一种基于数据依赖关系的内存安全性检测方法

内存安全问题已成为影响C/C++程序正确性和可靠性的主要因素。一些现有的静态代码检测工具无法识别全局变量+跨函数内存管理的内存泄露和未定义越界访问这两种缺陷,且其他动态代码检测工具,因需要在运行时进行插桩等操作,会增加额外的开销导致检测效率慢。为解决这些问题,采用LLVM 15提出一种基于中间语言数据依赖关系的内存安全性检测方法,该方法通过获取并分析LLVM中间语言中指令之间的数据依赖,从而进行判断得出结果。在软件保障参考数据集SARD上的相关测试用例集验证了该方法的有效性,相比现有方法,该方法可以检测这两种内存安全性缺陷。

图像插值技术综述

图像插值是图像处理中最基本的技术之一,得到了广泛研究和应用。将图像插值技术分为传统插值、基于边缘的插值和基于区域的插值3类,介绍了各类技术的一般实现方法和典型算法;从原理上分析了各类算法的科学性;并对不同算法进行了对比实验和讨论。实验结果表明,基于区域的插值方法原理更科学,插值图像的主观和客观质量最好;最后,给出了图像插值的发展形式及前景。

一种新的有向传感器网络覆盖增强算法

针对现有有向传感器网络覆盖增强方法算法较复杂及覆盖率不够高等问题,提出了一种新的有向传感器网络覆盖增强算法。每次取一重覆盖区域面积最大的传感器节点及其传感方向,使得整个网络的一重覆盖区域较多,重叠区较少,可提高网络的覆盖率;同时考虑了冗余节点休眠的情况,当网络中有节点失效时,将其周围的休眠节点激活,并重新部署失效节点周围的节点,以此保证网络有较长的寿命和较好的覆盖效果。对比实验表明,与现有算法相比,本算法原理简单,且在相同节点数目和传感半径情况下,覆盖率分别提高了20%和15%左右。

基于三次B样条插值的形状错误隐藏算法

分析了基于Bézier插值的视频对象形状错误隐藏方法的不足,即计算附加控制点的过程复杂,隐藏结果受附加控制点影响大。针对这一问题,提出了一种基于三次B样条插值的错误隐藏算法。对三次B样条插值的矩阵公式进行了改进,保证目标轮廓的平滑性;直接对已知轮廓点插值,克服了传统方法的不足。与传统方法对比实验表明,新算法简单易实现,有较好的实用意义。

视频对象形状错误隐藏技术研究

视频对象(VO)的形状信息对于正确解码至关重要,当VO的形状发生错误时,为了正确解码纹理和运动信息,需要对其进行错误隐藏。主要介绍VO形状错误隐藏的常用技术,并进行对比实验和讨论。结果表明:当相邻VO间运动较小时,时域法比空域法能更好地保持VO的形状;空域法性能稳定,不受VO间的运动影响,当帧间变化较大时,时域法的参考VO失去参考价值,只能选择基于空域的方法。可见,时域法和空域法各有利弊,一个好的解码器应能实现两种错误隐藏,根据具体情况选择或将两者相结合。最后指出形状错误隐藏今后的研究方向和前景展望。

一个基于虚拟现实的机械CAD系统

传统的机械CAD系统存在缺乏柔性和自动化水平低的缺点,虚拟现实技术可以提供具有良好沉浸感、交互性和可视化效果的设计环境。该文首先介绍了机械零件设计的一般过程,分析了用虚拟现实方法进行机械设计的关键技术,利用虚拟现实的方法,以OpenGL为工具设计了一套机械CAD系统(VRMD系统),最后以齿轮的设计为例,介绍了机械设计的一般方法和VRMD的实现过程。结果表明,VRMD自动化程度高,设计柔性好,克服了传统方法的不足,系统用户界面直观友好,能缩短产品的设计周期。

面向工程教育认证的软件专业硬件课程教学研究

针对软件工程专业开设的硬件课程存在的问题,如课程间内容重复、课程内容与专业要求不一致等,在工程教育认证申报工作的推动下,本文针对本校软件工程专业中所开设的两门主要硬件课程——"数字逻辑"和"计算机组成与结构"进行了改革。聚焦复杂软件工程问题,整合教学内容;基于以学生为中心的教学理念改革教学方法;根据成果导向的工程教育理念改革课程教学目标、考核方式和考核内容;教学评价着眼于质量持续改进。以期加强课程间知识的关联,节省课时,提高教学质量,融合"课程思政"教育,使学生达到工程教育认证的毕业要求,为国家培养德才兼备的软件人才。

基于相关点与几何约束的直线匹配方法

由于直线本身缺乏显著特征,使用点与直线相关联的方法可提高直线特征的描述能力。针对特征点间及直线间均存在误匹配的问题,提出一种基于相关点与几何约束的直线匹配方法。首先,将直线邻域内满足条件的特征点定义为直线相关点,利用相关点与直线构造仿射不变量来描述直线,通过度量仿射不变量的相似性进行直线初匹配;然后计算仿射变换模型,通过直线角度和几何距离位置约束进行精匹配,去除误匹配直线,得到最终匹配结果。实验结果分析表明:本研究算法不仅适用于发生仿射变换的各种图像,得到更多的匹配直线对,匹配精度高,对发生仿射变换的图像、纹理复杂和纹理简单的图像,均能取得较好的直线匹配效果。

