检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2019年第11期56卷 2469-2484页

作者：宋传鸣闵新谢维冬尹宝才王相海辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116029 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

为降低传统弹性运动估计的计算复杂度,提出一种2 b深度像素的弹性运动估计方法.首先,利用Prewitt算子提取视频帧的梯度,借助梯度模长的均值和标准差将像素深度从8 b降采样为2 b.其次,引进基于位操作的矩阵乘法和基于比较操作的偏导运算... 详细信息

为降低传统弹性运动估计的计算复杂度,提出一种2 b深度像素的弹性运动估计方法.首先,利用Prewitt算子提取视频帧的梯度,借助梯度模长的均值和标准差将像素深度从8 b降采样为2 b.其次,引进基于位操作的矩阵乘法和基于比较操作的偏导运算,提出了2 b深度像素的弹性运动模型以及求解该模型的简化高斯牛顿法,避免了黑塞矩阵及其逆矩阵的重复计算.同时,采用1阶线性逼近,得出阻尼步长与运动向量增量、运动补偿误差之间的函数关系以及初始步长的近似计算策略,进而以菱形搜索为初始搜索,给出了2 b深度像素的弹性运动模型的快速求解算法.实验表明:该算法的平均峰值信噪比和计算效率明显优于8 b全搜索、2 b全搜索和传统8 b弹性运动估计.

关键词：视频编码运动估计低位深度像素弹性运动模型自适应阻尼系数

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基于特征点与多网络联合训练的表情识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第4期31卷 552-559页

作者：夏添张毅锋刘袁东南大学信息科学与工程学院南京210096 东南大学-南京通信技术研究院南京211100 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

由于表情图片序列比单张表情图片的信息更丰富,因此基于前者的表情识别容易取得更好的实验效果.针对表情图片序列,提出一种仅基于人脸特征点信息和联合训练2个深度神经网络进行表情识别的方法.首先基于长度不定的图片序列抽取各帧之间... 详细信息

由于表情图片序列比单张表情图片的信息更丰富,因此基于前者的表情识别容易取得更好的实验效果.针对表情图片序列,提出一种仅基于人脸特征点信息和联合训练2个深度神经网络进行表情识别的方法.首先基于长度不定的图片序列抽取各帧之间差异最大化的子集;其次提取该子集中所有图片的特征点坐标进行预处理;再将坐标分别输入微观深度网络(MIC-NN)与宏观深度网络(MAC-NN)进行独立训练;最后基于惩罚MIC-NN与MAC-NN间差异的损失函数联合训练二者后,使用融合网络(FUS-NN)作为最终预测模型.在CK+,Oulu-CASIA,MMI这3个数据集中的实验结果表明,FUS-NN取得了优于绝大部分已知方法 1%～15%的识别率,仅在MMI数据集中落后于最优模型2%;相比之下,该网络的时间复杂度远远小于效果相近的模型,取得了更好的识别效果与计算资源的平衡.

关键词：表情识别深度学习联合训练融合网络

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视觉图像显著性检测综述

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计算机科学 2020年第7期47卷 84-91页

作者：袁野和晓歌朱定坤王富利谢浩然汪俊魏明强郭延文南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院南京210006 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 香港公开大学香港999077 香港教育大学香港999077

当今图像数据呈爆炸式增长,如何利用计算机高效地获取、处理图片信息成为领域内重要的研究课题。在人类视觉注意机制的启发下,研究人员发现将这种机制引入机器图像处理任务中可以大大提高信息提取的效率,从而更好地节省有限的计算资源... 详细信息

当今图像数据呈爆炸式增长,如何利用计算机高效地获取、处理图片信息成为领域内重要的研究课题。在人类视觉注意机制的启发下,研究人员发现将这种机制引入机器图像处理任务中可以大大提高信息提取的效率,从而更好地节省有限的计算资源。视觉图像显著性检测即利用计算机模拟人类的视觉注意机制,对图片中各部分信息的重要程度进行计算。其在图像分割、视频压缩、目标检测、图像索引等领域得到了广泛的应用,有着重要的研究价值。文中介绍了图像显著性检测算法的研究现状,首先以信息驱动来源为切入点,对显著性检测模型进行概述,之后分析了现有几种典型的显著性检测算法,并根据是否基于学习的模型将其分为基于非学习模型、基于传统机器学习模型以及基于深度学习模型3类。针对第一类,文中较为详细地对基于局部对比度和基于全局对比度的显著性检测算法进行了分类比较,指出了各自的优势与不足;针对后两类,分析了机器学习算法及深度学习在显著性检测中的应用。最后对现有的显著性检测算法进行了总结比较,对该领域研究的下一步发展方向进行了展望。

