检索结果-内蒙古大学图书馆

第九届中国计算机图形学大会(Chinagraph‘2012)

作者：顾婷婷郭延文殷昆燕南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，江苏南京 210046 南京大学计算机科学与技术系，江苏南京 210046

随着数码设备的不断发展，图像质量评价方法从噪声、清晰度、分辨率等底层因素逐渐转向美学的角度进行评价。对于图像的“美学”特征，我们可以从一个专业的摄影者的角度关注图像的主题、构图、清晰度、颜色光线的配合等因素进行评价。... 详细信息

随着数码设备的不断发展，图像质量评价方法从噪声、清晰度、分辨率等底层因素逐渐转向美学的角度进行评价。对于图像的“美学”特征，我们可以从一个专业的摄影者的角度关注图像的主题、构图、清晰度、颜色光线的配合等因素进行评价。一幅符合美学标准的图像必须首先具备一个明确的主题，具有能够吸引观察者注意力的主体并尽可能去除转移注意力的其它物。基于上述考虑，本文提出了一种结合图像景深和构图的质量评价方法：一方面，提出了一种基于模糊度量的浅景深判断方法，浅景深的图像能够突出主题、虚化背景，具有更强的视觉冲击力与美学表现力;另一方面，提出了一种基于“三分法”的图像构图评价方法，符合“三分法”构图的图像布局更加紧凑有力、简洁明了、符合人类的欣赏习惯;最后，将浅景深判断与图像构图评价进行结合，从美学的角度自动地对图像进行客观、综合的评价。从实验结果可以看出，根据本文方法选出的高质量图像也符合人类主观的美学需求。

关键词：浅景深判断图像构图质量评价美学标准

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基于LLVM的栈数据保护

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软件导刊 2012年第8期11卷 129-132页

作者：沈达宇黄皓南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210046 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210046

传统的栈保护都是对栈中的返回地址等控制数据进行保护,并没有对栈中的数据进行保护。提出了对栈数据保护机制的基本思想是对内存中的数据进行随机化。通过对程序的修改,插装新的指令,使得保存到内存上的数据随机化。这种方式能有效地... 详细信息

传统的栈保护都是对栈中的返回地址等控制数据进行保护,并没有对栈中的数据进行保护。提出了对栈数据保护机制的基本思想是对内存中的数据进行随机化。通过对程序的修改,插装新的指令,使得保存到内存上的数据随机化。这种方式能有效地阻止非控制数据的破坏,甚至起到一定效果的内存数据隐私保护。基于开源的LLVM编译器系统平台,实现了一个编译优化Pass模块,在获取源文件时经过该Pass模块优化后生成的可执行程序能够免受非控制数据攻击的危害。

关键词：软件安全非控制数据 LLVM Pass模块数据随机化

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基于多特征综合的视频拷贝检测技术研究

基于多特征综合的视频拷贝检测技术研究

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第九届中国计算机图形学大会(Chinagraph‘2012)

作者：林莹杨扬凌康肖金伟武港山南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，江苏省南京市 210046 南京大学计算机科学与技术系，江苏省南京市 210046

伴随着信息化时代的来临，数字视频数据以几何级数的方式在增长。如何在海量视频数据中检测拷贝视频已经成为一个亟待解决的问题。由于拷贝变换的方法种类繁多，给检测处理带来了很大的难度，单一特征难以获得很好的检测效果。由此可知... 详细信息

伴随着信息化时代的来临，数字视频数据以几何级数的方式在增长。如何在海量视频数据中检测拷贝视频已经成为一个亟待解决的问题。由于拷贝变换的方法种类繁多，给检测处理带来了很大的难度，单一特征难以获得很好的检测效果。由此可知，视频拷贝检测技术的一个核心问题就是怎样提高拷贝检测技术对多种多样的拷贝变换的鲁棒性，其研究重点在于寻找有效的表示方法来描述视频的不变特性。在解决这个问题之后，拷贝检测又将面临着另一个核心问题，就是怎样进一步来提高视频拷贝检测的精度，其研究重点在于寻找适当的视频相似度匹配算法。针对以上问题，本文提出一种基于多特征综合的视频拷贝检测方法提高系统对于多种多样的拷贝变换的鲁棒性，解决海量视频数据的高效检索问题;并进一步使用基于nonorthogonal binary subspace(简称NBS)的图像相似度比对技术方法，来提高视频帧内容相似度比对的精度。

