小型微型计算机系统

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蒋文贤,缪海星,王田,赖永炫,王国军,贾维嘉

2017, 38(3): 417-424.

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在无线传感器网络中,节点能量限制、硬件以及通信链路故障等问题,造成网络空洞的产生且影响了网络的正常运作,因此如何确保网络覆盖率成为传感器网络中需要解决的重要问题.近年来,通过引入移动节点来进行覆盖控制,提高传感器网络的覆盖率成为一个新的研究趋势.本文通过充分调研利用移动节点进行网络覆盖控制的方法,并对其进行了分类和比较，归纳了移动式网络覆盖的各种方法的特点,分析这些方法的性能和适用范围,总结存在的主要问题,并指出未来的研究方向.

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SDN分层组播视频会议系统设计与实现

张琳凯,杨恩众,姚振,杨坚

2017, 38(3): 425-430.

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传统的视频会议系统主要基于多点控制单元(MCU)实现，虽然技术成熟，但是当用户数增多时会产生较大的时延和通信瓶颈.随着科技发展，软件定义网络(SDN)的新模式可实现组播的完全可控，极大地优化网络流管理.针对视频会议的基本需求，提出一种基于SDN分层组播的视频会议系统架构.该系统舍弃了传统的互联网组管理协议(IGMP)和MCU硬件设备，结合可伸缩视频编码(SVC)实现分层视频组播以满足不同设备能力的会议终端需求，SDN控制器实时监控网络状态并动态地管理和调节视频层数,同时设计了会议管理服务器进行会议业务的管理.实验结果表明，本系统提供了灵活可控的分层视频流服务,并且可以在保证视频会议服务质量的前提下节约带宽、降低延迟.

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移动P2P网络中节点激励机制研究

刘浩,张连明,陈志刚

2017, 38(3): 431-436.

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由于移动P2P网络的开放性自组织等特性，以及节点自身资源受限等原因，移动P2P网络中的节点往往表现出自私性，这极大地降低了网络系统的整体效用.针对该问题，给出一种移动P2P网络中基于交易模型的节点激励机制.该激励机制采用虚拟货币支付方式，并根据节点拥有的虚拟货币量、能量、缓存、带宽以及共享文件资源的属性对每次资源共享交易进行定价.通过博弈分析建立节点的约束机制，激励节点进行资源共享合作.分析与实验结果表明该激励机制能够有效地提高整个网络系统的资源共享交互成功率，降低系统的能量消耗，提高系统的整体效用.

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采用成分分析的差分隐私数据发布算法

戚名钰,黄刘生,陆潇榕,杨威

2017, 38(3): 437-443.

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基于隐私保护的数据发布主要研究如何发布数据，使其能在不泄露隐私的情况下又能提供良好的数据可用性.在已有的隐私保护模型中，差分隐私保护模型因为对攻击者具有的背景知识已经做了最强假设，因此具有更强的安全性.一般的差分隐私保护模型实现机制有指数机制和拉普拉斯机制.本文研究非交互式下的差分隐私数据发布算法，对传统拉普拉斯机制进行了改进，提出了基于主成分分析的差分隐私保护机制，使其在同样的隐私保护程度下，对数据所加噪声更小，数据可用性更高.并针对发布数据的分类问题，进一步提出了基于线性判别分析的差分隐私数据发布算法，实验证明所发布数据在进行数据挖掘时，具有良好的分类效果.

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Pi：一种Wavelet Tree的网络数据包索引系统

姚姝娜,孙建华

2017, 38(3): 444-449.

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随着互联网络和网络应用的高速发展，网络检测和安全性日渐重要.通过对网络数据包进行分析，可以实现对网络有效的监控，定位网络中出现的故障，保证其安全性.实现上述功能最重要的要求是如何快速准确地从海量的网络数据包中检索出符合条件的数据包.为了达到此目的，需要有效的工具来实现.然而，传统的工具并不具备这样的功能.因此，提出一种基于Wavelet Tree的针对网络数据的数据检索方法，并设计实现了一个网络数据索引系统Pi.实验评估表明，通过Pi建立的数据索引大小为原文件大小的2%左右，且支持多种复杂的查询，对某一属性的准确查询、范围查询以及最值的查询等等.

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一种改进Kohonen网络的DoS攻击检测算法

李昆仑,董宁,关立伟,郭昌隆

2017, 38(3): 450-454.

