计算机科学

唐滔,彭林,黄春,杨灿群

计算机科学. 2017, 44 (12): 1-10. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.001

摘要 ( 256 )

PDF(1617KB) ( 1037 )

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图形处理器凭借着比传统CPU更高的峰值性能和能效,以及日渐成熟的软件环境,逐渐成为构建异构并行系统的最流行的加速器之一。虽然GPU依靠轻量级线程的灵活切换来隐藏访存延迟,但其超高的并发度仍然给存储系统带来了很大压力,其性能的有效发挥受访存效率的强烈影响。因此GPU程序的访存行为分析及优化一直是GPU相关领域的研究热点,但很少有工作从体系结构的角度分析存储层次的设计对性能的影响。为了更好地指导GPU存储层次的设计和访存优化,从实验的角度详细地分析了GPU各存储层次对程序性能的影响,并总结出若干指导性的优化策略,为未来类似体系结构的存储层次设计和程序优化提供建议。

基于语义模型的实时数据有效性保证策略研究

汤小春,田凯飞

计算机科学. 2017, 44 (12): 11-16. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.002

摘要 ( 261 )

PDF(992KB) ( 533 )

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实时数据的有效性与CPU处理能力是信息物理融合系统(CPS)中的一对矛盾,提高采样频率可以保证实时数据的有效性,但是会增加CPU负荷,降低系统的计算能力。首先,利用实时数据的语义特点建立数据的有效性模型；然后,通过在CPU空闲期间设置预调度任务,合理地利用数据有效性模型,设置新的有效性间隔和实时数据的更新事务的开始时间,减少CPU执行时间；最后,在棉花采摘锭的自转、公转及油压等参数上,对基于语义模型的实时数据有效性保证策略进行了系统的评价,结果表明所提方法能够减少15%左右的CPU负荷。

开放知识库构建技术的多维量化评价方法

陈新蕾,贾岩涛,王元卓,靳小龙,程学旗

计算机科学. 2017, 44 (12): 17-22. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.003

摘要 ( 376 )

PDF(852KB) ( 711 )

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网络大数据时代的到来使得开放知识库的构建技术越来越受到学术界和工业界的关注。近年来,依托开放知识库构建技术而构建的知识库及相关应用层出不穷。然而,目前并没有一种较为统一、全面的开放知识库构建技术的多维量化评价方法。在已有工作的基础之上,提出了一套开放知识库构建技术的多维评价指标体系,综合考虑包括开放知识库的构建准确率、构建时间、构建规模在内的多个维度,并在此基础上提出了开放知识库构建技术的多维量化评价方法。实验表明,开放知识库构建技术的评价结果较传统的评价方法更为全面、合理,并且可以根据实际应用中维度的重要性差异产生不同角度的评价结果。

一种基于关联关系的有向网络关键节点挖掘算法

梁莹莹,黄岚,王喆

计算机科学. 2017, 44 (12): 23-27. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.004

摘要 ( 328 )

PDF(734KB) ( 635 )

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关键节点在网络中的重要程度高于其他大部分节点,关键节点挖掘是网络分析的重要研究内容,对网络结构和网络中的关系等研究而言都具有非常重要的意义。已有的关键节点挖掘算法从不同的侧重点进行节点关键性评价,文中基于网络中节点的局部性信息,结合节点与其一阶邻居节点的关联关系,提出了一种有向网络关键节点挖掘算法。该算法在关注节点所处局部环境的同时考虑关联节点间的关联强度及重要性影响,根据局部重要性和关联重要性共同进行关键节点的评价。在实验网络上的影响力传播实验表明,相比于经典的度中心性等关键节点评价算法,所提算法挖掘得到的关键节点对影响力的传播能力更强,说明了算法的准确性。

一种面向主题耦合的影响力最大化算法

吕文渊,周丽华,廖仁建

计算机科学. 2017, 44 (12): 28-32. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.005

摘要 ( 298 )

PDF(716KB) ( 741 )

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网络逐渐成为了人与人之间的主要社交工具,在网络中挖掘最有影响力的用户成为了非常值得关注的问题。在传统影响力最大化算法的基础上提出了一种面向主题耦合的影响力最大化算法,该算法首先分析网络中不同主题之间的耦合相似性,在综合考虑主题之间耦合相似性与用户对不同主题偏好的基础上扩展独立级联模型,并使用经典的贪心算法挖掘最具有影响力的用户。与不考虑主题耦合的影响力最大化算法相比,所提算法考虑了传播主题之间的耦合相似性,并且能够与用户偏好进行更为有效地结合。最后,实验表明,相比于经典的影响力最大化算法,该算法能够更为有效地挖掘在特定主题下最具有影响力的种子节点。

基于Spark的极限学习机算法并行化研究

刘鹏,王学奎,黄宜华,孟磊,丁恩杰

计算机科学. 2017, 44 (12): 33-37. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.006

摘要 ( 302 )

PDF(686KB) ( 638 )

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极限学习机算法虽然训练速度较快,但包含了大量矩阵运算,因此其在面对大数据量时,处理效率依然缓慢。在充分研究Spark分布式数据集并行计算机制的基础上,设计了核心环节矩阵乘法的并行计算方案,并对基于Spark的极限学习机并行化算法进行了设计与实现。为方便性能比较,同时实现了基于Hadoop MapReduce的极限学习机并行化算法。实验结果表明,基于Spark的极限学习机并行化算法相比于Hadoop MapReduce版本的运行时间明显缩短,而且若处理数据量越大,Spark在效率方面的优势就越明显。

面向位置推荐的差分隐私保护方法

夏英,毛鸿睿,张旭,裴海英

计算机科学. 2017, 44 (12): 38-41. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.007

摘要 ( 299 )

PDF(709KB) ( 624 )

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位置推荐服务能使用户更容易地获得周边的兴趣点信息,但也会带来用户位置隐私泄露的风险。为了避免位置隐私泄露带来的不利影响,提出一种面向位置推荐服务的差分隐私保护方法。在保持用户位置轨迹与签到频率特征的前提下,基于路径前缀树及其平衡程度采用均匀分配和几何分配两种方式进行隐私预算分配,然后根据隐私预算分配结果添加满足差分隐私的Laplace噪音。实验结果表明该方法能有效保护用户位置隐私,同时通过合理的隐私预算分配能减少差分隐私噪音对推荐质量的影响。

