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  • 2017年, 38卷, 第10期
    刊出日期:2017-10-01
      

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  • 陈洁,周圆,王爱华,赵宇
    2017, 38(10): 2177-2181.
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    采用二通道方法输入图像,首先利用局部匹配方法生成低分辨率深度图像作为一通道输入图像,二通道输入自然低分辨率图像,然后提出联合稀疏表示模型对低分辨率的彩色和深度图像同时进行超分辨率重建.该方法是利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过聚类联合图像块来构造彩图和深度图的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的多参数正则项,利用交替方向最小化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,我们在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估并与不同算法做比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.通过Mean Shift算法对原图进行区域分割,对得到的视差图进行区域优化图像.
  • 尹永超,徐敏
    2017, 38(10): 2182-2186.
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    网络中的链路预测是指,如何通过已知的网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性.而基于节点属性及局部信息的相似性的方法,往往计算简单而直接,计算复杂度低,且能取得较好的预测效果,比较适合大规模的网络应用.但往往各相似度算法只分别考虑到了,终节点自身的度数以及共同邻居的度数在相似指标中发挥的作用,而没有考虑到共同邻居对不同终节点自身的影响.本文通过分析、比较,现有的根据节点度数及共同邻居数量的相似度指标算法,验证各算法的侧重点以及预测效果.并且提出了一个新的CRA指标算法,进一步区分了计算相似指标时不同邻居节点对两个终节点的贡献.通过在多个不同的真实网络中进行重复试验,由平均预测结果得出算法的预测效果与其他依靠共同邻居指标的算法相比都得到了不同程度的提升.
  • 李冰,王宝亮,由磊,杨沫
    2017, 38(10): 2187-2191.
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    针对人脸活体检测中人工提取的纹理特征不全面的问题,本文首次提出基于并联卷积神经网络(Parallel convolutional neural network,PCNN)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的人脸防欺骗方法.算法采用SMQTSNOW人脸检测器定位人脸,并加入人脸对齐算法优化人脸框,得到精准的人脸图像;并将人脸的灰度图和局部定向模式分别作为两个不同结构的网络的输入;然后采用主成分分析对每个网络的全连接层的输出分别降维后级联;最后将级联的特征向量送入ELM判定人脸的合法性.在NUAA和REPLAYATTACK数据库上实验,最高准确率分别为99.96%和99.98%,最高受试者工作特征曲线下方面积(AUC)均为1.实验结果表明算法相比其他方法,其特征维数小,准确率高以及应对不同介质攻击的泛化能力强.
  • 杨帅华,张清华
    2017, 38(10): 2192-2196.
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    在中文文本分类中,KNN文本分类算法因具有算法简单、有效以及准确率高等特点,被认为是一种较好的文本分类算法.但KNN算法有一个明显缺陷,当样本数据规模较大时,该算法的分类效率明显降低.通过引入粗糙集的近似集模型,计算训练样本集中各个样本类别的上近似空间和λ近似空间,在分类中根据待分类文本向量在样本空间中的分布位置,可以直接判定一些文本的类别,减少分类时间.实验表明,在阈值λ取值合适的情况下,该算法可以保持KNN算法分类精度基本不变,同时显著的提高分类效率.
  • 宋鼎新,黄德根
    2017, 38(10): 2197-2201.
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    基于短语的统计机器翻译所使用的短语并不限制句法边界,因而得到的翻译结果存在大量不符合句法结构的表达.为此,分析短语模型与句法模型各自的优势与不足,提出将句法分析结果中获得的双语句法短语对融入在短语模型中,以改善机器翻译质量.首先对平行语料分别进行句法分析并从中获取中英文单语句法短语,而后利用短语表与一致性短语原则获取双语句法短语对,最后将其与短语翻译模型的原有短语表相结合.实验结果表明:双语句法短语能够提高基于短语的统计机器翻译质量,在十万句对与百万句对规模双语平行训练语料中BLEU值分别提高0.56%与0.62%.
  • 林新然,王力杰,刘峰,张兆中
    2017, 38(10): 2202-2206.
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    数控系统可靠性数据是产品早期故障定位和排除的基础.数控系统包含配置数据,诊断数据,运行状态数据等可靠性数据,这些数据大部分是实时数据,随着监测时间的推移会大量增长,所以数据的有效存储是不得不解决的问题.数据压缩是节省存储空间、提高存储效率的一种有效方法.根据不同类型可靠性数据的特点和变化规律,设计合适的压缩算法.改进LZW算法实现静态文本数据的压缩,改进旋转门算法压缩过程数据,对网络传输数据采用二级压缩方式进行压缩.实验表明,使用该压缩方案能够在保证实时性的情况下对数控系统不同类型的可靠性数据进行有效的压缩,节约存储空间和网络传输带宽.