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拒绝服务（Denial of Service，DoS）是企图使其预期用户的一台主机或其他网络资源不可用，如临时或无限期地中断或暂停连接到因特网主机的服务.为了有效地阻止DoS攻击，首先需要提高DoS攻击检测的准确性，提出一种基于改进Kohonen网络的DoS攻击检测算法.该方法通过对DoS攻击原始数据的预处理，为后续数据处理的方便和保证程序运行时加快收敛奠定必要的基础，采用检测结果的正确率作为该算法的评价指标，采用SOM学习算法是把高维空间的输入数据映射到低维神经网络上，并且保持原来的拓扑次序，然后建立S-Kohonen（Supervised-Kohonen）神经网络检测模型.实验结果表明，与传统的Kohonen方法相比，SKohonen网络具有更好的检测性能.

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同态加密的百万富翁问题高效解决方案

左祥建,李顺东,杨晓莉

2017, 38(3): 455-459.

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安全多方计算问题由图灵奖得主姚期智于上世纪八十年代首先提出，现在已经成为密码学的一个重要研究方向.百万富翁问题是多方安全计算研究的热点问题之一，也是其他安全多方计算协议的基本构成模块，但现有的解决方案效率低下，因而会影响其他安全多方协议的效率.基于同态加密算法，通过对保密的数据进行0-1编码，设计了一个计算百万富翁问题的协议，并利用模拟范例对协议进行安全性证明.通过效率分析显示我们的方案是简单、高效的.最后利用这个新的协议作为基本模块，设计了一个保密数据查询问题的协议，并给出了应用实例.

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基于两跳约束和自适应和声搜索的定位算法

孙子文,孙崇

2017, 38(3): 460-464.

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针对无线传感器网络分布式节点自定位时翻转歧义与误差累积问题，采用一种基于两跳约束和自适应和声搜索的定位算法.算法通过构造包含两跳邻居参考节点通信半径约束的函数，采用自适应和声搜索定位算法计算该函数的最小值，以估算出未知节点位置；通过采用两跳约束进行翻转检查来减少定位误差，以及使用时间轮机制来降低在迭代定位过程中定位误差累积，提高定位精度.仿真结果表明：算法能有效减少定位误差，提高定位精度.

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面向Python程序的静态死锁检测方法的研究

曹华雄,顾乃杰,李燚,

2017, 38(3): 465-471.

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随着Python语言越来越广泛的应用，其死锁问题一直困扰着人们.现有的静态死锁检测方法为了兼容可扩展性而缺乏精确的路径敏感分析，从而产生很多不可达路径，导致高误报率.基于此，针对Python程序，提出一种基于函数内联和函数摘要的路径敏感的静态死锁检测方法.该方法首先获取Python程序的语法树，然后利用函数内联和函数摘要的分析方法构建每个函数的摘要并由此得到Python程序可达的并发路径.基于这些路径，该方法利用Petri网建模并找出其中的死锁.实验结果表明，本文提出的方法可以有效地检测Python 程序中的死锁，而且误报率为14.3%.此外，该方法的可扩展性好，在分析大型开源程序时，每一万行代码所需的时间开销在2.5分钟以内.

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一种面向稀疏和虚假评分的协同推荐方法

赵军,王红,殷方勇,

2017, 38(3): 472-477.

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针对购物网站上存在大量虚假评分和数据稀疏问题，提出了一种鲁棒性的基于群组信誉的虚假评分探测方法.首先，使用稀疏和低秩矩阵补全理论对稀疏的用户-项目矩阵进行填充；其次，建立群组信誉模型，把用户按照不同的分组大小赋予不同的信誉值，若一个用户常常存在于一个大的群组中，那么就认为他的信誉度高，否则，认为其可能是虚假评论者；第三，根据用户的不同信誉度，构造一个加权的用户-项目评分矩阵；最后，借助调整后的评分矩阵和协同过滤算法为用户推荐他们既感兴趣质量又好的商品.通过在Amazon、Netflix和MovieLnes数据集上的实验结果表明，本文的算法能够有效应对虚假评分，不仅信誉评价性能优于基本的基于组的方法，推荐结果也优于其它协同推荐算法.

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支持局部抑制和序列重构的轨迹隐私保护方法

邓劲松,罗永龙,俞庆英,陈付龙,

2017, 38(3): 478-482.

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基于位置服务应用产生越来越多的轨迹数据，这些轨迹数据通常包含用户的敏感信息，不恰当的轨迹数据发布将泄露用户隐私.针对轨迹数据发布时轨迹序列引起的隐私泄露问题，提出基于局部抑制和序列重构的隐私保护算法，该算法首先对轨迹数据集进行局部抑制，然后通过序列重构将局部抑制序列有选择的写回到数据集中，降低数据实用性损失.最后，文中在合成数据集上将该算法与现有其他算法进行了数据实用性对比分析，实验结果表明，本文提出的算法是有效的.

