测与跟踪技术的发展提供参考。

二、目标检测与跟踪的发展历程目标检测与跟踪是计算机视觉领域的核心问题之一，其发展历程经历了从传统的图像处理技术到现代深度学习技术的转变。

早期的目标检测与跟踪主要依赖于手工设计的特征和简单的运动模型。

随着计算机硬件性能的提升和大数据时代的到来，基于深度学习的目标检测与跟踪方法逐渐崭露头角，并取得了显著的成果。

在目标检测方面，早期的方法主要依赖于颜色、纹理、形状等低层次特征，如帧间差分法、光流法等。

这些方法对于简单的背景和固定的摄像头场景效果较好，但在复杂背景和动态场景中表现不佳。

随着特征提取技术的发展，研究者们开始尝试使用更高级的特征，如SIFT、SURF等，以提高目标检测的准确性。

然而，这些方法仍然难以应对复杂多变的场景。

近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了突破性进展。

卷积神经网络（CNN）的提出使得目标检测任务可以自动从大量数据中学习有效的特征表示。

基于区域提议的目标检测算法（如R-CNN系列）和端到端的目标检测算法（如YOLO、SSD等）相继涌现，它们在速度和准确性上都取得了显著的提升。

随着无监督学习和自监督学习的发展，目标检测算法在少量样本或无标注数据的情况下也能取得较好的性能。

在目标跟踪方面，早期的跟踪算法主要基于滤波器和运动模型，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。

基于SVM分类算法的网络流量分析技术研究

基于SVM分类算法的网络流量分析技术研究网络安全问题一直是互联网发展过程中不可忽视的问题。

网络攻击手段层出不穷，一旦被攻击，企业或个人都将面临严重的后果。

因此，网络安全一直是各大企业和政府机构非常关心的问题。

而如何通过技术手段提高网络安全防御效果就成为了一项重要的研究课题。

其中，网络流量分析技术越来越被大家所重视，而基于SVM分类算法的网络流量分析技术更是受到了广泛关注。

一、 SVM分类算法SVM是一种二分类模型，主要用来解决分类问题。

SVM分类算法的核心思想是将输入空间映射到高维特征空间，在特征空间中寻找到一个最优的分离超平面，从而实现对数据进行分类。

以上述方案为例，我们可以通过SVM分类器对数据进行训练，找出最优的分类超平面。

在实际应用中，可以将样本数据按照不同特征进行划分，通过特征工程来提高SVM分类器的分类精度。

二、基于SVM算法的网络流量分析技术基于SVM分类算法的网络流量分析技术主要应用于网络安全监测与分析、网络内容分类、网络用户行为识别等方面。

下面我们将分别从这三个方面来详细介绍基于SVM的网络流量分析技术。

1、网络安全监测与分析网络攻击是企业和个人最为担忧的网络安全问题之一。

通过对网络流量进行监测和分析，可以有效地识别出网络攻击行为，并对其进行及时的防御和响应。

基于SVM的网络流量分析技术可以通过特征工程和训练模型，将正常流量和攻击流量进行分类，从而实现对网络攻击行为的检测和分析。

例如，可以通过构建不同的特征提取器，对网络流量数据进行处理，提取出包括传输速率、带宽等相关特征，利用SVM分类器对流量进行分类，实现对网络攻击行为的识别。

2、网络内容分类网络内容分类是指通过对网络内容进行分类，以便于用户获得更为精准的信息。

例如，对于搜索引擎来说，需要对搜索词进行分类，以便于给用户提供更为准确的搜索结果。

而基于SVM的网络流量分析技术可以通过对不同网络数据的分类，实现对网络内容的分类。

例如，可以对网络视频进行分类，提取包括视频码流、视频大小等特征进行分类，帮助用户快速找到自己想要的视频内容。

运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究

运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测与跟踪算法在运动场景中的应用越来越广泛。

本文将介绍运动场景中目标检测与跟踪算法的研究现状和发展趋势。

一、目标检测算法目标检测算法用于从图像或视频中定位和分类物体。

在运动场景中，目标检测算法需要处理物体的运动模糊、几何变换和遮挡等问题。

1.传统算法传统的目标检测算法主要包括基于模板匹配、基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。