SVRRPMCC:一种支持向量回归机的正则化路径近似算法

王梅,王莎莎,孙莺萁,宋考平,田枫,廖士中

计算机科学. 2017, 44 (12): 42-47. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.008

摘要 ( 413 )

PDF(12211KB) ( 659 )

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正则化路径算法是数值求解支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的有效方法。根据SVR正则化路径的分段线性性质,该类算法可在相当于一次SVR求解的时间复杂度内求得正则化参数的所有可能取值及对应SVR的解。由于在解路径建立过程中需要求解线性方程组,已有的精确计算方法难以处理大规模的样本数据,因此研究了正则化路径近似算法,并提出了SVR正则化路径近似算法SVRRPMCC。首先,应用Monte Carlo方法实现线性方程组系数矩阵的随机采样,求得近似系数矩阵；然后,应用Cholesky分解方法实现快速求解系数逆矩阵；进一步,分析了SVRRPMCC算法的近似误差和计算复杂性；最后,在标准数据集上的实验验证了SVRRPMCC算法的合理性和较高的计算效率。

基于概念权重向量的MIMLSVM改进算法

环天,郝宁,牛强

计算机科学. 2017, 44 (12): 48-51. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.009

摘要 ( 290 )

PDF(678KB) ( 582 )

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针对多示例多标记学习算法MIMLSVM只从包层面构造聚类,而忽略了包内示例分布对分类造成影响这一不足,提出一种基于概念权重向量的MIMLSVM改进算法——I-MIMLSVM算法。首先从示例层面构造聚类,挖掘出示例中的潜在概念簇,运用R-PATTERN算法计算每个概念簇的概念权重；然后利用TF-IDF算法计算每个概念簇在各个示例包中的重要度；最后将示例包表示为概念权重向量,向量的每一维即为概念簇的概念权重与其在该包中的重要度的乘积。将该算法在包含2000幅图像的自然数据集上进行实验验证,结果表明改进的算法在分类性能上整体优于原算法,尤其在Hamming loss,Coverage和Average precision这3个测评指标上较为明显。

一种基于Bhattacharyya系数和项目相关性的协同过滤算法

臧雪峰,刘天琦,孙小新,冯国忠,张邦佐

计算机科学. 2017, 44 (12): 52-57. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.010

摘要 ( 213 )

PDF(878KB) ( 587 )

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在大数据时代,为了满足用户的信息需求,个性化推荐系统得到了广泛应用。协同过滤是一种简单有效的推荐算法。然而,许多传统的相似度计算方法仅仅基于用户的共同评分值,且不适用于稀疏数据环境,因此提出了一种新的基于Bhattacharyya系数的相似度方法。该方法使用了所有用户对项目的评分信息,不仅可以通过用户的评分行为获得用户的相似兴趣特征,而且可以获得用户已评分物品之间的相关性；同时由于不同的用户有不同的评分习惯,新方法也考虑了每个用户的评分偏好。通过考虑用户相似性的更多因素,可以为目标用户选择更恰当的邻域用户,以更有效地提升推荐性能。在两个真实数据集上进行的实验表明,所提方法优于其他当前最好的相似度方法。

结合缺失模式的不完整数据模糊聚类

郑奇斌,刁兴春,曹建军

计算机科学. 2017, 44 (12): 58-63. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.011

摘要 ( 386 )

PDF(882KB) ( 724 )

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数据的完整性是数据可用性的重要维度。由于数据采集等过程中存在的问题,现实中的数据往往存在缺失。现有的聚类算法在面对不完整数据时一般采用忽略缺失或填补缺失的策略,但是当数据缺失属于非随机缺失时,这样的处理策略会导致聚类精度严重下降。当数据缺失属于非随机缺失时,数据缺失模式与缺失属性的取值相关,因此在不完整对象的相似度量中加入缺失模式相似的度量,提出了两种结合缺失模式的 PCM(Possibilistic c-means)模糊聚类算法:最小化缺失模式距离之和的 PatDistPCM 算法和基于缺失模式聚类的 PatCluPCM 算法。在两个公开数据集上的实验证明, 考虑缺失模式的模糊聚类PatDistPCM和PatCluPCM算法,在对存在非随机缺失的数据进行聚类时 ,能有效提高聚类结果的准确性。

基于M&S模型的分布式认知无线电网络时间同步机制

汤璘,刘俊霞,赵丽,齐兴斌

计算机科学. 2017, 44 (12): 64-67. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.012

摘要 ( 451 )

PDF(725KB) ( 477 )

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针对分布式认知无线电网络(DCRN)中节点时间同步的问题,提出一种基于M&S同步模型的节点协作式时间同步机制。首先,选定的主用户(PU)通过控制信道将其空闲频谱列表广播到邻居节点,以确定节点对之间的可用公共信道；然后,邻居节点以该PU节点为参考,在公共信道上发送同步信息,并通过M&S同步模型调整内部计时器,从而实现时钟同步；经过多次迭代,最终实现全网时间同步。实验结果表明,该方案能够实现DCRN的时间同步,同时具有较快的收敛速度和较低的开销。

一种基于CSI的参数无关接入点定位方法

李耀辉,陈兵

计算机科学. 2017, 44 (12): 68-71. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.013

摘要 ( 381 )

PDF(545KB) ( 602 )

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随着基于位置的服务的流行,室内定位系统也受到越来越多的关注。基于WiFi的室内定位因其开放访问和低成本的属性而吸引了大量研究人员的目光。通过采用细粒度的信道状态信息CSI代替粗粒度的接收信号强度RSSI可以减少室内多径效应的影响。采用一种与传播模型参数无关的定位方法——PILM来对接入点进行空间定位。通过有效CSI值与距离关系模型的公式变换,将问题转换为求满足最小向量二范数条件的点的坐标,即用最小二乘方法求解。通过在两种典型室内环境的实验验证了系统性能。

基于均匀圆阵的改进UCA-ESPRIT算法

刘艳,廖勇

计算机科学. 2017, 44 (12): 72-74. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.014

摘要 ( 509 )

PDF(393KB) ( 1121 )

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波达方向(DOA)估计是阵列信号处理的研究热点和难点之一。基于阵列天线, 利用空间谱估计理论进行DOA估计,提出一种改进算法——I-UCA-ESPRIT。首先根据均匀圆阵(UCA)的中心对称性,将输入信号进行重新排列；然后将重新排列的信号进行实值转换,并对相关矩阵进行特征值分解；最后引入SVD算法,以求解来波信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明,该算法不仅适用于DOA估计的非相干信号和相干信号,且优于UCA-RB-MUSIC算法和UCA-ESPRIT算法。

