检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法

基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法

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第二届网络安全研究发展高峰论坛

作者：刘家银李馥娟马卓夏玲玲江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京 210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京 210031 江苏省公安厅数字取证重点实验室南京 210031 江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京 210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京 210031 江苏省公安厅数字取证重点实验室南京 210031 南京大学计算机软件新技术国家重点实验

恶意代码文件大小差异巨大，使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此，文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图... 详细信息

恶意代码文件大小差异巨大，使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此，文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图像;然后利用DenseNet 网络提取特征，避免因调整至同一分辨率导致信息损失;最后通过空间金字塔模型处理多尺度特征，进而训练分类模型。实验结果表明，该方法有效提高了恶意代码分类性能。

关键词：恶意代码分类空间金字塔多尺度卷积神经网络

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基于虚拟曝光图像的立体高动态范围图像合成算法

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光电子．激光 2019年第7期30卷 768-778页

作者：徐雅丽郁梅陈恳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

本文提出基于多视点多曝光图像的立体高动态范围图像合成算法。首先,考虑多视点多曝光图像以及相机响应函数曲线的特性,提出一种虚拟曝光图像绘制算法,将不同曝光的图像绘制到同一视点;然后,为了使绘制曝光图像保留更多细节和结构,需要... 详细信息

本文提出基于多视点多曝光图像的立体高动态范围图像合成算法。首先,考虑多视点多曝光图像以及相机响应函数曲线的特性,提出一种虚拟曝光图像绘制算法,将不同曝光的图像绘制到同一视点;然后,为了使绘制曝光图像保留更多细节和结构,需要对绘制虚拟曝光图像进行空洞填补及边缘修复,故引入了边缘差值掩膜图,对图像边缘信息进行校正平滑处理;最后利用绘制的虚拟曝光图像合成立体高动态范围图像。实验结果表明,获得的绘制曝光图像与参考曝光视点图像之间的结构相似性高达0.99以上,且合成的高动态范围图像质量高。

关键词：多视点多曝光图像绘制曝光图像边缘差值掩膜立体高动态范围图像

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采用2 b深度像素的弹性运动估计算法

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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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基于深度特征的无监督图像检索研究综述

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计算机研究与发展 2018年第9期55卷 1829-1842页

作者：张皓吴建鑫计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)是一项极具挑战的计算机视觉任务.其目标是从数据库图像中找到和查询图像包含相同实例的图像.一个典型的图像检索流程包括2步:设法从图像中提取一个合适的图像的表示向量和对这... 详细信息

基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)是一项极具挑战的计算机视觉任务.其目标是从数据库图像中找到和查询图像包含相同实例的图像.一个典型的图像检索流程包括2步:设法从图像中提取一个合适的图像的表示向量和对这些表示向量进行最近邻搜索以找到相似的图像.其中,决定图像检索算法性能的关键在于其提取的图像表示的好坏.图像检索中使用的图像表示经历了基于手工特征和基于深度特征两大时期,每个时期又有全局特征和局部特征2个阶段.由于手工特征的表示能力有限,近年来图像检索的研究主要集中在如何利用深度特征.将以提取图像表示的不同思路为线索,回顾无监督图像检索领域的发展历程,介绍该领域的一些代表性算法,并比较这些算法在常用数据集上的性能表现,最后探讨未来的研究方向.

关键词：图像检索深度学习卷积神经网络计算机视觉无监督学习

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基于大数据的软件智能化开发方法与环境

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大数据 2021年第1期7卷 3-21页

作者：谢冰彭鑫尹刚李宣东魏峻孙海龙北京大学信息科学技术学院复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室绿色计算产业联盟湖南智擎科技有限公司计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 中国科学院大学中国科学院软件研究所软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京航空航天大学计算机学院

阐述了围绕软件工程大数据的汇聚组织、知识表示提炼、软件工具智能化和智能开发服务环境等关键技术开展的一系列研究工作,建立了基于大数据的软件智能化开发技术体系,研发关键性的软件智能化开发工具,形成了"人-工具-数据"... 详细信息