  • 刘洲洲,刘洋
    2017, 38(10): 2207-2210.
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    针对LEACH 算法的簇头分布不合理、网络能耗不均的问题,在LEACH协议的基础上,提出了一种基于改进粒子群算法的无线传感器网络分簇路由协议.首先引入粒子群优化算法,优化其惯性权重参数,得到了惯性权重基于正弦调整的PSO算法(SPSO),同时适应度函数综合考虑了多个因素,使簇头的选择更具合理性,簇内分布更加均匀,降低了网络能耗.仿真结果表明改进后的路由协议与LEACH协议和基于PSO的路由协议相比具有更好的效果,不仅能够减少网络平均能耗,使剩余节点数增多,延长了网络生存周期.
  • 旷文鑫,赵明,黄瑞,陈志刚,肖龙华
    2017, 38(10): 2211-2215.
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    在社交网络中,用户节点的主观情感是影响信息在网络中传播扩散的重要因素.传统的用户情感预测模型的复杂度较高,影响了社交网络中情感预测的效率.本文通过对社交网络中用户节点的自身兴趣特点及其所受邻居节点的社会影响力进行研究.本文分别定义用户自身兴趣点和社会影响力,提出最终的预测函数.基于定义的预测函数,使用训练出的分类模型,预测用户的最终情感状态.分类模型的F1值可以达到68.94%.通过实验,将该模型与社交网络中经典的情感预测模型进行对比,在模型计算复杂度和预测精度上取得了较为明显的优化.
  • 林绪森,王红军,王伦文
    2017, 38(10): 2216-2220.
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    在非合作的认知无线网络节点定位技术中,目标节点的位置信息均通过对测量方程组求解而获得,求解算法的优劣将直接影响目标节点的定位精度.针对传统算法仅利用少数位置已知的节点对目标节点进行定位,从而导致节点定位精度不高的问题,论文提出了一种改进的多节点协同解算算法.该算法利用接收信号强度差RSSD测量值得到定位方程组后,首先通过泰勒级数多元变量展开法估计方程组中位置未知节点的坐标信息,从而增加参与定位的节点数量;然后通过共轭梯度与泰勒级数展开法相结合的方法协同估计目标节点的位置坐标.仿真测试了不同测量误差条件下的定位误差,结果表明,与传统的解算算法相比,论文提出的协同解算算法提高了对目标节点的定位精度,具有更好的定位性能.
  • 杜永文,冯珂,练云翔
    2017, 38(10): 2221-2225.
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    针对无线传感器网络分簇算法中簇首负载不均衡的问题,提出了基于簇首优化的无线传感器网络负载均衡路由算法.算法首先采用一阶无线传输模型计算最优分簇数目,然后通过模糊算法根据节点剩余能量和节点与基站距离等因素计算节点竞争力,根据节点竞争力采用非均匀分簇方法进行簇首选择;通过节点竞争力和节点能量管理机制相互协作决定最优簇首节点;根据传输能耗、剩余能量和传输距离等影响因素采用簇间连通算法进行簇间多跳路径选择.实验结果表明,该算法与 LEACH 算法和 UCDP 算法相比,能较均衡的分配负载,有效延长无线传感器网络的生存周期.
  • 白丰,张明路,张小俊,张建华,高涵
    2017, 38(10): 2226-2230.
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    针对特征点间错误匹配现象严重,造成目标无效识别的问题,基于ORB相关的检测和描述方式,进一步提出嵌入多级空间量化差值信息的局部特征匹配策略,以满足卫星装配过程中准确高效识别装配件的要求.具体的匹配策略是:利用预先建立的查询矩阵和相似度规则快速实现中心特征点对的初始匹配;依据三组近邻特征点的描述向量信息以及空间位置、尺度和主方向的量化差值结果,确定中心特征点对的匹配等级;从满足初始匹配条件的所有中心特征点对中,挑选出具有高可信度的子集.实验结果表明,同样利用ORB的检测和描述步骤,本文匹配策略与采用汉明距离运算和随机采样一致性原则的传统匹配方式相比,具有区分性能和实时性能方面的优势.能够很好的克服视频图像中的各种变换干扰和相似背景信息影响,准确高效的识别出卫星装配目标.
  • 李巧,周双娥,杨晶
    2017, 38(10): 2231-2235.