云计算环境下的模糊解耦能效优化算法研究

邢文凯,高雪霞,侯小毛,翟萍

计算机科学. 2017, 44 (12): 75-79. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.015

摘要 ( 346 )

PDF(652KB) ( 567 )

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在保证云计算环境的高计算性能和较优服务质量的前提下,系统能效优化成为推广云计算所要重点解决的问题。为了适应多负载和多任务的云计算任务环境,设计了一种模糊解耦能效优化方案。首先进行输入输出及中间变量参数的设定；然后建立模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)模型及解耦规则,对影响能效指标的关键参数进行提取和优化,该方法能快速找到影响能效的关键因素并对其进行评估,从而实现稳定可控的能效优化；最后加入模糊解耦的参数扰动自调整设计,对解耦运算遇到的参数扰动进行自适应调整,提高系统的鲁棒性。

分裂二进制追踪树标签防碰撞协议

李占青,李光顺,吴俊华,孔令增

计算机科学. 2017, 44 (12): 80-85. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.016

摘要 ( 182 )

PDF(913KB) ( 537 )

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针对大规模RFID系统中的标签碰撞问题,提出了一种位追踪技术与最优分割理论相结合的标签防碰撞协议。该协议由二进制分裂过程与二进制追踪树识别过程这两个阶段组成。在分裂过程中,随机选择0或1可将当前响应标签集合进行二分,在得到可读时隙或空闲时隙时停止。在识别过程中,由于二分得到的左右子集合标签数近似相等,因此运用最优分割理论对左子集合标签数进行处理以得到右子集合的时隙数,自底向上在各右子集合上采用二进制追踪树时隙算法来完成对标签的识别。分裂过程简单、易实施,识别过程无需预先估计标签数量,对设备计算能力的要求低,设置最优分隔可明显减少空闲时隙。理论分析及仿真结果表明,该协议能够提高RFID系统的识别效率,在大规模RFID系统中性能更优。

应用于认知无线电频谱预测的小波神经网络模型

朱正国,何明星,柳荣其,刘泽民

计算机科学. 2017, 44 (12): 86-89. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.017

摘要 ( 211 )

PDF(530KB) ( 431 )

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精确的频谱预测能够有效地降低认知无线电系统的能耗,还有助于提高认知无线电系统的吞吐量。针对频谱预测方法的预测精度问题,提出了一种小波神经网络频谱预测模型,以预测通道占用状态情况。该模型利用离散小波变换产生分析信号的时频分布,使用一个时间序列来表示某子信道的占用状态；对预测精度、利用率和参数初始化之间的权衡进行了分析,以便选择一个近于最优的模型。实验测量结果表明,与基于BP神经网络算法的模型相比,所提模型在预测精度和能耗方面均表现出较优的性能。

基于有效容量链路模型的无线局域网帧聚合算法研究

童旺宇,张颖江

计算机科学. 2017, 44 (12): 90-93. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.018

摘要 ( 344 )

PDF(568KB) ( 462 )

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为了在链路质量波动的情况下提供统计的延迟保证,提出一种可应用于高速IEEE802.11无线局域网的新型帧聚合算法。首先,通过目标延迟界限和超时概率的形式来表示QoS保证,并将其视作一个优化问题来构建有效容量模型。然后,应用适当的近似值推导出一个简单的公式,并通过使用比例-积分-微分(PID)控制器来求解。提出的PID控制器聚合算法能够独立地适应每个链接的时间限度,而这只需要在发射机端(如接入AP)就可以实现,无需对介质访问控制(MAC)做出任何改变。NS-3模拟结果显示,相比于最早到期优先算法,所提算法更胜一筹,表现出更加良好的性能。

基于混沌和小波变换的音频加密算法

魏雅娟,范九伦,任方

计算机科学. 2017, 44 (12): 94-99. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.019

摘要 ( 285 )

PDF(759KB) ( 991 )

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为使音频信息可以在信道中安全传输,提出了一种在MPEG压缩的背景下基于混沌和小波变换的音频加密算法。首先对信号采用随机矩阵进行扩充来改变原信号的幅值,其次在“时域-小波域-时域”利用Logistic混沌映射进行3次音频信号置乱和扩散加密操作,最终得到加密信号。通过分段Logistic映射生成密钥的随机矩阵。理论分析发现,所提算法的密钥空间明显增大。实验结果表明,得到的音频加密信号的直方图分布更均匀,信号间的相关度变小,密钥敏感度增强。因此,提出的音频加密算法具有较高的安全性。

基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

张正伟,吴礼发,严云洋

计算机科学. 2017, 44 (12): 100-104. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.020

摘要 ( 209 )

PDF(708KB) ( 568 )

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针对现有可逆图像水印算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法。首先,对原始图像进行多尺度分解,将其分解为同质块和非同质块；其次,通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息；最后,通过计算非同质块信息熵,根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块,通过对选取的非同质块进行整数小波变换,在中高频中嵌入剩余水印信息。实验结果表明,该算法易于实现且完全可逆,能有效提高水印嵌入量,具有较高的视觉质量。

基于改进VIKOR法的云计算环境下用户行为安全的评估研究

李存斌,蔺帅帅,徐方秋

计算机科学. 2017, 44 (12): 105-113. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.021

摘要 ( 179 )

PDF(821KB) ( 522 )

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云计算极大地方便了云端用户对资源的使用,降低了用户为使用存储资源耗费的成本,但也使用户的核心和隐私数据极有可能被非法用户利用,因此对用户行为进行分析评估是有效提升云安全的关键。首先,根据云计算环境下用户行为的特点,建立了评价指标体系；然后,提出了一种基于AHP-熵权法的改进VIKOR法的多属性决策方法,克服了主客观赋权法的缺点；最后,以5个用户为例进行算例分析,并将所提方法与其他综合评价方法进行了对比分析。结果表明,所提出的方法是科学、有效的,具有一定的优越性。

基于混沌不透明表达式的不透明谓词混淆技术研究

苏庆,孙金田

计算机科学. 2017, 44 (12): 114-114. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.022

摘要 ( 429 )

PDF(844KB) ( 846 )