关键词：显著区域检测视觉显著性检测深度学习机器学习视觉注意机制

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基于机器学习的Android恶意软件检测实验

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实验技术与管理 2020年第12期37卷 94-97页

作者：陈镭杨章静黄璞南京审计大学实验中心江苏南京211815 南京审计大学信息工程学院江苏南京211815 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210232

针对传统Android恶意软件检测技术准确率不足的问题,该文设计并用实验验证了一种基于机器学习的Android恶意软件检测方法。首先提取Android应用的一些关键静态特征,生成对应的特征向量,然后采用机器学习算法构建并训练模型,最后对待测An... 详细信息

针对传统Android恶意软件检测技术准确率不足的问题,该文设计并用实验验证了一种基于机器学习的Android恶意软件检测方法。首先提取Android应用的一些关键静态特征,生成对应的特征向量,然后采用机器学习算法构建并训练模型,最后对待测Android应用软件进行分类检测。实验结果表明,在使用相同数据集的情况下,支持向量机(SVM)算法取得了96.4%的检测率,略高于逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树算法。通过实验,不仅使学生对Android应用软件有了更清晰的认识,还提升了学生用机器学习方法分析和解决实际问题的能力。

关键词： Android应用恶意软件机器学习 Weka平台

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基于可重随机化混淆电路的可验证计算

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软件学报 2019年第2期30卷 399-415页

作者：赵青松曾庆凯刘西蒙徐焕良计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京农业大学信息科技学院江苏南京210095 福州大学数学与计算机科学学院福建福州350117 School of Information Systems Singapore Management University

Yao的混淆电路可用于客户端将函数计算外包给服务器,并可验证其正确性.然而,混淆电路仅能使用1次.Gennaro等人组合使用全同态加密和混淆电路,可实现客户端和服务器在多次输入上重用混淆电路.但是,所有已知的全同态加密在效率的提高上似... 详细信息

Yao的混淆电路可用于客户端将函数计算外包给服务器,并可验证其正确性.然而,混淆电路仅能使用1次.Gennaro等人组合使用全同态加密和混淆电路,可实现客户端和服务器在多次输入上重用混淆电路.但是,所有已知的全同态加密在效率的提高上似乎仍有很大的空间,并且需要较强的困难性假设.另一方面,Gennaro等人的方案只能在敌手不能对客户端发起任何数量的验证查询这种较弱的模型下被证明是安全的.部分同态加密的困难性假设要弱于全同态加密,虽然只支持数量有限的同态操作,但比全同态加密运行速度更快、更加紧凑.提出了一个使用加同态加密的可验证计算方案.它基于DDH假设,能够容忍任意数量的恶意验证查询,采用的主要技术是可重随机化的混淆电路.该技术可以实现重随机化的混淆电路分布与原有的混淆电路分布在计算上是不可区分的.另外,也给出了一种使用可重随机化的混淆电路构造密码转置防火墙方案,称为可重用密码转置防火墙.也就是说,混淆电路可生成1次,接下来,密码转置防火墙可安全地重随机化和重用多次.

关键词：可验证计算可重随机化混淆电路同态加密密码转置防火墙

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汇编级顺序语句块的自动形式化规约及其验证

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计算机工程 2019年第10期45卷 64-69,77页

作者：祁龙云吕小亮路红黄皓南京南瑞信息通信科技有限公司南京210003 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

软件的形式化验证是保障软件可证明性、可靠性和安全性的重要手段,但传统形式化验证脚本的生成过程复杂且需要形式化验证专家的大量手工验证。为提高证明效率,构建一种自动证明模型,并在此基础上提出语义自动规约算法以及对所规约的语... 详细信息

软件的形式化验证是保障软件可证明性、可靠性和安全性的重要手段,但传统形式化验证脚本的生成过程复杂且需要形式化验证专家的大量手工验证。为提高证明效率,构建一种自动证明模型,并在此基础上提出语义自动规约算法以及对所规约的语义自动生成证明脚本的算法。利用C++和Python并通过交互式定理证明器Isabelle 2017在基准数据中随机选择10个程序进行测试,结果表明,与完全人工操作相比,该算法具有较高的验证效率,可实现顺序语句块的自动化规约与验证。

关键词：自动形式化规约自动化验证定理证明器交互式定理形式化验证

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面向工业控制系统的渗透测试工具研究

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计算机工程 2019年第8期45卷 92-101页

作者：周伟平杨维永王雪华茅兵南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京南瑞信息通信科技有限公司南京210000

为提高对工业控制系统的渗透测试效率,保障其安全可靠性并提升系统安全防护能力,基于shell交互技术构建面向工控系统的渗透测试工具框架,并通过Python语言进行实现。设计具有层次结构的网络探测和系统探测模块,利用协议解析和逆向技术... 详细信息