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    当今时代大数据分析及其商业应用已成为研究热点,根据机器学习中集成学习的思想,从模型融合方面着手,研究提高模型融合准确率和鲁棒性的方法,设计了基于逻辑回归的二层模型融合算法,简称TMBLR算法,并将该算法应用于某商业软件的用户续购分析上.实验结果显示,该融合模型算法有更高的鲁棒性和更准确的预测结果,比使用单个基分类器的F1值高出2.05%;与常用的投票法相比,该算法的平均F1值高出1.1%,F1值的均方差值要低7.2‰,表明该算法稳定性更好;在该融合算法的第二层训练中,使用逻辑回归算法时的准确率、F1值和时间效率较高.
  • 黄丽君,张桂娟,陈莉,刘弘,
    2017, 38(10): 2236-2241.
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    人群疏散仿真对于在紧急安全事故发生时指导人群快速、有序疏散,以及指导场景设计、提前制定应急预案等方面具有重要意义.但传统人群仿真方法在场景建模和场景语义提取的过程中存在复杂度高、低效的问题,影响了人群疏散仿真的效率.本文针对上述问题,提出一种基于地理信息的快速人群疏散仿真方法.首先,设计一种基于地理信息的场景建模方法,该方法能够从二维地图中获取道路的地理坐标信息,并利用几何变换、面片构建以及真实感处理技术快速得到场景模型;其次,定义基于地理信息的场景语义,并利用从二维地图中获取的地理信息建立路径拓扑图以提取场景语义,为人群运动计算提供路径规划和导航;最后,提出基于正态分布的相对速度障碍法(Normal Distributionbased Reciprocal Velocity Obstacles,NDRVO),该方法在相对速度障碍法中加入正态分布速度,并结合场景语义和全局路径导航计算人群运动.实验结果表明,所提出的方法复杂度低,能够高效地进行人群仿真.
  • 蔡磊鑫,顾倜,王帅,吕强,
    2017, 38(10): 2242-2246.
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    RNA是生物遗传信息的中间载体,在基因编码、解码、调控和表达等方面具有重要作用.RNA二级结构预测是理解RNA生化功能的主要途径.假结是最广泛的RNA结构单元.带假结的RNA二级结构预测难度大,已被证明是一个NP完全问题,至今未找到该问题有效的多项式算法.本文将带假结RNA二级结构预测建模为一个多目标优化问题,在ProbKnot方法的基础上,设计两种基于碱基配对概率的改进方案,并采用最大最小蚁群方法优化原本的贪婪法.此外,引入并行的机制和共享信息素矩阵的方式,提出一种并行的带假结RNA二级结构预测方法.选取常用的RNA STRAND数据集,与常见的带假结RNA二级结构预测方法作比较.实验结果表明,本文的方法可以有效地提高带假结RNA二级结构预测的精度.
  • 汤永利,吴翔,叶青,闫玺玺,于金霞
    2017, 38(10): 2247-2252.
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    为了有效解决云服务器端密文数据检索效率不高的问题,基于双线性对,提出一种新的带关键字搜索的代理重加密方案.该方案将用户存储的数据分成文件、文件索引和文件对应的关键字后分别进行加密.在重加密阶段,不是采用传统方案中对文件密文进行重加密的方法,而是只对关键字密文重加密;在此阶段,仅需1次双线性对运算和1次指数运算,与已有的带关键字搜索的代理重加密方案相比,该方案具有较高的计算效率.在HDH困难假设下,证明该方案对适应性选择关键字攻击具有不可区分语义安全.另外,该方案不使用一次性强不可伪造签名,使得在云环境下更加安全有效.
  • 卢钢,彭力
    2017, 38(10): 2253-2257.
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    大多数现有的基于稀疏表示的视觉跟踪算法大都通过模板的线性组合来重构目标,但是没有考虑模板与模板之间以及模板与候选目标之间的非线性关系,造成算法对目标的判别能力下降,在复杂环境下容易跟踪失败.为了解决上述问题,提出一种结合核协作表示的目标跟踪算法,利用核函数将候选目标与模板映射到高维核空间,得到它们的非线性表示,并在高维核空间求解目标的稀疏系数,提高算法对目标的判别能力.为提高跟踪速度,选用l2最小化方法.实验结果表明,本文算法在跟踪精度与鲁棒性方面都有较大提高.
  • 汤小康,曹步文
    2017, 38(10): 2258-2262.