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为了更好地进行代码混淆,提出了一种基于混沌映射和二次映射的混沌不透明表达式构造方法。根据混沌不透明表达式的定义,采用具有初值敏感依赖性、伪随机性、状态空间均匀分布性、多分支性和无特殊符号等性质的混沌映射。以二维帐篷映射为例,创建与之相匹配的二次映射,将混沌映射的运行状态空间映射至表达式的结果空间,以进行混沌不透明表达式的构造。将混沌不透明表达式与不透明谓词相结合,形成了一种新的不透明谓词构造方法,同时提出了一种新构造谓词与原有谓词融合于一体的不透明谓词插入方法,两者结合形成了一种新型的不透明谓词混淆技术。实验结果表明,该技术令各项软件的复杂度指标都有明显的提升,并且增加的程序开销较小。

一种可扩展访问控制标记语言的策略优化算法

卢秋如,陈建平,马海英,陈韦旭

计算机科学. 2017, 44 (12): 115-119. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.023

摘要 ( 242 )

PDF(689KB) ( 492 )

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可扩展访问控制标记语言XACML得到了广泛应用。为提高XACML策略的评估效率,提出一种基于韦恩图法的XACML策略优化算法。将XACML策略规则的组成结构用集合论中的韦恩图表示,在设定合并算法优先级的基础上,借助集合间的交并关系,检测和消除策略规则间的冲突与冗余,提高策略评估效率。实验测试表明,该算法在各主流引擎下将请求评估时间平均缩短10%～20%,同时能减少占用的存储空间,达到策略优化的目的。

基于REESSE3+算法的改进算法

董大强,殷新春

计算机科学. 2017, 44 (12): 120-125. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.024

摘要 ( 303 )

PDF(835KB) ( 517 )

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REESSE3+算法是苏盛辉教授于2014年提出的一个8轮迭代的分组密码算法。本文在REESSE3+算法的基础上做出了一些改进,提出了一种新的改进算法。由于REESSE3+算法受到了来学嘉教授提出的IDEA算法的启发,采用了3个不相容的群运算来保证其安全性,因此采用来学嘉教授提出的马尔科夫密码模型来对REESSE3+(16)算法和16位输入的改进算法进行比较。通过实验发现,在面对差分攻击时,16位输入的改进算法比原REESSE3+(16)算法更加安全。

支持抽象解释的静态分析方法的形式化体系研究

张弛,黄志球,丁泽文

计算机科学. 2017, 44 (12): 126-130. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.025

摘要 ( 500 )

PDF(890KB) ( 1224 )

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在安全关键领域中,如何保证软件的安全性已经成为了一个广受关注的重要课题。静态程序分析是一类十分有效的程序自动化验证方法。基于抽象解释的静态分析技术在验证软件的非功能性安全属性上表现十分突出。可配置程序分析(Configurable Program Analysis,CPA)是一种通用静态分析方法形式化体系,旨在用一种形式化体系对静态分析的分析阶段进行建模。使用CPA对基于抽象解释的静态分析进行建模,给出如何使用CPA形式化体系描述基于抽象解释的静态分析,给出了从待分析程序到CPA形式化体系的转换规则；提供了一种在安全关键性领域中的软件正确性自动验证方法,为基于抽象解释的静态分析工具的实现提供了一种可行方案。

基于多核字典学习的软件缺陷预测

王铁建,吴飞,荆晓远

计算机科学. 2017, 44 (12): 131-134. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.026

摘要 ( 278 )

PDF(730KB) ( 438 )

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提出一种多核字典学习方法,用以对软件模块是否存在缺陷进行预测。用于软件缺陷预测的历史数据具有结构复杂、类不平衡的特点,用多个核函数构成的合成核将这些数据映射到一个高维特征空间,通过对多核字典基的选择,得到一个类别平衡的多核字典,用以对新的软件模块进行分类和预测,并判定其中是否存在缺陷。在NASA MDP数据集上的实验表明,与其他软件缺陷预测方法相比,多核字典学习方法能够针对软件缺陷历史数据结构复杂、类不平衡的特点,较好地解决软件缺陷预测问题。

基于二型模糊逻辑的多线程数据竞争检测方法研究

杨璐,余守文,严建峰

计算机科学. 2017, 44 (12): 135-143. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.027

摘要 ( 251 )

PDF(1326KB) ( 658 )

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多线程机制以其诸多优势在程序开发中被广泛使用,然而随着多线程软件规模的增长,程序中潜存着许多并发缺陷,最常见的并发缺陷是数据竞争和死锁。目前,针对这些并发缺陷的检测手段都无法处理线程时序的不确定性,无法处理运行时环境对线程时序的影响,同时也不能计算这些并发缺陷发生的概率并根据概率生成其处理优先级。针对以上问题,提出了一种基于二型模糊逻辑的多线程数据竞争检测方法。该方法将传统的多线程时序分析和缺陷检测方法作为预处理,考虑程序运行时环境因素对线程时序的影响,利用二型模糊逻辑和隐马尔科夫模型对待检测程序建模,计算待检测程序在某一系统负载下的时序概率,并根据时序概率生成时序缺陷处理优先级列表供软件开发人员参考。

基于本体概念相似度的软件构件检索方法

柯昌博,黄志球,肖甫

计算机科学. 2017, 44 (12): 144-149. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.028

摘要 ( 263 )

PDF(813KB) ( 572 )

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随着软件重用与产品线技术的日趋成熟,基于产品线采用构件快速地开发出软件产品成为了研究的热点,而高效的构件检索方法是此技术能否实施的关键。因此,使用本体Web语言(OWL)描述构件,并将其转化为本体树进行模糊匹配,然后对失配的构件进行重组,并使用KMP算法对查询本体树的相似概念进行修改,从而检索到更精确且满足用户需求的构件。最后,给出了构件查询算法,并在此基础上开发了构件库查询系统原型,并与采用刻面和特征的查询方法进行了比较实验,结果证明了此方法的可行性与有效性。

类设计质量评估方法的研究

胡文生,杨剑锋,赵明

计算机科学. 2017, 44 (12): 150-155. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.029

摘要 ( 304 )

PDF(893KB) ( 543 )