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社交网络中快速群组生成及群组推荐研究

金涛,谢瑾奎,杨宗源

2017, 38(3): 483-488.

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学术和工业界所研究的推荐技术绝大部分都是关于单个用户的个性化推荐系统，然而被推荐的对象往往是超过一个人的群体.继而诞生了群组推荐技术，它可以对群组推荐又尽量满足群组中所有个体的偏好.以往的研究集中在个体用户偏好的聚合策略和个体用户对于群组的影响等方面.然而现实应用中的群组除了像家庭和班级这样自然存在的，往往还因个体成员偏好而临时组成，因此需要快速生成这些群组，进而对其进行群组推荐.本文针对这一应用场景，使用局部敏感哈希技术（Locality Sensitive Hash，即LSH）对群组推荐系统进行群组生成和推荐，以达到群组快速生成并提高群组推荐效果的目的.最后在真实的社交网络数据中实现所设计的群组推荐系统.实验结果表明系统具有快速群组生成能力，且使用搜索引擎中衡量排序质量的归一化折扣累计收益（Normalized discounted cumulative gain，即nDCG）指标来评估群组推荐结果，群组规模为2，4，8，16，32，64时推荐质量分别提高了约0.7%，0.6%，2.6%，4%，9%，16%.

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嵌套模式模板在运行时验证中的应用

李昕,陈哲,王哲民,黄志球,

2017, 38(3): 489-493.

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随着信息技术的迅速发展，对于硬件、软件、网络等可靠性的高效检验成为急需解决的一个重要问题.在众多验证方法中，运行时验证由于其反馈及时、轻量级等多种优势正被应用到越来越广泛的领域.然而，现有运行时验证方法仍有两方面的不足：其一，尽管现有运行时验证中对性质的描述采用形式化方法，但现有自然语言向形式化语言的转化过程不能直接完成，这就会极大的影响了运行时验证的推广使用.其二，现有运行时中规约都是常量事件，并具有不可变性，而在实际中大量事件之间的关系是具有共性的.因此，在对现有规约进行统计的基础上，抽象出常用规约组成模式库，这样用户可根据需要，来调用模式库中的模板，从而减少了从自然语言到形式化方法的转化过程中所需的人工干预.

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基于多特征的热门微博预测算法研究

郑志蕴,江国林,张行进,王振飞,李钝

2017, 38(3): 494-498.

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随着微博的迅猛发展，微博舆情已经成为研究热点.以新浪微博为研究对象，分析热门微博的影响因素，提出一种基于多特征的热门微博预测算法.首先，对微博的原始特征进行分析，从中提取关键特征.其次，利用信息增益算法，根据微博的传播特征对微博的热度进行度量.最后，结合BP神经网络算法，根据微博的内容和博主特征，预测微博的传播特征，并由此推算微博的热度来预测该微博能否成为热门微博.实验表明，该算法的查准率可以达到75%以上，F1度量值保持在78%左右，能够对刚发布的微博进行热度预测，适用于微博营销和舆情引导等领域.

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机会网络中基于节点探测的能量均衡机制

龙增艳,陈志刚,徐成林,李博,邓伊琴

2017, 38(3): 499-502.

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机会网络中节点在转发数据包之前，需要通过探测发现与自己发生接触的其它节点，而探测过程需要消耗能量，探测周期与探测到的接触数间有一种均衡关系.针对这种关系提出一种在机会网络中基于节点探测的能量均衡机制，该机制首先通过泊松分布模型建模得到有效探测概率，然后根据提出的表达式得到有效探测接触数，最后通过分析探测周期与有效探测接触数之间的关系，找到不同情况下探测周期与探测有效性的均衡点.结果表明，可以根据节点所处的环境来设置探测周期，达到节能的目的.

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社交信任下的可信服务推荐方法

朱文强,钟元生,徐军

2017, 38(3): 503-508.

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随着能满足用户需求的服务海量增加，推荐系统成了用户解决服务信息过载的重要手段.传统的协同过滤推荐方法普遍存在着数据稀疏、冷启动的问题，且大多数以用户评分作为判断用户相似性的基础，这使得恶意用户能够轻易复制、模拟目标用户的行为，并进行恶意推荐.针对以上问题，文中将Mark Granovetter所提出的社会网络理论引入到服务推荐方法中，将用户之间的社交关系热度、社交关系亲密度及推荐用户的社交关系核心度作为社交信任因素进行考虑，同时对用户的服务评分进行加权计算，并考虑推荐用户的服务认知程度，提出一种基于社交信任的可信服务推荐方法.实验结果表明：与现有的其他推荐方法相比，该方法在平均绝对误差和均方根误差上都取得了更好的计算结果，并且该方法能够较好的抵抗用户的恶意推荐攻击.