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    现有异构信息网络分类方法在稀疏标记数据中不能够获得较好的分类结果,为此,提出一种新的基于图的异构信息网络半监督学习算法HeteMine.该算法首先选取关联路径集,利用HeteSim算法获得关联路径相关性矩阵,然后依据标记数据,构建标签关系矩阵,利用关联路径权重分配模型为每条关联路径分配相应的权重,并且将端点类型相同的关联路径相关性矩阵进行加权相加,得到最终的关系相关性矩阵,最后利用正则化框架对未标记数据进行分类.应用于DBLP数据集时,相对于GNetMine和Hcc,HeteMine的分类精度能够提高0.8%23.74%;参数变化时,HeteMine的分类精度变化范围在1.5%以内.实验结果表明,HeteMine算法相比于传统的异构信息网络分类方法,分类精度显著地提高了,并且受参数变化的影响较小.
  • 张淮,吴秦,王念兵,许洁,
    2017, 38(10): 2263-2267.
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    针对人脸不同区域对于各种表情具有不同程度的区分性这一发现,提出一种基于协同表示(Collaborative Representation,CR)筛选特征块的人脸表情识别新方法.首先,通过协同表示学习训练样本,筛选出使得认证样本集中各类表情识别率达到最高的若干候选特征块;之后,在测试阶段,针对每个测试样本从候选块中自动筛选出独立的样本特征块,用于对该测试样本进行分类.与以往的块筛选方法不同,本文针对单个测试样本筛选出区分性的块.本文方法在CK+和JAFFE人脸表情库上的表现超越了其他特征块相关方法,并在不同分辨率和多种强度表情下取得了较好的识别效果.
  • 杨书新,刘成辉,鲁纪华
    2017, 38(10): 2268-2274.
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    社交网络中影响最大化问题的研究一直是社交网络分析的重点之一,其技术在人们生活的很多领域中具有应用价值.针对现有影响最大化算法存在时间复杂度高、算法精度低和不稳定的问题,文中利用线性阈值模型的能够将影响力累积的特性,提出一种基于度和影响力的混合启发式算法—DIH (Degree and Influence Heuristic)算法.该算法综合考虑网络的传播特性和结构特性,基于线性阈值模型将整个影响最大化计算分为两个启发阶段:首先进行度折启发,在激活节点的同时将节点的影响力积累,然后进行影响力启发,将度折启发期间积累的影响力爆发,从而激活更多的节点.为保证算法的效率,本文在影响力启发阶段设计了一种近似估计节点影响力的计算方法.最后,本文在三个不同的真实网络中验证了算法的有效性.
  • 胡心专,郭景峰,贺释千,陈晓,
    2017, 38(10): 2275-2280.
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    基于节点相似度的层次聚类算法被广泛应用于无符号网络的社区发现研究中,但不适用于符号网络,而典型符号网络社区发现算法存在从不同节点出发社区划分准确率低的问题.本文从节点相似度出发提出一种适用于符号网络的算法CDSNNSP(Community Detection in Signed Networks Based on Node Similarity and Node Participation Degree).算法首先提出适合符号网络的节点影响力和聚集系数,并根据其选取初始节点,依据节点相似度计算公式从邻居节点中选取与初始节点相似度最大的节点形成初始社区,通过邻居节点的参与度和相对贡献增量确定节点划分到社区的顺序以及是否划分到社区.最后,通过模拟和真实社会网络数据集的实验证明了CDSNNSP算法的正确性和有效性.
  • 赵宝文,徐华
    2017, 38(10): 2281-2285.
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    传统PAM(Partitioning Around Medoids)算法时间复杂度较高,处理大数据集时效率低下.近年来,越来越多研究者使用MapReduce模型来使聚类算法获得更高的性能,然而MapReduce模型在算法迭代过程中需要多次重启任务、从文件系统读取数据和数据洗牌,影响数据处理效率.本文提出两种基于MapReduce的融合PAM算法与仔细播种的聚类处理模型,在保持PAM算法聚类有效性的同时,在算法性能上获得显著提高.性能试验和聚类有效性实验的结果表明本文提出的方法达到了预期的效果且具有很好的可扩展性.
  • 汪小燕,沈家兰,申元霞,杨思春
    2017, 38(10): 2286-2290.
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    首先,通过分析程度多粒度粗糙集和加权多粒度粗糙集的特点,针对不完备信息系统提出基于限制容差关系的加权程度多粒度粗糙集模型.然后提出一种粒度约简方法,建立粒度矩阵获得核粒度,并以粒度重要性作为启发式信息选择粒度,获得最终的约简集.最后,通过实例分析验证所提出的模型和粒度约简算法的有效性.
  • 苏振威,谢林柏
    2017, 38(10): 2291-2296.