阐述了围绕软件工程大数据的汇聚组织、知识表示提炼、软件工具智能化和智能开发服务环境等关键技术开展的一系列研究工作,建立了基于大数据的软件智能化开发技术体系,研发关键性的软件智能化开发工具,形成了"人-工具-数据"融合的新一代软件智能化开发环境,并构建了软件智能化开发云平台。面向万众创新的社会需求,构建了服务大众的公共服务平台;针对企业创新能力的提升,提供了智能化的企业软件开发环境。

关键词：软件复用大数据智能化软件开发知识图谱推荐

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疫情背景下软件项目管理课程线上教学实践研究

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软件导刊 2021年第9期20卷 238-242页

作者：薄莉莉孙小兵李斌扬州大学信息工程学院江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

为了积极应对疫情背景下无法继续开展传统校内正常教学活动和学生线上学习注意力不集中导致学习效率低的问题,以软件项目管理课程为例,基于课程目标和主要内容,从课前准备、课中实施和课后拓展3个阶段有效开展疫情背景下的线上教学实践... 详细信息

为了积极应对疫情背景下无法继续开展传统校内正常教学活动和学生线上学习注意力不集中导致学习效率低的问题,以软件项目管理课程为例,基于课程目标和主要内容,从课前准备、课中实施和课后拓展3个阶段有效开展疫情背景下的线上教学实践:课前收集并建立一套完整的软件项目管理案例库;课中以项目实践为主线,模拟项目招投标、需求分析、软件设计、成本管理、风险管理、进度管理、在线公测、项目验收等;课后进行拓展完善。实践效果表明,91%的学生对自己这门课程的学习效果非常满意,90%的学生支持其他工程实践类课程也采用类似教学方式,88%的学生认为该教学方式提高了自己分析问题和解决复杂工程问题的能力。

关键词：疫情软件项目管理线上教学工程实践

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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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全卷积语义分割与物体检测网络

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中国图象图形学报 2019年第3期24卷 474-482页

作者：肖锋芮挺任桐炜王东陆军工程大学研究生院南京210018 陆军工程大学野战工程学院南京210018 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210018

目的目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框... 详细信息

目的目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框,实现完全端到端深度学习语义分割及物体检测的多任务深度学习模型(FCDN),使得检测模型能够在保证精度的同时提高检测速度。方法首先分析了被检测物体数量不可预知是目前主流物体检测算法需要预先划定默认框的原因,由于目前深度学习物体检测算法都是由图像分类模型拓展而来,被检测数量的无法预知导致无法设置检测模型的输出,为了保证召回率,必须要对足够密集和多尺度的默认框进行分类识别;物体检测任务需要物体的类别信息以实现对不同类物体的识别,也需要物体的边界信息以实现对各个物体的区分、定位;语义分割提取了丰富的物体类别信息,可以根据语义分割图识别物体的种类,同时采用语义分割的思想,设计模块提取图像中物体的边界关键点,结合语义分割图和边界关键点分布图,从而完成物体的识别和定位。结果为了验证基于语义分割思想的物体检测方法的可行性,训练模型并在VOC(visual object classes)2007 test数据集上进行测试,与目前主流物体检测算法进行性能对比,结果表明,利用新模型可以同时实现语义分割和物体检测任务,在训练样本相同的条件下训练后,其物体检测精度优于经典的物体检测模型;在算法的运行速度上,相比于FCN,减少了8ms,比较接近于YOLO(you only look once)等快速检测算法。结论本文提出了一种新的物体检测思路,不再以图像分类为检测基础,不需要对预设的密集且多尺度的默认框进行分类识别;实验结果表明充分利用语义分割提取的丰富信息,根据语义分割图和边界关键点完成物体检测的方法是可行的,该方法避免了对图像的重复检测和计算浪费;同时通过减少语义分割预测的像素点数量来提高检测效率,并通过实验验证简化后的语义分割结果仍足够进行物体检测任务。

关键词：深度学习物体检测语义分割边界关键点多任务学习迁移学习默认框

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