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详细介绍了C&K度量方法,结合灰色关联分析的相关理论,提出了一种基于C&K度量方法和灰色关联分析的类设计质量评估方法。依据C&K度量阈值及可接受类的定义,可以推导出面向对象程序设计中的最佳类设计标准。将各个类与最佳类设计标准进行灰色关联分析,从而评估类设计质量的优劣。该方法为程序设计人员提供了类设计质量优劣的判定依据,并保证其在软件生命周期的早期阶段及时发现设计质量低劣的类并做相应的处理,避免后期开发的软件产品出现故障,能显著提高软件产品的可靠性和可维护性。

基于观察者模式的实时系统验证方法

赵鹤,洪玫,杨秋辉,高婉玲

计算机科学. 2017, 44 (12): 156-162. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.030

摘要 ( 213 )

PDF(1036KB) ( 638 )

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复杂实时系统的验证问题一直备受关注。验证过程中,验证特性可以用时序逻辑来描述,但时序逻辑对于非专业人员而言较为复杂,难度较大。观察者模式是一个额外的子系统,可以将复杂的验证特性转换为简单的可达性问题,同时也可以避免使用复杂的验证算法。将Etienne和Nouha Abid等人提出的抽象的观察者模式应用到实时系统实例——Train-Gate系统中,采用UPPAAL工具对Train-Gate系统中的某些场景建立观察者模型,并采用对比实验将验证结果与无观察者模式状态下的验证结果进行对比。对比结果表明,使用观察者模式和验证特性都可以得到正确的验证结果,但观察者更节省时间,对于非专业人员而言更简单且更容易接受。因此,使用观察者模式对如Train-Gate的实时系统进行验证是可行的。

云计算环境下低成本存储科学数据的演化CTT-SP算法

郭梅,袁栋,杨耘

计算机科学. 2017, 44 (12): 163-168. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.031

摘要 ( 360 )

PDF(846KB) ( 632 )

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云计算系统强大的计算能力和存储容量,使得科学家可以在其上部署计算型和数据密集型的应用,并把大量的应用数据存储在云计算环境下。基于云服务即用即付模型,针对原有数据存储状态,考虑云服务价格变化所产生的状态调整成本,同时为降低存储大量生成的科学数据的成本,在传统最小成本基准的CTT-SP算法的基础上,提出了一种演化CTT-SP算法。在云计算环境下针对云服务的新价格,该算法可自动决定所生成的科学数据是否需要存储,从而使计算和存储达到更佳的平衡。以亚马逊的成本模型为例,对大量随机数据集进行实验,结果表明,当云服务价格变化后,所提演化CTT-SP算法有效地降低了存储科学数据的总成本。

基于时序关系的系统失效可达图生成方法

范亚琼,陈海燕

计算机科学. 2017, 44 (12): 169-174. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.032

摘要 ( 240 )

PDF(772KB) ( 469 )

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针对状态事件故障树生成系统可达图过程中存在的状态空间爆炸问题,提出了一种基于时序关系的系统失效可达图生成方法。通过分析触发和被触发类型事件的时序关系,对存在时序关系的事件进行排序,根据时序关系获得系统构件间的所有不可同时到达状态对,对构件间的可同时到达状态建立笛卡尔积,获得系统的所有可同时到达状态对,根据连接表和最小割集获得系统失效的状态可达图,从而有效解决系统失效可达图生成过程中存在的状态空间爆炸问题。应用基于时序关系的系统失效可达图方法生成鱼攻系统失效可达图,实验结果验证了该方法的可行性与稳定性；同时也为表明其能有效地缓解状态空间爆炸问题,为状态事件故障树生成系统可达图提供了一种新的方法。

基于GraphX传球网络的传球质量量化研究

廖彬,张陶,国冰磊,于炯,牛亚锋,张旭光,刘炎

计算机科学. 2017, 44 (12): 175-182. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.033

摘要 ( 322 )

PDF(1317KB) ( 977 )

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虽然大数据技术在不断成熟,但它在竞技体育领域的相关应用研究还处于探索阶段。常规篮球统计缺乏对传球数据的记录,更缺乏对传球数据的统计分析、价值挖掘及应用等方面的研究。首先,在GraphX基础上将传球数据构建成图,为传球质量的研究奠定基础；其次,提出传球质量评估方法PESV(Pass Expectation Score Value),相比于传统的助攻数与失误数的比值ATR(Assist Turnover Ratio),PESV能更全面地评价球员传球的质量；最后,介绍基于传球网络及传球质量评估方法PESV的几种应用场景,包括传球质量对比赛结果的影响分析、基于PESV值的传球路线选择,并以华人球员林书豪为例,计算其2015－2016赛季的传球得分期望值。

基于科学计量的世界人工智能领域发展状况分析

李悦,苏成,贾佳,许震,田瑞强

计算机科学. 2017, 44 (12): 183-187. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.034

摘要 ( 392 )

PDF(676KB) ( 703 )

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分析了人工智能领域近15年的发展状况,预测了未来的发展趋势,帮助研究人员快速掌握领域概况。运用SciMAT软件进行关键词共现分析,利用生成的主题演化图、战略图揭示发展状况及子领域成熟度,预测未来发展趋势。2002-2016年,人工智能领域发文量及关键词总数总体呈上升趋势,说明该领域发展势态良好。随时间推移,各阶段类团数增多,说明该领域多方面发展。神经网络、智能机器人一直是人工智能领域研究的热点,且研究规模随着时间的推移不断扩大并逐步走向成熟。人工智能正发生从理论到应用的转变；神经网络、智能机器人将会是未来人工智能领域发展的热门。

基于三支决策的多粒度文本情感分类模型

张越兵,苗夺谦,张志飞

计算机科学. 2017, 44 (12): 188-193. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.035

摘要 ( 215 )

PDF(998KB) ( 894 )

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文本情感分类是一项重要的自然语言处理任务,具有广泛的应用场景。以往的情感分类方法过于注重分类准确率,忽略了训练和分类过程的时间代价,而且使用的特征大多为词袋特征,存在维度高、可解释性差的缺点。针对这些问题,将粒计算的思想运用于文本数据的三层粒度结构(词-句-篇章),提出一种具有强可解释性的文本情感分类特征——SSS(Sentence-level Sentiment Strength)特征,SSS特征每一维度代表文章中每个句子的情感强度值；同时,在分类过程中,利用三支决策方法将待分类对象划分为3个区域,位于正域和负域的对象直接划分至正类和负类中,使用SVM(Support Vector Machine)+SSS特征对位于边界域的对象做进一步分类。实验结果显示,SSS特征由于自身的低维特性,能够大大降低特征提取和模型训练过程所耗费的时间成本,结合了三支决策方法的SVM能够进一步提高分类准确率,而且三支决策方法可以减少分类过程所耗费的时间。