模板匹配方法通过比较图像中的模板和待检测物体的相似性来完成目标检测。

由于其对光照、姿态和遮挡等因素极其敏感，因此在运动场景中的应用受到限制。

特征提取方法通过提取物体在图像中的一些特定特征，如颜色、纹理、边缘、角点等，来实现物体的检测。

最为广泛应用的是基于Haar特征和HOG（方向梯度直方图）特征的方法。

这些方法可以在不同的光照、姿态和遮挡等情况下有相对稳定的检测效果，但是其缺点是检测速度较慢且对于复杂背景和噪声等因素会有较大影响。

机器学习的目标检测方法主要包括基于支持向量机（SVM）和AdaBoost算法的方法。

这些方法可以更好地解决物体遮挡和局部遮挡的问题，但是需要较大的训练数据和特征工程的支持。

2.深度学习算法近年来，深度学习算法在目标检测领域取得了显著的进展，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的方法。

本文介绍以下几种深度学习算法在运动场景中的应用。

基于快速基础模型（Faster R-CNN）的目标检测算法可以同时检测多个物体并具有较高的检测精度和速度。

在运动场景中，物体的运动速度较快，因此该算法需要加入运动模型和目标跟踪等额外信息来提高检测精度。

基于单阶段检测模型（YOLO）的目标检测算法可以同时进行目标检测和跟踪，并具有较快的处理速度。

这种算法在处理大量目标时效果尤其明显。

二、目标跟踪算法目标跟踪算法是在一系列连续帧中跟踪物体的位置和运动状态的过程。

由于运动场景中物体的姿态、运动和遮挡等因素的不确定性，目标跟踪算法的研究领域也显得尤为重要。

基于Adaboost和SVM的人头实时检测

基于Adaboost和SVM的人头实时检测
牛胜石;毛晓晖;侯建华;熊承义
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2010(000)013
【摘要】针对复杂场景图像中的人头检测问题,提出一种Adaboost与支持向量机(SVM)相结合的检测算法.该算法重点对Adaboost特征进行了改进,用Adaboost 对人头进行快速检测,并引入级联的SVM分类器对Adaboost检测结果进行逐级筛选,从而实现对人头的精确检测.实验表明,该方法降低了Adaboost运算复杂度,提高了特征分类能力,引入级联SVM分类器在保证高检测率的同时,降低了误检率,对复杂场景具有较强的鲁棒性.
【总页数】4页(P33-36)
【作者】牛胜石;毛晓晖;侯建华;熊承义
【作者单位】中南民族大学,电子信息工程学院,湖北,武汉,430074;中南民族大学,电子信息工程学院,湖北,武汉,430074;中南民族大学,电子信息工程学院,湖北,武汉,430074;中南民族大学,电子信息工程学院,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于SVM-AdaBoost算法的行人检测方法 [J], 张莉
2.基于AdaBoost与SVM组合的自动化小车设备的故障检测 [J], 董志强;刘永年;
魏丽华
3.基于SVM和Adaboost解决实时流量识别问题 [J], 全良添
4.基于Adaboost和SIFT-SVM的两阶段车牌检测 [J], 孙艳梅
5.基于加速度时域特征和Ａｄａｂｏｏｓｔ.ＳＶＭ级联分类器的跌倒检测研究 [J], 田一明;王喜太;杨鹏;耿艳利
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一种基于AdaBoost—SVM的流量分类方法

（ＮａｔｉｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＳｗｉｔｃｈｉｎｇＳｙｓｔｅｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲ＆ＤＣｅｎｔｅｒ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００２，Ｃｈｉｎａ）
Ｉｎｔｅｒｎｅｔｔｒａｆｆｉｃｃｌａｓｓｉｃａｔｉ０ｎｂａｓｅｄｏｎＡｄａＢｏｏｓｔ。ＳＶＭ
ＺＨＡＮＧＺｈｅｎ，ＷＡＮＧＢｉｎ — ｑｉａｎｇ，ＬＩＡＮＧＮｉｎｇ — ｎｉｎቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｇ，ＣＨＥＮＧＧｕｏ — ｚｈｅｎ
冗余流量特征中遴选出少量本征特征，有效降低了算法的处理复杂度；应用ＡｄａＢｏｏｓｔ机制将一次分类过程等分
成若干层基于支持向量机的弱分类器，使得分类方法简单、易于实现；通过分层组合和迭代权重的方法聚焦在困
难分类的数据样本上，提高了分类器的准确性能。理论分析和实验结果表明：在降低计算复杂度的同时，Ａｄａ．Ｂｏｏｓｔ．ＳＶＭ算法的准确性能够达到９５％。
ｔｉｏｎｓａｎｄｉｔｅｒａｔｉｖｅｗｅｉｇｈｔｓ．ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｃｆｕｓｅｄｏｎｈｒｄａ．ｃｌａｓｓｉｉｆｅｄｄａｔａｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｆｅｒ ’ ｓｐｅｆｏｒｍａｒｎｃｅ．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａ．