检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2015年第2期26卷 390-412页

作者：陈翔鞠小林文万志顾庆南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

基于程序频谱的动态缺陷定位是软件自动化调试研究中的一个热点问题,通过搜集测试用例的程序频谱和执行结果,基于特定模型以定位缺陷语句在被测程序内的可能位置.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行系统总结:首先,给出预... 详细信息

基于程序频谱的动态缺陷定位是软件自动化调试研究中的一个热点问题,通过搜集测试用例的程序频谱和执行结果,基于特定模型以定位缺陷语句在被测程序内的可能位置.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行系统总结:首先,给出预备知识和基本假设;随后,提出缺陷定位研究框架并识别出框架内一系列可影响缺陷定位效果的内在影响因素,包括程序频谱构造方式、测试套件构成和维护、内在缺陷数量、测试用例预言设置、用户反馈和缺陷修复开销等;接着,对实证研究中采用的评测指标和评测程序进行总结和分析;然后,对缺陷定位方法在一些特定测试领域中的应用进行总结;最后,对该领域未来值得关注的研究方向进行了展望.

关键词：软件调试缺陷定位程序频谱测试用例测试用例预言

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项目驱动的电子商务课程教学

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计算机教育 2016年第1期 94-96页

作者：许蕾李言辉南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学计算软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

针对计算机系电子商务课程的教学实际,探讨增强学生学习兴趣、提高学生学习效率的方法,提出将项目驱动引入电子商务教学,包括项目驱动教学的一般过程、实施中可能存在的问题以及对应的解决方案,方便学生高效地掌握、应用相关知识点,并... 详细信息

针对计算机系电子商务课程的教学实际,探讨增强学生学习兴趣、提高学生学习效率的方法,提出将项目驱动引入电子商务教学,包括项目驱动教学的一般过程、实施中可能存在的问题以及对应的解决方案,方便学生高效地掌握、应用相关知识点,并进一步提高学生分析、解决问题的学习能力和互助协作的团队工作能力。

关键词：项目驱动电子商务课堂教学

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视频人脸识别中判别性联合多流形分析

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软件学报 2015年第11期26卷 2897-2911页

作者：于谦高阳霍静庄韫恺山东女子学院信息技术学院山东济南250300 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

将基于视频的人脸识别转换为图像集识别问题,并提出两种流形来表示每个图像集:一种是类间流形,表示每个图像集的平均脸信息;另一种是类内流形,表示每个图像集的所有原始图像的信息.类间流形针对图像集之间的区别提取整体判别信息,作用... 详细信息

将基于视频的人脸识别转换为图像集识别问题,并提出两种流形来表示每个图像集:一种是类间流形,表示每个图像集的平均脸信息;另一种是类内流形,表示每个图像集的所有原始图像的信息.类间流形针对图像集之间的区别提取整体判别信息,作用是选出几个与待识别图像集较为相似的候选图像集.类内流形则考虑图像集内各原始图像之间的关系,负责从候选图像集中找出最为相似的一个.不同于现有的非线性流形方法中每幅图像对应流形中的一个点,采用分片技术学习两种流形的投影矩阵,每个分片对应流形中的一个点,所学到的特征更具有判别性,进而使流形边界更加清晰,同时解决了传统非线性流形方法中的角度偏差和不充分采样问题.还提出了与分片技术相匹配的流形之间的距离度量方法.最后在几个广为研究的数据集上进行了实验,结果表明:新方法的识别准确率高,尤其适用于不受控环境下的视频识别,而且不受视频段长短的影响.

关键词：基于视频的人脸识别图像集分片多流形相似性度量

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深度信念网络的二代身份证异构人脸核实算法

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智能系统学报 2015年第2期10卷 193-200页

作者：张媛媛霍静杨婉琪高阳史颖欢南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

二代身份证人脸核实问题是指判断二代身份证人像和身份证使用者当前头像是否为同一人。具体来说,即将二代身份证模糊人像和实际在光照、背景等因素不可控环境下拍摄的若干张二代证使用者的视频人像作匹配,判断是否为同一个人。由于低分... 详细信息

二代身份证人脸核实问题是指判断二代身份证人像和身份证使用者当前头像是否为同一人。具体来说,即将二代身份证模糊人像和实际在光照、背景等因素不可控环境下拍摄的若干张二代证使用者的视频人像作匹配,判断是否为同一个人。由于低分辨率模糊图像和清晰视频图像属于2种不同的图像模态,因此该问题属于异构人脸识别问题。考虑到跨模态人脸图像的差异,传统的特征抽取方法很难抽取判别性特征来描述不同模态图像,使得传统方法难以达到精准辨别。针对这个问题,提出了一种新的基于深度学习的解决方法,其基本思想是通过深度信念网络(DBN)的非监督贪心逐层训练来提取人脸图像的高层特征,结合传统的图像预处理和相似性度量技术,达到人脸核实的目的。通过在256人的真实二代证数据集上和传统特征降维方法 PCA、LDA进行比较,证实了所提出方法在准确率上相比PCA有约12%的提升,相比LDA有约8%的提升。实验同时表明,针对数据量增大的情况,基于深度学习的解决方法要优于传统的人脸识别方法。