一种具有动态邻域特点的自适应最近邻居算法

冯骥,张程,朱庆生

计算机科学. 2017, 44 (12): 194-201. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.036

摘要 ( 328 )

PDF(1144KB) ( 661 )

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传统的最近邻居算法主要分为k-最近邻居和逆最近邻居,然而二者均在邻域参数选择问题中饱受困扰。在这两种思想的基础上,提出一种具有动态邻域特点的最近邻居算法——自然邻居,并围绕其概念与特性形成了一套有效的方法。该算法从根本上克服了传统最近邻居思想在任意形状(如流型)数据集中参数选择的难题,摆脱了传统方法的参数依赖,并且取得了极佳的效果。自然邻居思想具有完善的理论模型和详细的实现算法,并且经验证其具有很强的鲁棒性和适应性。

关联变量分组的分解多目标进化算法研究

邱飞岳,胡烜,王丽萍

计算机科学. 2017, 44 (12): 202-210. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.037

摘要 ( 456 )

PDF(1308KB) ( 476 )

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含有大规模决策变量的优化问题是当前多目标进化算法领域中的研究热点和难点之一。在解决大规模变量问题时,目前的进化算法并没有寻找决策变量之间的关联信息,而都只是将所有变量视为一个整体来进行优化。但随着优化问题中决策变量的增多,“变量维度”成为瓶颈,从而影响算法的性能。针对上述问题,提出关联变量分组策略,通过识别决策变量间内在的关联信息把关联变量分配到同组中,将复杂高维变量的优化问题分解为简单低维的子问题来求解。该策略通过增加关联变量分配到同组中的概率来使算法尽可能地保留变量之间的关联性,减少分组后子问题间的依赖性,从而提高子问题最优解的质量并最终获得最佳的Pareto最优解集。将该算法在标准测试函数上进行变量扩展后再进行仿真对比实验,采用性能指标对算法的收敛性和多样性进行对比分析。实验结果表明,该算法在解决大规模变量的多目标优化问题中,随着决策变量维度的增加,比经典的多目标进化算法NSGA-II、MOEA/D以及RVEA具有更佳的收敛和更好的分布性能,所求得的Pareto解集质量更高。

基于命题逻辑的关联规则挖掘算法L-Eclat

徐卫,李晓粉,刘端阳

计算机科学. 2017, 44 (12): 211-215. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.038

摘要 ( 366 )

PDF(678KB) ( 515 )

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关联规则挖掘是数据挖掘领域非常重要的课题,在很多领域被广泛应用。关联规则挖掘算法都需要设置最小支持度和最小置信度。很多国内外学者研究的挖掘算法在这两方面都存在着一些问题,不仅需要大量的领域知识来设置合适的最小支持度,而且其结果集庞大、用户不容易理解。针对关联规则挖掘算法存在的问题,将命题逻辑融合到关联规则算法Eclat中,设计出了基于命题逻辑思想的挖掘算法L-Eclat。实验结果表明,L-Eclat算法压缩了挖掘的规则集,减小了算法的时间消耗,且即使是非常小的支持度也可以得到高质量的关联规则,这在一定程度上解决了支持度设置的问题。

自纠正词对齐

龚慧敏,段湘煜,张民

计算机科学. 2017, 44 (12): 216-220. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.039

摘要 ( 444 )

PDF(829KB) ( 642 )

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词对齐是统计机器翻译系统的重要一环,但词对齐的获得往往基于序列模型的计算,而没有考虑语言的结构化信息及语言特征,从而造成词对齐中出现一些不符合语言特征的结果。文中提出一种词对齐的自纠正机制,以纠正词对齐中的错误部分。该机制使用一些语言学上的先验知识,对词对齐结果进行由粗颗粒度到细颗粒度的纠正。首先采用基于标点的方法对句对进行粗粒度化纠正,然后采用基于统计特征的方法对子句对进行细粒度化纠正。该自纠正过程不需要借助任何其他词对齐工具和新语料。实验结果显示,自纠正词对齐显著提高了词对齐的准确率,并提高了机器翻译的质量,其中粗粒度的纠正方法对翻译质量的提高最为显著,细粒度的纠正方法也提升了翻译质量,最终通过结合粗颗粒度和细颗粒度的纠正方法,使翻译结果相对基准系统取得了显著的提高。

面向类别不平衡数据的主动在线加权极限学习机算法

王长宝,李青雯,于化龙

计算机科学. 2017, 44 (12): 221-226. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.040

摘要 ( 450 )

PDF(976KB) ( 756 )

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针对在样本类别分布不平衡场景下,现有的主动学习算法普遍失效及训练时间过长等问题,提出采用建模速度更快的极限学习机,即ELM(Extreme Learning Machine)作为主动学习的基分类器,并以加权ELM算法用于主动学习过程的平衡控制,进而在理论上推导了其在线学习的过程,大幅降低了主动学习的时间开销,并将最终的混合算法命名为AOW-ELM算法。通过12个基准的二类不平衡数据集验证了该算法的有效性与可行性。

融合稀疏因子的情感分析堆叠降噪自编码器模型

蒋宗礼,王一大

计算机科学. 2017, 44 (12): 227-231. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.041

摘要 ( 231 )

PDF(681KB) ( 520 )

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基于深度学习的特征抽取是目前数据降维问题的研究热点,堆叠自编码器作为一种较为常用的模型,无法对混有噪声及较稀疏的数据进行良好的特征表达。面向微博情感分析,通过在堆叠降噪自编码器的各隐藏层中加入稀疏因子,来解决样本数据所含噪声和稀疏性对特征抽取的影响。使用COAE评测数据集进行的情感分析实验表明所提模型分类的准确率和召回率都有所提高。

电信大数据文本挖掘算法及应用

汪东升,黄传河,黄晓鹏,倪秋芬

计算机科学. 2017, 44 (12): 232-238. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.042

摘要 ( 408 )

PDF(908KB) ( 675 )

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电信大数据中包含了大量的非结构化文本数据,无法通过常规的方法进行信息挖掘,在此情况下文本挖掘可以更好地实现对文本数据的分析挖掘。提出了基于文本的新词识别算法和命名实体识别算法,从而有效地分析用户投诉文本内容并判断其所属类别,并且从用户上网文本信息中识别出其终端型号,为电信行业提供更好的用户支撑和用户体验。最后,对模型的实际应用表明,所提方法对电信投诉文本数据的识别是高效的。