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由正交缺陷分类故障引发的程序首错误特征分析

张作昌,朱丽娜,

2017, 38(3): 509-514.

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有效地检测、定位和屏蔽软件错误可以提高程序的容错能力，从而提升程序的可靠性.为缩短程序中错误传播路径，尽早发现程序错误，提出一种程序首错误特征的分析方法.提出一种细粒度基本块的程序状态提取方法（FGBB），以充分反映程序的控制流特征及运行时中间计算特征；提出一种获取并量化首错误特征的方法；以MiBench基准程序为研究对象，采用故障注入的方法，获取了大量与首错误相关的统计数据.实验表明，程序的首错误特征与程序固有的功能特征和结构特征有关，并且由首错误引发的程序失效概率普遍偏高，这意味着针对程序首错误的正确检测和修复可以有效提高程序的容错能力.

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散列连接算法中探测缓存与峰值功率关系建模

杨良怀,姜慧聪,滕明贵,范玉雷

2017, 38(3): 515-521.

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功率感知数据库管理系统是数据库界具有挑战性的研究议题，针对数据库系统中核心操作之一—散列连接的峰值功率估计问题开展研究.依据CPU功率与CPU利用率正相关以及CPU利用率与内存可用数据之间的关联关系，以及散列连接算法其峰值功率发生在连接阶段的事实，从理论上分析了CPU利用率与散列连接算法中可用探测缓存大小之间的关系，通过功率计对运行散列连接算法的机器功率消耗实际测量获得数据，并进行了以探测缓存大小为自变量的峰值功率预测模型构建.通过一系列实验对本文所提建模方法进行了有效性验证，所提模型相对误差在6%以内，具有一定的可用性.

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双向循环网络中文分词模型

胡婕,张俊驰

2017, 38(3): 522-526.

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针对统计方法的中文分词模型主要依赖于特征工程，难以捕捉句子中长距离依赖关系等问题，提出一种双向循环网络中文分词模型.为能有效获取待分类字符的上下文特征，避免局部窗口大小的限制，使用长短时记忆网络(Long Short-Term Memory Neural Network，LSTM)作为神经网络隐藏层，同时增加一层反向LSTM抽取字符的将来信息特征.提出一种语言模型预训练的网络权值初始化方法，该模型同时得到中文字符embeddings分布式向量特征.在标准分词数据集上测试表明该模型取得比以往统计标注方法更好的效果.通过对比实验结果发现深层神经网络能提取出不逊于人工总结的分词特征.

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混合粒子群遗传算法的协同过滤推荐模型

吴彦文,王洁,王飞

2017, 38(3): 527-530.

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在处理大数据方面，协同过滤算法在用户相似度计算方面存在数据稀疏性和推荐效果不明显的问题.利用协同过滤算法的优点，引入时间模型和信任度模型进一步过滤，提高协同过滤算法的精确率；同时采用粒子群算法和分层遗传算法进行混合优化，分层遗传算法可弥补粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷，粒子群算法可加快混合算法的收敛速度；在BookCrossing数据集上做推荐对比实验.结果表明，在得到最近邻用户群的基础上，使用粒子群算法和分层遗传算法进行资源推荐，相比其他资源推荐算法，提高了资源推荐的质量.

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使用双向LSTM的深度神经网络预测蛋白质残基相互作用

曹成远,吕强,

2017, 38(3): 531-535.

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残基对的相互作用描述了蛋白质三维结构中一对残基的空间距离关系.一对残基是否相互作用不仅取决于这对残基的本身属性，还受到这对残基所在蛋白质的所有其它残基的影响.传统的残基相互作用预测方法往往选取要预测残基对本身以及它们各自邻居的残基属性作为特征，这些方法忽略了影响残基对相互作用的全局因素.本文使用双向LSTM（Long Shortterm Memory）抽取蛋白质序列上每个残基的属性，通过这种方式得到的每个残基属性不仅包含了局部属性还包含了全局属性.实验结果表明我们的模型在多个基准测试集上的Acc（Accuracy）超过其它方法10%以上.

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多GPU环境下的卷积神经网络并行算法

王裕民,顾乃杰,张孝慈,

2017, 38(3): 536-539.