关键词：多特征综合视频数据拷贝检测鲁棒性图像相似度比对

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核诱导距离度量的鲁棒典型相关分析

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计算机科学与探索 2012年第8期6卷 708-716页

作者：丁鑫陈晓红陈松灿南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京航空航天大学理学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用... 详细信息

典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(half-quadratic principal component analysis,HQ-PCA)成为特例,且具有非线性相关分析的能力。一方面,核的多样性使得KI-CCA也具有多样性,从而使其成为一般性的分析算法。另一方面,与CCA刻画上的相似性,使其求解可归结为广义特征值问题。在人工数据、多特征手写体数据库(multiple feature database,MFD)和人脸数据集(Yale、AR、ORL)上的实验验证了该算法的有效性。

关键词：典型相关分析(CCA) 核诱导鲁棒性广义特征值问题

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一种基于后继任务的过程挖掘算法

一种基于后继任务的过程挖掘算法

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2012中国计算机大会

作者：王栋毅葛季栋过晓波胡昊骆斌朱明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)江苏南京210093 南京大学软件学院江苏南京210093 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210093 国电南京自动化股份有限公司江苏南京210003

过程挖掘的目标是从信息系统所记录的事件日志中重现过程模型。尽管信息系统会生成多种事件日志，但只有很少一部分的事件日志被应用于分析流程。本文提出了一种基于后继任务的新型过程挖掘算法(χ-算法)。该算法不仅能够直接从后继任... 详细信息

过程挖掘的目标是从信息系统所记录的事件日志中重现过程模型。尽管信息系统会生成多种事件日志，但只有很少一部分的事件日志被应用于分析流程。本文提出了一种基于后继任务的新型过程挖掘算法(χ-算法)。该算法不仅能够直接从后继任务中挖掘出因果依赖关系，而且能够挖掘出潜在并发关系。其中，因果依赖关系包括显式依赖和隐式依赖(由非自由选择结构产生)两种。另外，χ-算法能够正确地挖掘SWF网、大部分带隐式依赖的非SWF网、一些非良好处理的工作流网和一些含有隐式库所的工作流网。因为χ-算法所使用的事件日志多出了一种新的事件类型——后继任务，所以χ-算法能够处理范围更广的工作流网。

关键词：过程挖掘工作流过程建模后继任务隐式依赖

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云计算中基于信任的多域访问控制策略

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信息安全与技术 2012年第10期3卷 39-45,52页

作者：别玉玉林果园中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

在云计算环境中,访问控制策略是保障云用户与云资源/服务安全的有效手段。本文在分析云计算安全特点的基础上,将信任度的概念引入基于角色的访问控制策略,并结合云计算环境存在多个安全管理域的特点,给出了信任度在本地域以及跨域的计... 详细信息

在云计算环境中,访问控制策略是保障云用户与云资源/服务安全的有效手段。本文在分析云计算安全特点的基础上,将信任度的概念引入基于角色的访问控制策略,并结合云计算环境存在多个安全管理域的特点,给出了信任度在本地域以及跨域的计算方法,提出基于信任度的多域访问控制框架。本地域的访问控制策略在RBAC的基础上引入信任度进行实施,而跨域的访问控制会涉及到角色转换。文章在基于信任的RBAC模型中,提出一种灵活的通过角色关联和动态角色转换实现跨域访问控制的方法。

关键词：云计算信任多域访问控制角色转换

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面向动态任务合作求解的联盟模型

面向动态任务合作求解的联盟模型

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第29届中国数据库学术会议

作者： ZHAN Qianyi 詹千熠 SUN Qiang 孙强 ZHAN Yusen 詹宇森 WANG Chongjun 王崇骏 XIE Junyuan 谢俊元 State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University Nanjing 210093 China Depart 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的。主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR;在采用合同网... 详细信息