基于加权代价的决策粗糙集模型

陈玉金,李续武

计算机科学. 2017, 44 (12): 239-244. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.043

摘要 ( 179 )

PDF(746KB) ( 426 )

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经典决策粗糙集模型仅仅依据单个代价矩阵进行风险决策,没有考虑到风险代价的多样性和复杂性。为了弥补现有模型的不足,首先,从加权投票机制的角度引入基于多重代价融合的风险分析方法 ,提出一种基于加权代价的决策粗糙集方法。然后,研究基于加权代价的决策粗糙集模型与其他模型的性质和关系,分析它们之间的度量和代价关系。最后,通过UCI数据集验证该方法的有效性和鲁棒性。

位置社交网络中基于评论文本的兴趣点推荐

王啸岩,袁景凌,秦凤

计算机科学. 2017, 44 (12): 245-248. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.044

摘要 ( 249 )

PDF(733KB) ( 576 )

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随着位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐对于用户和商家愈发重要。目前基于社交网络的兴趣点推荐算法主要利用用户的历史签到数据和社交网络数据来提升推荐质量,但忽略了利用兴趣点的评论文本数据；并且LBSN中的数据经常会存在部分信息缺失的情况, 对兴趣点推荐算法而言如何保证鲁棒性是一个巨大的挑战。为此,提出了一种新的用户兴趣点推荐模型,称其为SoGeoCom模型。该模型融合了用户社交网络数据、地理位置数据以及兴趣点的评论文本数据这3个因素来进行兴趣点推荐。基于来自Yelp的真实数据集的实验结果表明,与其他主流的兴趣点推荐算法相比,SoGeoCom模型能够提高准确率和召回率,并且具有良好的鲁棒性,获得了更好的推荐效果。

混合拓扑结构的粒子群算法及其在测试数据生成中的应用研究

焦重阳,周清雷,张文宁

计算机科学. 2017, 44 (12): 249-254. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.045

摘要 ( 246 )

PDF(885KB) ( 801 )

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粒子群算法(PSO)的拓扑结构是影响算法性能的关键因素,为了从根源上避免粒子群算法易陷入局部极值及早熟收敛等问题,提出一种混合拓扑结构的粒子群优化算法(MPSO)并将其应用于软件结构测试数据的自动生成中。通过不同邻域拓扑结构对算法性能影响的分析,采用一种全局寻优和局部寻优相结合的混合粒子群优化算法。通过观察粒子群的多样性反馈信息,对每一代种群粒子以进化时选择全局拓扑结构模型(GPSO)或局部拓扑结构模型(LPSO)的方法进行。实验结果表明,MPSO使得种群的多样性得到保证,避免了粒子群陷入局部极值,提高了算法的收敛速度。

基于矩阵分解优化的排序学习特征构造方法

杨潇,崔超然,王帅强

计算机科学. 2017, 44 (12): 255-259. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.046

摘要 ( 249 )

PDF(718KB) ( 548 )

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在排序学习中引入特征选择可以提高学习的效率和准确率。出于对选择速度的考虑,当前的研究主要从特征选择的角度出发,根据特征对排序的作用和特征之间的相似性选择对排序区分度最大的特征集合。由于特征大都是人工归纳的,因此特征和特征之间难免存在重叠和冗余。为了减少特征之间的冗余,从特征生成的角度出发,对现有特征进行矩阵分解,从而生成新的特征集。考虑到使用奇异值分解(Singular Value Decomposition SVD)等方法进行矩阵分解时不能综合考虑排序结果对特征的影响,基于特征矩阵对排序的效果、特征矩阵与原矩阵之间的差距来构造优化算法,提出了一种基于矩阵分解的排序学习优化方法,并根据该优化方法设计了排序学习特征选择算法MFRank。实验中使用映射随机梯度下降法近似求得优化问题的最优值,在公开测试集MQ2008上的结果显示,所提MFRank方法获得了与当前最优的特征选择方法即RankBoost和RankSVM-Struct等排序算法相当的结果。

基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法

耿艳萍,郭小英,王华夏,陈磊,李雪梅

计算机科学. 2017, 44 (12): 260-265. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.047

摘要 ( 423 )

PDF(825KB) ( 572 )

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针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息；第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声；第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。

图像显著估计的并行算法研究

沈洪,李晓光

计算机科学. 2017, 44 (12): 266-273. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.048

摘要 ( 262 )

PDF(1219KB) ( 667 )

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在数字图像处理中,图像显著估计已成为一种重要的工具。然而,在现有的算法中,很难兼顾准确度和实时应用要求。针对自底向上的图像显著估计模型的特点,利用NVIDIA CUDA并行计算架构的优势,提出了一种满足实时应用要求的图像显著估计并行算法。结合超像素分割和Warshall图论知识对图像进行边缘视觉模糊和背景概率估计,使用基于对比度的图像显著估计模型,突出颜色差异较低的空间紧凑区域,得到优化后的图像显著目标。在保证显著物体检测性能的前提下,提升了算法的效率,满足了实时应用要求。

基于改进IGG模型的全景图像拼接缝消除算法

瞿中,李秀丽

计算机科学. 2017, 44 (12): 274-278. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.049

摘要 ( 245 )

PDF(680KB) ( 604 )

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为了提高序列图像拼接得到的全景图的质量,通常将L-M(Levenberg-Marquardt)算法用于图像拼接中变换模型的参数优化,但L-M算法不能消除误匹配点对模型求解的影响。为了消除误匹配点的影响,提出了基于IGG(Institute of Geodesy & Geophysics)函数模型的抗差L-M算法。首先利用IGG算法的迭代过程具有良好的抗粗差能力和可靠的收敛性等特点来优化变换模型,提高图像配准的精准度。然后采用自适应区域的拉普拉斯多分辨和最优拼接缝相结合的方法对拼接结果进行融合,以消除因拼接缝及光照不均而造成的过渡不连续现象。实验结果表明,所提算法不仅有效提高了配准精度,同时还实现了无缝拼接,获得了高质量的无缝拼接全景图。

基于尺寸建立个性化人体模型的方法

高一荻,蒋夏军,施慧彬

计算机科学. 2017, 44 (12): 279-282. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.050

摘要 ( 245 )

PDF(713KB) ( 1136 )