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随着深度学习的不断发展，卷积神经网络凭借其优异的识别性能，在图像识别、语音识别等领域受到了越来越多的关注.卷积神经网络的研究需要进行充分的实验，然而其训练过程通常需要大量时间.使用高性能GPU可以加速卷积神经网络的训练过程，但是由于GPU的特殊结构，进行多GPU的扩展时难以取得令人满意的加速比.提出一种在多GPU下的数据并行算法，与传统的客户机/服务器结构不同，该算法以环形结构组织GPU，更有利于多GPU扩展，系统不会受限于服务器节点的性能.此外还通过并行化单个GPU的计算与传输任务，提高GPU的使用效率.实验结果表明，使用4个GPU时，该算法分别在mnist和cifar10数据集上取得了3.77和3.79倍的加速比，并且对网络的识别性能无显著影响.

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最短路径段优先扩展的容错重构算法

刘宁静,李月龙,武继刚

2017, 38(3): 540-547.

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当今超大规模集成电路(VLSI)技术把大量的处理器单元(PEs)集成在单一芯片上.随着VLSI阵列密度的增加，系统运行期间PEs发生故障的概率也在增加.这些发生故障的PEs会破坏已有的网络通讯结构，为了保证系统的稳定性和可靠性，获得无故障逻辑阵列的重构技术成为有意义的研究课题.提出一个最短路径段优先扩展的逻辑列重构算法，该算法优先扩展最有可能生成最优逻辑列的路径段，即总是选择当前长连接数最少的路径段进行扩展，从而确保生成的逻辑列为最优逻辑列.由于最优逻辑列上的路径段往往可以被率先扩展到终点，因此算法能够更加快速地构造出最优逻辑列，并不需要计算相关区域所有PEs的路径信息，从而克服了现有的动态规划算法需要计算所有无故障PEs的弱点.实验结果表明在故障率为10%的128×128的主阵列上，其运行时间可以提高35.3%.

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属性拓扑关联规则发现

张涛,魏昕宇

2017, 38(3): 548-552.

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在形式概念分析领域，属性拓扑理论提供了简洁，明确，可视化的概念计算的方法.然而，概念要求属性与对象间形成充要的双向映射关系，这一要求在大规模数据挖掘下往往过于严格.因此，本文以属性拓扑为基础，基于支持度和置信度的本质要求，提出一种属性拓扑关联规则发现算法，该方法首先构建频繁净化形式背景，由属性拓扑，直接发现二元频繁模式，并由BFSW子算法，计算三元及以上频繁模式，经过置信度检验，进而获得所需的关联规则.该算法弥补了传统概念计算中忽略属性间关联规则知识发现的不足，提供了发现属性对象间充分不必要关系的有效视角.

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线性时序逻辑公式Xp模型检测的DNA计算方法

韩英杰,朱维军,焦林枫,刘洋,周清雷

2017, 38(3): 553-558.

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突破传统计算框架的DNA计算为模型检测提供了新思路.目前已经实现了LTL公式pUq的DNA模型检测算法，并在其基础上实现了Gp、Fp模型检测的DNA算法.但是Xp无法用含有U算符的公式来表示，目前也没有关于Xp的DNA模型检测算法.提出Xp的基于DNA计算的模型检测算法，仿真实验结果表明其可行性和正确性，DNA计算框架下的LTL模型检测算法得到了扩充和完善，DNA计算已解决的问题库也进一步丰富了.

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一种新的启发式优化算法：学习搜索算法

欧阳海滨,高立群,王皓

2017, 38(3): 559-565.

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基于学习的积极和消极现象，提出一种新的启发式智能优化算法：学习搜索算法(LSA).该算法设计了两种学习模式，一是积极模式，充分发挥当前最优学生的引导作用，使所有学生进行积极地学习，不断提升学识水平；二是消极模式，有效地吸收最差学生所具有的优点，增强学习的全面性.利用这两种模式的结合，有效地均衡学习搜索算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了验证学习搜索算法的有效性，对几个经典基准函数进行了测试，结果表明，算法在整体上优于其他几个有发展潜力的启发式算法，具有更好的优化潜力.

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基于梯度信息的混合蛙跳算法

庞凯立,梁昔明

2017, 38(3): 566-571.

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针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点，将共轭梯度法引入基本蛙跳算法中，对排名靠前的几个模因组中的精英个体使用共轭梯度法进行更新，增强对较差青蛙的指导能力.所得混合蛙跳算法有效结合了基本蛙跳算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精确的局部搜索能力.数值试验结果表明，无论从收敛精度还是进化代数而言，所得混合蛙跳算法较其他智能优化算法均有较大的改进，具有更高的收敛精度、能有效避免陷入局部最优且优化结果更加稳定.

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中国水墨画的交互式三维建模方法

杨丽洁,徐添辰

2017, 38(3): 572-577.