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    针对传统粒子滤波算法粒子重采样产生的粒子贫化现象及单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题,提出一种基于信息保留的自适应多特征融合目标跟踪算法.该算法的信息保留策略在粒子重采样阶段通过优化粒子权重值分布来适当提高小权重粒子的权重并改进了粒子重采样方法,有效抑制了粒子贫化现象,保留更多粒子信息.根据环境变化对特征有效性的影响及不同特征对目标的贡献度,自适应调节多特征模型中各特征分量的权重.实验结果表明,本文算法能有效应对目标形变、目标部分遮挡、背景相似物体干扰等复杂情况,具有良好的跟踪精度和鲁棒性.
  • 曹镇,张敏情,孙文君,张英男
    2017, 38(10): 2297-2302.
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    针对图像隐写分析中,集成分类器的基分类器精度较低、分类器种类单一的缺点,提出一种结合旋转森林变换与多分类器集成的隐写分析算法.首先随机生成若干特征子空间并与训练样本组成不同的样本子集,然后对每个样本子集使用旋转森林算法训练费歇尔线性分类器、极限学习机与支持向量机三种分类器,并通过加权投票的方式将三种分类器集成为一个基分类器.最后将各基分类器分类结果使用简单投票法进行集成.实验结果表明,在不同的隐写算法与嵌入率的条件下,与传统集成分类器和集成极限学习机分类器相比,该算法降低了3.2%与1.1%的误检率,能够有效提升集成分类器的检测精度.
  • 王旭阳,李守宪,龙垦
    2017, 38(10): 2303-2306.
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    LTEA系统中采用了全IP承载,随着数据流向下层的不断传输,互联网各层协议封装的报头信息越来越大,当传输的数据包负载部分较小时,报头部分所占比例较大,降低了通信链路中带宽的利用率.为了提高系统吞吐率,在OAI平台上对LTEA系统采用了鲁棒性报头压缩(ROHC,robust header compression)协议,针对ROHC协议中O模式下WLSB算法不够灵活的特点,提出一种自调整的窗基压缩编码算法(selftuning Window based LSB,STWLSB),建立了三种信道状态,设置误码率界值,使用信道预估计技术计算出误码率,得出此时信道所处的状态,从而动态地改变滑动窗口大小.仿真测试表明,相比于WLSB算法,该算法具有更好的压缩效率.
  • 王军,庄毅,潘家晔
    2017, 38(10): 2307-2311.
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    针对Android恶意软件检测中多标签分类存在的困难,本文提出了一种Android恶意软件家族特征综合描述方法,针对不同的恶意软件家族,基于静态分析方法,从软件包特征、申请权限特征和软件的行为调用特征三个方面对软件进行描述;采用统计分析方法,提取恶意软件家族的特征,并给出了特征描绘方法,构造恶意软件家族特征库;并基于该特征库提出了软件恶意性检测方法.实验结果表明,这些特征能够较好的描述软件的特征,基于该特征的恶意软件检测与同类算法相比,能够在较低的时间开销下,保证较低的误报率和漏报率,达到较高的检测精度,同时能够给出恶意软件所属家族.
  • 华志翔,白光伟,沈航,黄中平
    2017, 38(10): 2312-2317.
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    移动终端有限的处理能力和无线带宽制约了高清视频应用的进一步发展.针对这一问题,提出基于Docker的混合云视频直播体系,减少直播流传输时延、转码开销和传输成本.该直播体系利用私有云的可定制性降低直播流初始转码的时延.同时,设计转码通道工作量预测模型、延迟预测模型和直播流分发算法.利用公有云弹性可扩展、分布范围广的特点,考虑多个移动终端转码通道重叠的部分,减少直播流转码开销和在多个数据中心之间传输时的成本.实验结果表明,该直播体系有效减少了直播流传输时延,转码开销和传输成本.
  • 朱思征,高丽萍,王 丹,王山山,敖丽娜
    2017, 38(10): 2318-2323.
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    活动图作为一种用于描述系统行为的模型视图,具有广泛的应用场景.在对大中型系统的事务处理过程建模型时,整个过程的执行涉及到开发、业务等多方人员的一系列的沟通与协同工作,因此,协同活动图编辑系统的研究意义重大.论文在定义活动图对象及其图论模型基础上,讨论分析了协同活动图编辑系统中一般操作冲突和关联操作冲突,建立了源操作与关联操作集OBS.利用操作消息携带的OBS及本地节点的操作历史队列HB进行UU、DD、DU冲突的判定,沿分而治之的思路对不同类型的冲突采用角色操作优先策略、文本协同编辑策略以及多版本协等策略,解决了具有依赖等关联关系操作之间的冲突发现及消解问题,最后详细的分析了算法在实例中的实现步骤,通过实例验证了方案的有效性和正确性.
  • 韩翔宇,李强,余祥,黄海军
    2017, 38(10): 2324-2331.