多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的。主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR;在采用合同网协议的CLAR联盟模型中提出了两阶段联盟形成机制;通过捕食者问题实验验证了角色和学习机制的作用,以及两阶段联盟形成机制在减少通讯代价上的作用。

关键词：多Agent系统联盟模型捕食者问题合同网协议

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一个基于COP的控制软件安全性增强方法

一个基于COP的控制软件安全性增强方法

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第十一届全国软件与应用学术会议(NASAC2012)

作者：陈智勇徐锋余萍南京大学软件新技术国家重点实验室南京市 210046 南京大学计算机科学与技术系南京市 210046

控制软件往往是安全攸关系统的核心,其正确性对系统安全起着至关重要的作用。然而由于系统面对的环境因素越来越复杂,软件设计之初不可能考虑到所有可能面对的环境变化因素,系统的安全性面临新的挑战。因此在软件维护阶段,以环境变化为... 详细信息

控制软件往往是安全攸关系统的核心,其正确性对系统安全起着至关重要的作用。然而由于系统面对的环境因素越来越复杂,软件设计之初不可能考虑到所有可能面对的环境变化因素,系统的安全性面临新的挑战。因此在软件维护阶段,以环境变化为中心,增量式地增强软件的安全性显得非常重要。面向上下文编程方法(Context-oriented Programming,COP)正是一种以软件运行上下文环境为中心的编程方法。现有的支撑COP思想的运行机制可以使得系统根据精确的上下文信息动态的调整系统的行为,但是有些上下文引发的系统行为调整会导致系统执行器的现有运行被打断,对于这类影响系统执行器行为的上下文,现有的COP运行机制还没有提供有效处理方法。本文根据现有的COP方法,给出了一个基于软件上下文保存与恢复的控制软件安全性增强的编程模型,并在Lego NXT控制器上实现了相应的运行支撑和编程工具,通过一个产品分拣系统的安全性增强实例,初步验证了该编程模型的合理性。

关键词：软件安全性 COP 编程模型

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一个基于后备服务的高可靠工作流开发模型及其支撑工具的实现

一个基于后备服务的高可靠工作流开发模型及其支撑工具的实现

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第十一届全国软件与应用学术会议(NASAC2012)

作者：陈威徐锋南京大学软件新技术国家重点实验室南京市 210046 南京大学计算机科学与技术系南京市 210046

随着互联网的发展，面向WEB服务的工作流技术逐渐兴起。然而在开放多变的网络环境中，组成工作流的网络服务的可靠性变化，网络连接的可靠性变化，都对工作流的可靠执行带来挑战。目前工作流可靠性研究较多地关注如何选取并确定一条最... 详细信息

随着互联网的发展，面向WEB服务的工作流技术逐渐兴起。然而在开放多变的网络环境中，组成工作流的网络服务的可靠性变化，网络连接的可靠性变化，都对工作流的可靠执行带来挑战。目前工作流可靠性研究较多地关注如何选取并确定一条最可靠的工作流路径，以及如何选取可靠性较高的服务来组成工作流，这些方法较难应对网络环境的多变以及服务本身可靠性的变化。随着web服务的广泛普及，网络中涌现出大量的等价服务，利用等价服务作为后备服务来达到构建更可靠的工作流的目的。本文基于此想法，给出了一个高可靠工作流的开发模型，包括基于后备服务的工作流描述机制，以及工作流可靠性评估机制，最后，给出相应的工作流脚本转换工具实现，可将其转换成标准的BPEL脚本并运行。

关键词：工作流可靠性 web服务

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基于多示例学习的异常行为检测方法

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模式识别与人工智能 2011年第6期24卷 862-868页

作者：崔永艳高阳南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为.然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常.针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨... 详细信息

在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为.然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常.针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨迹分段的异常行为检测方法.该方法首先根据轨迹的曲率,将轨迹分割成若干相互独立的子段.然后采用层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型对每个子段建模.最后在多示例学习框架下,以整条轨迹为包,正常轨迹为负包,异常轨迹为正包,轨迹子段为包的示例进行学习.通过实验验证,该方法在准确率和召回率上都优于传统的基于轨迹建模的方法.

关键词：异常行为检测轨迹分段层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型(HDP—HMM) 多示例学习

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