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目前，Marching Cubes算法是一种热门的三维建模方法，然而，对于由中国水墨画的笔画线条所构成的复杂形状，其应用具有一定的局限性.针对生成三维水墨动画这一挑战性课题，提出一种由中国水墨画图像构建对应三维模型的交互式方法.同时，基于该方法，设计实现一个半自动的三维模型构建工具：首先，交互式提取输入的水墨画图像中的笔画；然后通过生成笔画的二维表面网格和三维蒙皮网格输出相应的三维模型；最后,将原有水墨画中的墨色纹理用来渲染生成的三维模型.实验结果表明，该方法适合将二维水墨画图像对象转化为三维模型.此外，生成的三维模型数据符合主流建模及动画软件的格式要求.因此，在三维场景中，该项研究工作除了表现水墨画的墨色效果，也展示出其笔画的造型艺术特征，还可应用于三维水墨动画的制作，提高制作效率.

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基于对称神经网络的图像分类

石祥滨,阳柯,张德园

2017, 38(3): 578-583.

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随着深度神经网络图像处理领域的研究与应用，图像分类精度得到了大幅提升.然而深度神经网络的随机处理过程导致同一网络对相同的训练图像，重复训练会提取到有差异性的特征.为了利用这种差异性，本文提出了一种对称神经网络模型，将两个特征维度相同的深度神经网络作为对称模型的左右子网络，通过前向传播得到有差异的图像特征，并在联合层对差异特征进行融合.为了优化网络，采用差异度量函数度量左右子网络的差异，用差异优化网络的损失函数，进而通过反向传播微调模型参数.基于上述思想，本文将扩展了左右子网络为深度置信网的对称深度置信网及左右子网络为卷积神经网络的对称卷积神经网络，在数据集MNIST和CIFAR10上的实验测试表明，相较于深度置信网及卷积神经网络，该方式集成的对称深度模型能取得较好的分类性能.

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多幅混合数字图像提取的迭代学习方法

孔颖,孙明轩,陆慧娟

2017, 38(3): 584-589.

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提出以迭代学习辨识算法提取隐藏图像的新方法.将图像信息嵌入到混沌系统的参数中，并运用图像多重混合嵌入技术完成图像隐藏.这种图像隐藏过程等效于含未知时变参数的动态系统.运用D型迭代学习辨识方法在有限时间区间上对时变参数的完全估计能力，实现隐藏图像信息的完全提取.数值结果表明在各种攻击下该提取方法的有效性.

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大规模海洋场景体感交互扩展的实时模拟

李颖,唐勇,范福鼎,孟静潇,安娜,彭靖轩,

2017, 38(3): 590-594.

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大规模海洋场景实时模拟一直是计算机虚拟现实研究中的热点.为更为友好地进行海洋场景的实时交互模拟，首先，针对大规模海洋场景实时模拟的要求，采用由风力驱动的长短波统一的方向谱和快速傅里叶变换方法构建大规模海洋表面，计算全部由GPU完成，实时性得到大大提高；然后，将海面对物体的作用力分为浮力、拖曳力和升力，并引入PhysX物理引擎计算刚体受力情况，逼真的模拟出海面漂浮物体随海面波动的运动状态；其次，创造性地在大规模海洋场景中引入Kinect体感交互设备，通过手势的变化来控制海面风力大小，从而改变海浪大小；之后，引入转舵角度参数，实时调整船舶推进力方向，建立Kinect骨骼运动和船行进及转舵参数的对应关系，实现手势控制船在海面上的行进；最后，采用粒子系统实现船行尾迹的建模及绘制.实验表明，本文方法具有良好的交互效果和实时性能.

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采用增量式线性判别分析的行人再识别

霍中花,陈莹

2017, 38(3): 595-600.

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针对当前行人再识别在度量学习算法中使用的主成分分析法容易丢失分类信息的问题，提出一种基于增量式线性判别分析的行人再识别算法.算法采用线性判别分析的映射方法使样本在投影子空间中能够保持最大化的分类信息，并利用增量学习的方法使度量学习模型能够根据新标记的训练样本进行更新.方法不仅考虑了映射子空间保留样本分类信息的问题，而且考虑了度量矩阵对新样本的更新性.仿真结果表明，该方法不仅能增强算法的准确性，具有较高的行人再识别率，而且对新样本还具有可扩展性.

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引导滤波和稀疏表示相结合的遥感图像融合算法

王威,张佳娥

2017, 38(3): 601-604.