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    指令重叠是一种重要的反反汇编技术,在防范逆向分析和软件保护领域都具有十分重要的作用.运用指令重叠可以解决引发反汇编错误后的指令再重合问题.针对现有指令重叠技术中指令混淆度过低、难以有效应对动态反汇编及动态调试等缺陷,提出构建多条可执行路径的方式对指令重叠技术进行改进,利用不同的反汇编入口和冗余字节的插入构建共享机器码但反汇编形式不同的指令路径.设计指令分段、内存访问调整和隐藏执行路径替换算法,解决插入指令影响控制、虚假指令访存错误和部分过长指令无法处理等问题.实验证明,方案可以有效地对抗主流反汇编器.处理后的汇编指令与普通指令无明显差异,提高了汇编程序的混淆度,有效地解决了逆向分析防范和软件保护的问题.
  • 赵搏文,张小萍,李道丰,刘洋,何佩聪
    2017, 38(10): 2332-2335.
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    近年来,随着Android应用数量的增长针对Android应用的攻击手段也在不断增加.应用程序重打包这类软件剽窃手段会快速且大量增加Android应用市场中恶意应用程序的数量,这会对Android生态系统的安全构成威胁.Android应用水印作为一种能缓解应用程序重打包威胁的方法,已有研究者提出一些水印方案.而考虑到应用程序水印被破坏后难以验证的事实,本文提出一种采用中国剩余定理构造的可恢复应用程序水印方法,对于被部分破坏的水印仍然能够实现验证.实验结果显示:对于部分被破坏的水印方案仍能有效恢复出完整水印,而且对于用户来说方案亦具有较小的性能开销.
  • 崔霞,高建华
    2017, 38(10): 2336-2340.
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    软件可靠性增长模型是软件可靠性工程中一项重要的研究内容.在可靠性增长模型应用的过程中,常常因为模型假设与实际软件开发和调试过程有差异,导致可靠性预测的准确性不高.至今尚没有一种能适应各种软件开发环境的软件可靠性增长模型.为此,某些国外文献提出软件可靠性增长模型的统一框架,及基模型组合方法,以期提高软件可靠性增长模型的预测能力.本文提出了一种实数编码遗传算法,并运用非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型统一框架理论及算术、几何、调和加权平均方法,用以优化软件可靠性增长模型的模型系数及其加权系数.该实数编码遗传算法不但克服了二进制遗传算法局部收敛的问题,而且通过从国外文献中随机选取的7个失效计数故障数据集,有效验证了非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型的可靠性预测能力和加权组合的预测能力提高效果.
  • 郭莹莹,张丽平,李松
    2017, 38(10): 2341-2345.
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    为了弥补现有的研究成果无法有效的处理空间数据库中组最近邻查询问题,提出了空间数据库中基于Voronoi的线段组最近邻查询方法.静态数据集情况下提出了STA_LGNN算法,这一查询过程分为两个阶段,包括过滤过程和精炼过程.在过滤过程中,根据Voronoi图的性质以及影响区域的几何特点,提出相应的剪枝规则.在精炼过程中,根据线段间位置关系得出相应的距离表示方法,通过对距离进行比较后得到最终正确的查询结果.理论研究和实验表明,所提算法能有效地处理空间数据库中基于线段的组最近邻查询问题.
  • 李宙洲,魏欧,黄鸣宇
    2017, 38(10): 2346-2351.
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    安全关键系统的愈发复杂,使得系统的安全性和开发成本面临着越来越大的挑战.由ESA赞助的COMPASS项目,使用SLIM对诸如航天器系统这样的安全关键系统进行建模,不仅可以描述系统标定的软硬件行为,还可以描述系统的概率性故障、故障对系统的影响和系统恢复.本文从软件产品线角度提出一个新颖的、针对SLIM扩展模型的验证方法—将软件产品线中产品的可变性引入安全性验证过程,将系统中的故障看作系统中可以进行配置的特征,直观、清楚地刻画了安全分析中系统的结构和行为.使用成熟的SLIM语言建立安全关键系统的扩展模型,将SLIM扩展模型中的故障作为特征、完成扩展模型到fPromela模型的转换;利用软件产品线模型检测工具SNIP对转换得到的fPromela模型进行检测,找出造成系统失效的故障,完成对SLIM扩展模型的安全性验证工作.根据模型转换的规则,设计并实现了转换工具S2F.同时,结合COMPASS给定的标准案例—数据采集系统进行实例分析.
  • 杜云开,顾乃杰,邵祎康,丁世举,
    2017, 38(10): 2352-2357.