关键词：人脸核实多模态深度学习深度信念网络

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面向开放域问答的问题分类技术研究进展

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电子学报 2015年第8期43卷 1627-1636页

作者：杨思春戴新宇陈家骏安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

开放域问答是当前自然语言处理和信息检索领域的研究热点,作为开放域问答系统的重要组成部分,问题分类可以缩小答案的搜索空间并决定答案的选择策略.近年来,基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注,相关研究表明问题分类的准确性直... 详细信息

开放域问答是当前自然语言处理和信息检索领域的研究热点,作为开放域问答系统的重要组成部分,问题分类可以缩小答案的搜索空间并决定答案的选择策略.近年来,基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注,相关研究表明问题分类的准确性直接影响问答系统的整体性能.本文从分类体系与数据集、特征提取、分类器设计、性能评测等层面,总结了问题分类技术近年的主要研究成果.重点分析了各种基于监督学习的问题分类方法的特点和不足,讨论了核方法、半监督学习、主动学习、迁移学习等在问题分类中的应用,同时对问题分类技术未来研究动向进行了展望.

关键词：开放域问答问题分类机器学习特征提取分类器设计

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传感器网络中自适应滑动窗口的高效Top-k查询技术

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电子学报 2015年第10期43卷 2117-2123页

作者：郑吉平宋保利王海翔王永阁南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

在传感器节点上安装动态窗口的过滤机制是无线传感器网络Top-k查询处理研究的一个重要方向.然而,已有过滤窗口算法会产生很大的窗口更新代价.本文针对过滤窗口更新频繁产生巨大能量消耗的问题,提出基于高斯过程回归预测的自适应滑动窗口... 详细信息

在传感器节点上安装动态窗口的过滤机制是无线传感器网络Top-k查询处理研究的一个重要方向.然而,已有过滤窗口算法会产生很大的窗口更新代价.本文针对过滤窗口更新频繁产生巨大能量消耗的问题,提出基于高斯过程回归预测的自适应滑动窗口Top-k查询处理算法FUGPR.当过滤窗口发生变化时,对传感器网络节点读数进行预测,评估窗口更新前后的代价来决定过滤窗口是否更新,从而减少了频繁更新窗口带来的巨大能量消耗,实验表明,本文提出的FUGPR算法无论在真实传感器网络环境的数据集上还是模拟的传感器网络环境数据集上都可以有效地减少由于过滤窗口更新带来的能量消耗.

关键词：过滤窗口无线传感器网络 FUGPR

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随机模型检验研究

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计算机学报 2015年第11期38卷 2145-2162页

作者：刘阳李宣东马艳王林章南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 新加坡国立大学计算学院计算机科学系新加坡117417 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016

随机模型检验作为模型检验理论的延伸和推广,可用于验证分析系统模型的定性或定量性质,其已经应用到随机分布式算法验证、通信协议性能分析甚至是系统生物学等跨学科领域.从20世纪90年代末至今,随机模型检验引起了形式验证等领域的广泛... 详细信息

随机模型检验作为模型检验理论的延伸和推广,可用于验证分析系统模型的定性或定量性质,其已经应用到随机分布式算法验证、通信协议性能分析甚至是系统生物学等跨学科领域.从20世纪90年代末至今,随机模型检验引起了形式验证等领域的广泛关注,并取得了很大的进展.该文追溯了随机模型检验的渊源,系统地概括了其最基本的原理及几类典型的PCTL、概率的LTL、PCTL*和CSL模型检验随机系统的算法框架.然后归纳总结了随机模型检验的主要研究方向及其进展,分析了基于随机模型检验的验证过程及其优势与劣势,并分类列出了目前出现的随机模型检验工具.最后介绍了随机模型检验的应用领域并指出了其未来的应用挑战.