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为了提高遥感图像的空间分辨率，使其更好的应用于各个领域.提出一种基于引导滤波和稀疏表示的遥感图像融合算法.首先对多光谱图像进行IHS变换，并通过引导滤波算法，以全色图像作为导向图，对多光谱亮度图注入细节.根据全色图像和亮度分量图的特性，分别利用ksvd方法进行自适应字典训练，获取到两者的稀疏表示系数.选择图像活跃度取大的融合规则对稀疏表示系数进行替换.两组对比实验表明，本算法可以加强局部细节，在空间分辨率的提升和光谱保留度上较优于其他算法.

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一种多视角眼镜试戴算法的研究与实现

胡峰松,宋先普,钱飞帆

2017, 38(3): 605-609.

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针对眼镜试戴角度单一，自动化程度低，试戴效果不逼真等问题，提出一种基于特征检测的多视角眼镜试戴算法.首先采用人眼特征级联分类器的统计类检测方法，检测出多个人眼备选区域，使用约束条件挑选出正确的人眼位置，从而计算出瞳距.然后对瞳距进行突变纠错，以降低瞳距的检测误差.进一步使用几何透视投影模型对人头姿态进行精确地估计.最后根据人眼位置和人头姿态信息将眼镜图像融合到人脸图像序列中，实现了逼真有立体感的眼镜虚拟试戴.实验结果表明，该算法速度快，试戴效果真实自然，在电子商务领域有很大的应用价值.

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最小距离搜索的扇形线性插值补偿法去除眼镜

张欣,于红,马新利,王兵

2017, 38(3): 610-614.

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人脸图像遮挡物去除作为图像预处理技术的组成部分是人脸识别的重要前提，眼镜作为人脸最常见的遮挡物对人脸识别有着重要的影响，去除人脸图像中的眼镜，有助于提高人脸识别率.提出一种从正面人脸图像中自动去除眼镜的方法.首先对人脸图像进行基于半阈值和最小方差滤波的阈值分割判断是否有眼镜并获得眼镜的遮挡区域；然后提出了最小距离搜索的补偿域匹配算法与扇形线性插值补偿算法相结合的眼镜去除方法，得到最佳匹配补偿域并减少补偿遗漏点，得到不戴眼镜的人脸图像.将戴眼镜的人脸图像和无眼镜的人脸图像作为一组样本集，将去除眼镜后的人脸图像和无眼镜的人脸图像作为另一组样本集，使用基于局部二值模式的人脸识别算法，去除眼镜后的人脸图像的识别率明显提高.实验结果表明，该方法易于实现，眼镜去除视觉效果好，提高了人脸识别率.

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改进Corr-LDA的图像标注概率主题模型

曹洁,罗菊香,李晓旭

2017, 38(3): 615-619.

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对标有文本词的图像数据进行调研，发现真实图像中被标注的事物往往占整个画面的部分较大，而现有的图像标注工作没有考虑这一信息，本文基于此，在CorrLDA的基础上提出一种文本主题选择是依照图像主题分布的图像标注概率主题模型.同时，为该模型推导了一个基于变分EM的参数估计算法，并给出使用该模型标注图像的方法.在LabelMe和UIUCSport两个真实数据集上验证了提出模型的标注性能要高于其它相比较模型.

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带局部形状参数的代数三角样条曲线曲面的构造

刘华勇,李璐,谢新平,张大明

2017, 38(3): 620-624.

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在计算机辅助几何设计中，带形状参数三角B样条曲线已经是个热点问题，然而通常定义的带形状参数的曲线曲面中的参数是全局性的，不能局部调整曲线曲面的形状且是C2连续，为了更好地控制和调整曲线曲面，构造了带局部形状参数的代数三角样条曲线曲面，简称为ATspline.同时讨论了该曲线曲面的一些重要的性质，这种曲线不仅具有三角多项式的性质，同时具有局部可调性，可很好的表示曲线曲面.当-2≤λi，μi≤1时，带参数的AT-Spline曲线满足G1连续，如果两个相邻曲线中的参数μi=λi+1或μi=λi=μi+1=λi+1时，则带参数的AT-Spline曲线C4（λi，μi；u）满足C1∩G2连续.同时还构造了旋转面，讨论了形状参数对旋转面的外形的影响并给出了实例，从实验结果来看，显示了该方法的有效性.

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视觉自适应多尺度对数色调映射算法

芦碧波,李玉静,郑艳梅,王玉琨

2017, 38(3): 625-629.

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色调映射算法的目的是为了解决高动态范围图像和显示设备的不匹配问题，针对传统的对数映射未考虑到不同亮度刺激值对色调映射的影响，提出一种基于分区的局部色调映射算法，以解决高动态范围图像的显示问题.考虑到人眼对亮度变化的非线性感知特征，用对数图像处理模型对亮度图像进行增强，并利用心理学中韦伯费希纳定律将图像分为四个区域，根据分区结果用不同尺度的参数的对数映射，以适应不同范围内的图像亮度，最后利用各区域比例因子对图像进行融合，从而实现对高动态范围的处理.实验结果表明，此算法能有效实现动态范围的压缩，保留图像整体对比度，同时又能清楚地再现图像细节.