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近年来,人体模型定制已成为计算机图形学领域的重要研究课题之一。文中提出一种基于少量人体尺寸生成个性化人体模型的方法——分块优化法。首先,根据MPI人体扫描模型数据库获得人体外形形变参数与尺寸参数,采用线性相关分析方法实现由若干尺寸恢复完整人体尺寸集。其次,通过参数优化的线性回归方法分析各部位三维人体外形参数与二维尺寸数据之间的关系,并根据输入尺寸对人体模型进行进一步精调。实验表明,上述方法能够生成准确反映人体外形的人体模型。

基于LDP特征和贝叶斯模型的人脸识别

王燕,李鑫

计算机科学. 2017, 44 (12): 283-286. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.051

摘要 ( 172 )

PDF(691KB) ( 475 )

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针对现有的局部方向模式LDP(Local Directional Pattern)方法仅利用了图像自身的LDP特征的问题,提出将LDP特征直方图与贝叶斯(Bayes)模型相结合的方法,从而有效使用人脸图像的先验信息,以提高人脸的识别率。第一步,在相互独立的训练集上,学习同类样本图像和异类样本图像的LDP直方图特征相似度的先验信息,并估计类条件概率密度函数(同类样本与异类样本分别进行计算)；第二步,利用人脸图像的LDP直方图来比较该图像是否为某一类型图像的概率数值大小；第三步,使用贝叶斯规则进行分类。仿真结果证明,在ORL库与Yale库上,与传统PCA,LBP和LDP算法相比,所提方法得到的人脸识别率均有显著提升。

一种时空多尺度适应的手势识别方法研究

王海鹏,龚岩,刘武,李泽,张思美

计算机科学. 2017, 44 (12): 287-291. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.052

摘要 ( 293 )

PDF(745KB) ( 585 )

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手势交互作为一种自然便捷的交互方式,在智能家居和智能交通等领域具有日益广泛的应用前景。由于手势行为发生的速度、空间约束和用户差异的影响,同一语义手势表现出具有不同时间和空间尺度的多形态特征,这给保障手势识别的准确率带来了挑战。提出了一种基于动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping)方法的时空多尺度手势识别方法SDTW(Spatial-Temporal Dynamic Time Warping),该方法通过对空间形态数据进行分箱操作来达到适应一定程度空间尺度变化的能力。因此,SDTW方法不仅具备DTW方法的时间尺度适应性,而且扩展了空间尺度适应性。文中实现了一个基于智能手机加速度传感设备的SDTW手势识别原型系统。实验测试验证了所提方法能够有效提升手势识别的准确率。

基于采样点组二值化策略的鲁棒二值描述子研究

刘红敏,李璐,王志衡

计算机科学. 2017, 44 (12): 292-297. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.053

摘要 ( 191 )

PDF(1029KB) ( 529 )

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鉴于当前基于采样模型的二值描述子的采样信息相关度高且描述子的鲁棒性较低,通过改进视网膜采样模型,提出基于采样点组二值化策略的鲁棒二值描述子。首先,通过减少采样层数并增大采样点间的距离,设计出低采样点密度和低采样区域重叠度的改进视网膜采样模型。然后,在模型中的采样点圆形邻域内获取若干像素点,将其与采样点一起组成采样点组,分别计算两个采样点组对应点的灰度对比结果,并利用投票策略决定最终二值结果。最后,将采样点组的梯度对比信息与灰度对比信息一起编码生成描述子,以提高对相似灰度区域的描述力。通过对比实验可以看出,所提二值描述子对各种图像变化具有较好的鲁棒性且具有较好的匹配效果。

基于边缘盒与低秩背景的图像显著区域检测算法

申瑞杰,张军朝,郝敬滨

计算机科学. 2017, 44 (12): 298-303. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.054

摘要 ( 252 )

PDF(904KB) ( 416 )

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针对现有显著性区域边界不明确和检测效果鲁棒性较差等问题,提出了一种新颖的图像显著区域检测方法,该方法结合了边缘盒粗定位和低秩背景模型细筛选来提高显著区域的检测性能。首先,对基于边缘盒的图像显著区域检测方法进行改进,采用OTSU方法自适应计算边缘模值的最佳分割阈值,以替代固定分割阈值,降低边界点检测误差；其次,在基于边缘盒检测到的可疑显著区域上,采用鲁棒主成分分析方法获取图像的低秩分量,构建背景模型,并基于背景差分方法剔除背景区域,减少显著区域的虚检现象。在PASCAL VOC 2007数据集上的实验结果表明,提出的方法明显提高了显著区域检测的精确度和召回率,同时具有较高的检测效率。

基于熵和相关接近度的混合高斯目标检测算法

李睿,盛超

计算机科学. 2017, 44 (12): 304-309. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.055

摘要 ( 195 )

PDF(797KB) ( 431 )

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针对固定模型个数的混合高斯模型的背景建模速度慢和运动目标的拖影问题,提出了一种基于Tsallis熵和相关接近度的改进混合高斯算法。该算法利用Tsallis熵对高斯模型自适应地选择模型个数,加速背景建模；对于模型匹配判断条件,不能很好地体现相邻像素点的空间相关性的情况,提出了相关接近度作为模型更新的限定条件,以去除拖影。实验结果表明,改进的算法在实时性、检测正确率方面都有较好的改进。

Split Bregman算法在遥感图像边缘检测中的应用研究

景雨,刘建鑫,刘朝霞,李绍华

计算机科学. 2017, 44 (12): 310-315. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.056

摘要 ( 331 )

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针对基于水平集的边缘检测方法抗噪性能差,处理模糊边界和灰度不均匀性的能力弱,计算效率低,边缘检测结果的精确性极大程度上依赖于初始轮廓的位置且曲线演化易陷入极小值等问题,提出一种基于全局最优凸函数变分模型和Split Bregman数字最小化的边缘检测方法。该方法首先根据CV模型的构造原理,并利用Chan的全局最优化思想,构造了一个通用的可以获得全局最优解的凸函数变分模型；在曲线演化和数字最小化迭代过程中,引入了基于Split Bregman的快速迭代算法,可以使曲线在克服噪声等问题的影响下快速、准确、稳定地演化到目标的边界处。实验结果证明了提出的边缘检测方法既具有较高的计算效率,能够满足遥感图像边缘检测对实时性的要求,同时也具有较高的边缘检测精度和良好的普适性。