为提高对工业控制系统的渗透测试效率,保障其安全可靠性并提升系统安全防护能力,基于shell交互技术构建面向工控系统的渗透测试工具框架,并通过Python语言进行实现。设计具有层次结构的网络探测和系统探测模块,利用协议解析和逆向技术对工控协议进行脆弱性检测,同时研究基于工控环境的漏洞利用方式,通过模糊测试模块对测试目标进行漏洞挖掘和脆弱性检测。在此基础上,参考开源Metasploit软件,根据模板规则编写渗透攻击脚本。仿真结果表明,该设计可提高对工控系统的探测效率,降低协议脆弱性检测难度,并且具有结构简明、易于扩展的特点。

关键词：工业控制系统漏洞渗透测试协议逆向模糊测试

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基于机器学习的日冕仪图像分类方法研究

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天文学报 2020年第4期61卷 129-139页

作者：单家辉封莉袁汉青张岩钟忺甘为群黎辉黄宇中国科学院紫金山天文台南京210023 中国科学院暗物质和空间天文重点实验室南京210023 武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430070 中国科学技术大学天文与空间科学学院合肥230026 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像进行自动分类.基于大角度光谱日冕仪(Large Angle and Spectro... 详细信息

日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像进行自动分类.基于大角度光谱日冕仪(Large Angle and Spectrometric Coronagraph Experiment,LASCO)C2的白光日冕仪图像,根据是否观测到CME对图像进行标记.将标记分类的数据集用于VGG模型的训练,该模型在测试集分类的准确率达到92.5%.根据检测得到的标签结果,结合时空连续性规则,消除了误判区域,有效分类出CME图像序列.与Coordinated Data Analysis Workshops(CDAW)人工事件库比较,分类出的CME图像序列能够较完整地包含CME事件,且对弱CME结构有较高的检测灵敏度.未来先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory,ASO-S)卫星的莱曼阿尔法太阳望远镜将搭载有白光日冕仪(Solar Corona Imager,SCI),使用此分类方法将该仪器产生的日冕图像按有无CME分类.含CME标签的图像将推送给中国的各空间天气预报中心,对CME进行预警.

关键词：太阳:日冕物质抛射技术:图像处理方法:数据分析

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自动合成数组不变式

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软件学报 2018年第6期29卷 1544-1565页

作者：李彬翟娟汤震浩汤恩义赵建华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

提出了基于抽象解释框架自动合成数组程序不变式的方法,它能够分析按照特定顺序访问一维或者多维数组的程序,然后合成不变式.该方法将性质(包括区间全称量词性质和原子性质)集合作为抽象域,通过前向迭代数据流分析合成数组性质.证明了... 详细信息

提出了基于抽象解释框架自动合成数组程序不变式的方法,它能够分析按照特定顺序访问一维或者多维数组的程序,然后合成不变式.该方法将性质(包括区间全称量词性质和原子性质)集合作为抽象域,通过前向迭代数据流分析合成数组性质.证明了该方法的正确性和收敛性,并通过一些实例展示了该方法的灵活性.开发了一种原型工具,该工具在各种数组程序(包括competition on software verification中的array-examples benchmark)上的实验展示了方法的可行性和有效性.

关键词：不变式合成抽象解释数组程序

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面向期限感知分布式矩阵相乘的高效存储方案

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计算机应用 2020年第2期40卷 311-315页

作者：赵永柱黎卫东唐斌梅峰卢文达国网陕西省电力公司信息通信公司西安710065 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 国网浙江省电力有限公司杭州310007

分布式矩阵相乘是众多分布式机器学习、科学计算等应用中的关键操作,但其性能会受到系统中常见的落后节点的严重影响。最近研究者提出了基于喷泉码的编码矩阵相乘方法,能够充分利用落后节点的部分计算结果,从而大幅度减轻落后节点问题,... 详细信息

分布式矩阵相乘是众多分布式机器学习、科学计算等应用中的关键操作,但其性能会受到系统中常见的落后节点的严重影响。最近研究者提出了基于喷泉码的编码矩阵相乘方法,能够充分利用落后节点的部分计算结果,从而大幅度减轻落后节点问题,但忽略了工作节点的存储开销。在考虑存储开销与计算完成时间之间的权衡关系的基础上,首先提出了面向异构工作节点的计算期限感知的存储优化问题;然后进一步通过理论分析,提出了基于期望近似的解决思路,并通过松弛将问题转化为凸优化问题以方便高效求解。仿真实验表明,在保证较大的任务成功率的情况下,所提方案的存储开销会随着任务期限的放宽迅速下降,并且该方案能够更大幅度降低编码带来的存储开销。也就是说,所提方案能够在保障整体计算在期限内大概率完成的前提下,大幅度降低总体的额外存储负载。

关键词：分布式计算矩阵相乘落后节点凸优化期限感知

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