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    数据竞争是并行程序中常见的一类问题,由于并行程序的时序不确定性而导致数据竞争难以检测.传统的基于Lockset的检测算法速度快,但检测结果中包含较多误报,影响了算法的实用性.为了降低Lockset算法的误报率,本文提出一种将Lockset算法与模型检查相结合的方法,充分利用模型检查的高准确性的特点,逐个验证Lockset算法报出的潜在数据竞争.在模型选择上,本文选择使用Petri网,并且提出了Petri网验证数据竞争的算法.此外,还介绍了我们基于此方法实现的检测工具PeserX,通过对SPLASH2测试集进行测试,我们发现提出的方法能够有效地降低数据竞争检测的误报率,使得数据竞争检测进一步走向实用.
  • 严俊琦,陈哲,黄志球
    2017, 38(10): 2358-2362.
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    随着软件规模的不断增大,如何保证软件的可靠性和安全性成为学术界和工业界越来越关注的问题.然而由于C语言自身缺乏边界检测的机制,使得它不能确保软件的可靠性与安全性.当前的检测方法都或多或少存在问题,如不兼容、不完整等.设计了一种完整的C程序内存安全的运行时检测方法,能确保C程序的时间内存安全和空间内存安全.本文是采用基于指针方法,并且借助开源编译器clang实现了确保C程序内存安全的运行时验证工具TASSafe.通过实验证明我们的工具是有效并且是高效的.
  • 朱敬茹,衷璐洁,马冬冬,黄晓
    2017, 38(10): 2363-2368.
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    在定值引用错误中,错误源到达错误目标的路径往往很长且路径数众多,路径敏感检测分析的规模往往较大,特别是对大规模程序而言.为充分减小待分析问题规模并合理控制时间开销,我们提出一种基于GPU的融合危险路径并行提取策略的路径敏感分析输入规模有效控制方法.实验结果表明,与串行方法相比,基于GPU的并行策略获得了最高22.27x的加速比,可进一步提高路径敏感检测方法的可扩展性.
  • 葛梦凡,李志,徐南,张耘齐,孙晓鹏
    2017, 38(10): 2369-2373.
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    本文针对自旋图计算效率随着三维模型顶点规模增大而降低的问题,基于串行的自旋图算法,给出了多线程的三维模型自旋图并行计算方法.本文首先给出了三维模型顶点上自旋图的定义及串行算法,然后详细描述了多线程的顶点自旋图并行计算方法,最后在实验结果部分分析对比了本文并行算法与串行算法的效率差异,以及三维模型的顶点规模、线程数目等因素对并行算法的运行时间、加速比、可扩放性等特性的影响.实验结果表明,与串行方法相比,本文提出的多线程并行算法具有显著的优势.
  • 程佳佳,唐晨,苏永钢,李碧原,谷帆,雷振坤
    2017, 38(10): 2374-2378.
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    针对Mean Shift算法在图像平滑过程中由于过平滑现象而导致平滑区域易出现边缘模糊问题,提出一种基于二次核函数的Mean Shift 图像平滑算法,该算法利用核函数对采样点加权,通过Mean Shift向量迭代至灰度概率密度最大处,并将此灰度值赋予当前像素点,依次遍历每个像素点,不断聚类对图像进行平滑.此外,在四幅标准图像上对算法进行了仿真实验.并在视觉效果和量化评价等方面,与基于另外四种核函数的Mean Shift 图像平滑算法进行了实验比较.实验结果表明,本文算法在最大限度地平滑掉图像多余细节和噪声的同时,能够保证图像被平滑区域的边缘不被模糊.
  • 王高,王培珍,杜培明,王爱芳,张自强
    2017, 38(10): 2379-2384.
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    中文电子文档中数学公式结构复杂且含有大量特殊符号,针对目前OCR技术难以高效识别数学公式,提出了一种新的公式语义识别方法.首先结合字符宽度中心矩和汉字拒识法对公式进行两次定位,然后利用投影法和连通域法切分公式字符,提取字符孔洞数、穿越线等特征构建字符模板库,利用模板匹配方法识别公式中各字符,接着基于五类特征字符的特点,建立后标型、包含型和独立型等七种字符块合并规则以分析公式结构、还原公式的语法含义,最后将公式结构分析结果以EQ域语法串的形式输出.实验结果表明,本文方法可以有效地对中文电子文档中的数学公式进行语义分析.
  • 张晓玄,高美凤
    2017, 38(10): 2385-2389.