关键词：形式验证马尔可夫随机过程随机模型检验定量分析

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一种HEVC的快速帧间编码新方法

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光电子．激光 2015年第5期26卷 932-941页

作者：方树清郁梅徐升阳陈芬邵枫彭宗举蒋刚毅宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

为了降低新一代高效视频编码(HEVC)的计算复杂度,融合基于人眼恰可察觉失真(JND)的快速帧间模式选择和自适应编码单元深度范围(ACUDR)两种算法,提出了一种快速帧间编码新方法。首先,通过建立时空域JND和最佳预测模式的统计关系,利用JND... 详细信息

为了降低新一代高效视频编码(HEVC)的计算复杂度,融合基于人眼恰可察觉失真(JND)的快速帧间模式选择和自适应编码单元深度范围(ACUDR)两种算法,提出了一种快速帧间编码新方法。首先,通过建立时空域JND和最佳预测模式的统计关系,利用JND阈值指导帧间预测模式的快速选择,以减少遍历的模式个数从而降低复杂度;然后,利用编码的前一帧定义与当前帧的平均深度差(ADD),通过ADD自适应加权时空域相邻最大CU(LCU)的平均深度值预测当前LCU的深度范围(DR)类型,减少当前LCU遍历的深度个数从而降低算法复杂度;最后,融合这两种算法以进一步降低了视频编码的计算复杂度。结果表明,所提出方法在低延时和随机访问两种编码结构下,降低了40%以上的计算复杂度,但编码性能降低很小,在同等码率下的峰值信噪比(BDPSNR)仅分别降低0.058dB和0.037dB,同等客观质量下的码率(BDBR)仅分别增加1.71%和1.06%。

关键词：高效视频编码(HEVC) 快速模式选择时空域恰可察觉失真(JND) 平均深度差(ADD) 编码单元(CU)深度遍历选择

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一种低复杂度立体视频错误隐藏新方法

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光电子．激光 2015年第11期26卷 2200-2208页

作者：严柯森郁梅陈芬宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

针对立体视频流传输中右视点整帧丢失,提出了一种低复杂度的错误隐藏算法。首先,为了高效地感知立体视频的时域质量和视点间质量,定义了时域相似尺度(TSM)、视间相似尺度(ISM)的概念;将前一时刻右视点图像进行时域和视点间匹配,分别求... 详细信息

针对立体视频流传输中右视点整帧丢失,提出了一种低复杂度的错误隐藏算法。首先,为了高效地感知立体视频的时域质量和视点间质量,定义了时域相似尺度(TSM)、视间相似尺度(ISM)的概念;将前一时刻右视点图像进行时域和视点间匹配,分别求取其以像素为单位的TSM和ISM映射图;然后,计算前一时刻右视点图像当前宏块的TSM和ISM值,通过比较得到当前宏块的预测模式;最后,根据视频序列的时域一致性,将前一时刻右视点图像宏块的预测模式作为丢失图像宏块的预测模式,从而使用运动补偿预测(MCP)或者视差补偿预测(DCP)的方法恢复丢失信息。研究结果表明,与已有错误隐藏算法相比,本文算法获得更好主客观视觉效果;同时与基于图像结构相似度(SSIM)的错误隐藏算法相比,在保持主观视觉质量情况下,错误隐藏时间节省20%左右。

关键词：错误隐藏立体视频整帧丢失宏块预测模式

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面向HEVC的恰可察觉编码失真模型

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光电子．激光 2015年第12期26卷 2381-2392页

作者：徐升阳郁梅蒋刚毅方树清邵枫彭宗举宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

为进一步提高现有视频编码技术的压缩效率及解码重建图像的主观视觉感知质量,在现有人眼恰可察觉失真(JND,just noticeable distortion)模型的基础上,提出了恰可察觉编码失真(JNCD,just noticeable coding distortion)模型。首先,通过... 详细信息

为进一步提高现有视频编码技术的压缩效率及解码重建图像的主观视觉感知质量,在现有人眼恰可察觉失真(JND,just noticeable distortion)模型的基础上,提出了恰可察觉编码失真(JNCD,just noticeable coding distortion)模型。首先,通过主观实验,对恰可察觉梯度幅值差异(JNGD,just noticeable gradient difference)进行了研究,分析其变化规律并建立JNGD模型。使用全变分(TV,total variation)方法将图像分解为结构图和纹理图后,分别求取其梯度信息得到结构梯度图和纹理梯度图,利用JNGD模型分别滤除结构梯度图和纹理梯度图中的人眼不可察觉的梯度幅值;其后,分析了人眼感知对于不同梯度幅值的编码失真敏感性,设计了梯度幅值与JNCD值的主观实验,得到两者的关系模型;最后,考虑人眼对图像中的边缘、平坦和纹理3类区域失真感知程度的差异性,利用滤波后的结构梯度和纹理梯度信息将图像划分为上述3类区域,最终建立整幅图像的JNCD模型。为验证本文提出的JNCD模型的可靠性,在高效视频编码(HEVC)标准测试平台上进行的模型验证结果表明,在本模型指导下的编码其解码重建图像获得了较好的主观视觉效果,可为人眼视觉感知冗余的分析及感知编码的改进提供依据。

关键词：感知编码恰可察觉编码失真(JNCD) 高效视频编码(HEVC) 梯度幅值

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