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融合颜色与时空上下文信息的实时目标跟踪算法

陈晓书,胡则熙,高月芳,田绪红

2017, 38(3): 630-634.

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提出一种融合颜色特征和时空上下文信息的跟踪算法以实时鲁棒跟踪运动目标.该算法首先使用目标及其周围局部上下文区域的自适应降维颜色特征和灰度特征建模目标表观，获得上下文先验模型；在此基础上，转换到频率域在线学习目标及其周围背景的空间上下文模型；最后通过计算置信图，寻找最大响应值，预测目标在下一帧的位置.为了验证算法性能，在CVPR2013 benchmark提供的跟踪数据集上与主流跟踪算法进行定量和定性分析对比实验，实验结果表明，本文提出的算法在目标发生形变、旋转、快速运动、部分遮挡以及受光照变化和背景干扰等复杂情况下能够适应目标表观的变化，具有较好的鲁棒性和实时性.

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结合运动边界和稀疏光流的运动目标检测方法

何伟,张国云,吴健辉,涂兵

2017, 38(3): 635-639.

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近年来，光流法被广泛应用到运动目标检测中，但该类方法计算量大，不利于实时处理，且易受噪声影响.提出一种结合运动边界和稀疏光流的运动目标检测方法.该方法通过结构随机森林提取图像的运动边界，然后计算运动边界的光流矢量从而实现目标检测.由于运动边界不易受噪声影响且其光流矢量计算满足稀疏性，将运动边界和光流法结合，保证了算法的鲁棒性和实时性.实验结果表明，该方法可以精确地检测出完整的运动目标，且具有较低的计算复杂度，有利于实时性运动目标检测系统的构建.

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三维点云模型中特征点描述子及其匹配算法研究

熊风光,蔡晋茹,况立群,韩燮

2017, 38(3): 640-644.

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特征点的描述在三维物体识别中具有非常重要的意义，针对一般描述子维数过大导致特征点匹配所需的时间、空间消耗过大等问题，提出一种协方差描述子，通过计算特征点邻域的几何特征的协方差矩阵来描述特征点，并将该描述子应用到特征点匹配中.实验结果表明，此描述子不仅能大大减少匹配时间，同时对刚性变换、噪声、采样密度的变化也具有鲁棒性.最后，本文还利用典型相关分析对误匹配点对进行了剔除，获得了良好的特征点匹配效果.

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一种网络编码分布式存储系统中的数据更新策略

刘冰星,邓玉辉,

2017, 38(3): 645-650.

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网络编码作为一种具有高可靠性和低冗余等优点的存储方案而被引入到分布式存储系统中，但是其数据更新过程的开销却很大.一些更新方案为了减少I/O开销而引入Logbased存储机制，而没有考虑优化网络带宽使用量.本文中，通过分析多个数据集，发现了大部分更新数据块存在着多次更新的情况，针对这一现象，我们提出一种更新方案CUM，利用网络编码的线性特性和更新节点的缓存区域，将更新块和校验块的信息缓存起来，当数据块多次更新时则可以直接在缓存中读取信息来计算新的校验块，从而减少了到存储节点上读取数据的带宽使用量.本文在NCFS的基础上建立缓存更新模型，并在真实的数据集上对CUM进行测试.实验结果显示CUM相比当前广泛使用的Differential Update Model(DUM)在更新性能上有很大改进，带宽使用量减少最多达总量的30%，更新时间最多减少24.57%，更新速度最多提高1.326倍.

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DPSOGA：一种新型片上网络映射算法

戴启华,刘勤让,沈剑良,孙淼

2017, 38(3): 651-656.

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针对系统约束下的片上网络映射如何建立低功耗和链路负载的多目标优化函数，提出一种基于融合离散粒子群算法（Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm，DPSOA）和遗传算法（Genetic Algorithm，GA）的新型映射算法.该算法利用任务节点通信量大小及其连接关系，划分优先级，得到若干较优初始解集；利用离散粒子群算法的快速搜索能力迅速靠近最优解，利用遗传操作中的选择和变异防止算法掉入局部较优解陷阱，以较少的迭代次数完成最优解的寻找.实验结果表明：与遗传算法、粒子群算法和蚁群算法相比，该算法在功耗和链路负载优化上都能达到较好的结果.

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