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    针对复杂环境下采用单一图像特征跟踪精度和鲁棒性差的问题,基于密度采样框架提出了一种特征融合的核相关滤波目标跟踪算法.首先,对密度采样得到的各个样本提取多种特征,分别建立目标外观模型,并用核化的岭回归分类器分别对样本的外观模型进行训练;然后用训练获得的滤波模板对待检测帧的各个候选样本进行相似性度量;最后对相似性度量后的响应值线性融合,以获得对目标位置的估计.为了克服传统的模板更新引起的误跟踪,采用遮挡检测更新策略对目标进行跟踪.实验结果表明,本文提出的算法能够有效避免目标在遮挡、光照变化、背景干扰和相机移动等复杂环境下的影响,具有较高的跟踪精度和鲁棒性.
  • 王炼红,张倩
    2017, 38(10): 2390-2393.
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    局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)是图像处理中经典的算法之一,该算法以及相关算法已成功的应用到手指静脉识别系统中.但这些算法的邻域来自单个圆形区域或一个正方形区域,因此无法表达同一中心像素条件下多邻域像素之间的相关性.为了克服传统算法的缺陷,本文提出一种新颖的双倍二元模式(Dual Binary Patterns,DBP)的手指静脉识别算法.首先,将单个圆形邻域扩展到两个同心圆的圆形邻域;其次,基于多邻域像素的相关性提取DBP特征;然后,为了充分利用手指静脉的空间信息,将分块与直方图结合的方法应用于DBP模式得到最后的识别特征;最后,使用直方图交叉核对静脉图像的特征进行匹配.所提出的算法在SDUMLAFV标准手指静脉数据库中取得了高达94.10%的识别率和低至3.6%的等误率.
  • 李金忠,彭蕾,刘欢,罗文浪,
    2017, 38(10): 2394-2400.
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    随着大数据的快速发展,如Web图和在线社交网络等大图已经变得普遍,大规模图计算也越来越重要.为了有效处理如此大规模图,近年来已开发了许多大规模图计算系统.本文对大规模图计算系统进行综述.首先,对现有大规模图计算系统进行分类和评论,并简要阐述了一些大规模图计算系统.其次,对比分析了大规模分布式图计算系统中的三大派系:MapReduce派系、Pregel派系和GraphLab派系.最后,对大规模图计算系统未来的发展趋势进行了展望.
  • 刘欢,肖根福,罗文浪,谭云兰,李金忠
    2017, 38(10): 2401-2405.
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    针对图像单一特征量目标识别率不高的问题,提出一种基于Contourlet变换和分形维的特征提取与识别算法.首先对图像进行Contourlet变换(CT)得到低频子带和高频子带,然后计算低频子带的组合不变矩特征,同时通过代价函数挑选最优高频子带,提取高频子带的分形维特征并使用对比敏感函数(CSF)对不同高频子带的分形维数加权,最后将提取出的低频特征以及高频特征组合成复合特征向量,利用欧氏距离进行相似性度量完成图像目标物识别,该算法有效地融合了不变矩的全局不变性和Contourlet变换的多尺度、多方向局部细节特性.对比实验结果表明,该方法在各种变化条件下均具有较好的识别效果和运行效率,平均识别率达96%以上.
  • 刘恒星,范湘涛,刘健,刘朔
    2017, 38(10): 2406-2411.
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    随着WebGL技术标准的发展,浏览器端可以无插件地进行复杂实时的计算机流体模拟,但是流体的实时模拟对平台的实时计算和渲染能力有很高的要求,同时常用的流体模拟方法在Web前端很难达到理想的渲染帧率.针对该问题,提出了在WebGL环境下基于多帧缓冲区的SPH流体实时模拟方法,首先,对传统的邻域粒子链表搜索算法进行改进;然后在频繁的粒子位置与速度更新过程中,提出基于多帧缓冲区的中间数据存储和传输方法;最后,采用离屏渲染的方式将多个需要绘制的数据一次性送入主帧缓冲区中进行渲染.实验结果表明,该方法可以使SPH流体模拟完全运行在GPU上,并且该方法是基于CPU的链表搜索算法的渲染帧率的5倍,同时,在粒子数目增加至50k且进一步增加的情况下,比基于GPU的Bayraktar算法具有明显的优势,能够满足在Web前端进行三维场景渲染的帧率要求.
  • 王程,周婉,何军
    2017, 38(10): 2412-2416.
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    本文介绍了基于字符级长短期记忆网络(LSTM)计算机音乐生成方法,并分析了其不同网络结构在计算机音乐生成的效果.与现有的方法相比,基于字符级递归神经网络的音乐生成算法的优点是可以实现端到端训练,网络结构简单直观.本文方法的一种更为有意义的特征在于,音乐旋律无需通过繁琐的特征工程来获得,而是直接通过LSTM网络的学习自动获得.通过实验验证发现,不同LSTM网络结构在经过合适的训练之后均能够生成具有明显旋律的音乐序列.