基于改进PSO的视频传感器网络覆盖增强算法

感知覆盖反映了网络的感知服务质量,是进行其它研究的基础和先决条件。针对传统粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization),算法模型采用固定的参数,使得算法收敛速度较慢或无法收敛到最优解的问题,本文将改进的PSO算法应用于视频传感器网络感知覆盖中,通过改进PSO模型的惯性因子和学习因子,使得算法在初期具有较大的惯性,在节点局部范围内大幅度搜索,可以提高收敛速度;在末期惯性较小,以较小的步长在全局最优位置附近搜索,可以使算法最终收敛于全局最优,提高网络覆盖率。实验表明,本文算法收敛速度快,覆盖率明显提升。

旋转和平移鲁棒的形状错误隐藏算法

相邻帧视频对象间运动较复杂时,传统方法只能采用效果稍差的空域视频对象形状错误隐藏,为了得到更好的隐藏结果,本文基于Harris角检测器和局部Zernike矩的旋转和平移不变性,提出了一种新的时域形状错误隐藏算法。首先引入纹理信息,用Harris角检测器获取视频对象中的兴趣点,通过比较各兴趣点局部Zernike矩的欧式距离提取对象间的最优匹配点对,然后确定视频对象间的运动参数,对参考对象运动补偿,最后实现基于轮廓的错误隐藏。实验表明,本文算法对视频对象间任意平移、旋转或结合两种运动的复杂情形仍能得到很好的隐藏结果。

重大疫情应对中融合思政教育的网络交互式利他协作研究生培养模式研究

2020年春节,新型冠状病毒在全国大面积爆发,为了应对重大疫情,实现研究生培养的停课不停学,本文提出了融合思政教育的网络交互式利他协作研究生培养模式。为了应对重大疫情,党和国家采取了有力措施,涌现出一大批感人的英雄事迹,这是一场灾难,也是一次思政教育“良机”,通过学习先进事迹,培养研究生的感恩之心、爱国情操和社会责任感,树立正确的学习动机;由于只能隔离在家,这也是一次专业能力“闭关修炼”的“良机”,排除干扰,做好本职工作,把爱国热情融入学习的实践中;通过师生协作、生生协作等多种在线交互形式,培养学生的利他精神、团队协作精神和自主学习能力,在危难时期促进大学生成熟成长,培养具有职业道德、爱党爱国的专业人才。

基于全局贪心的有向传感器网络覆盖算法

针对分布式贪心算法(DGreedy)以传感器节点的剩余能量为优先级,节点处理顺序没有考虑相邻节点间的关系对网络覆盖率的影响,从而影响覆盖率的不足,在此提出了一种新的有向传感器网络覆盖算法。基于全局贪心的原则,以节点一重覆盖区域面积的大小为优先级,优先确定一重覆盖区域面积最大的传感器节点方向,从而保证传感器网络的一重覆盖区域面积更大,重叠覆盖区域较少。对比实验结果表明,该算法能有效提高覆盖率。

基于视频对象的区域分割及其应用

为适应MPEG-4基于对象的应用,提出一种基于视频对象的区域分割算法。在视频对象的指导下,利用均值漂移进行分割,性能比传统均值漂移算法在计算时间、占用内存等方面均有提高,适用于运算速度要求高和处理器资源有限的情况。将分割结果应用于区域指导的图像插值,能保证较快的处理速度和兴趣区域较好的图像质量。实验结果证明了该方法的有效性。

一种面向视频监控的三维复杂地形简化方法

有效的三维地形表示方法,在视频监控中科学合理选择部署摄像机位置,是提高监控效果的基础。传统的三维地形表示方法为了追求与真实地形的逼近,采样点密度高,且平坦区域与复杂区域均采用相同的采样密度,用于计算摄像机覆盖范围时会增加计算复杂度。本文结合地形特征与摄像机的特性,提出了一种面向视频监控的三维复杂地形简化算法。基于新的地形局部粗糙度,及相邻地形网格的夹角与摄像机的视场角间的关系,判断相邻网格是否可以合并。通过实验验证了本文算法的简化效果及有效性,对于实验中的某实际地形,地形网格数目简化明显;可保证监控到简化区域,就能监控到实际地形区域。

K均值聚类分割的多特征图像检索方法

从图像数据库中快速、准确地检索出所需要的图像,具有广泛的应用前景。针对使用单一图像特征难以准确表达图像之间的差异问题,提出了一种利用颜色聚类分割和形状特征提取的图像检索算法。选择符合人眼视觉特征的HSV空间,分别重组最能描述图像颜色特征的H分量和形状特征的V分量;用K均值聚类算法对两个分量进行聚类分割,得到目标物体;提取目标物体的Hu不变矩和傅里叶描述子来描述形状特征;用欧式距离进行相似度测量并用于图像检索中。采用不同类型图像进行实验,结果表明该算法优于使用单一特征和一般分割方法的图像检索技术。

基于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法

图像分割是计算机视觉领域的研究热点。灰度共生矩阵是图像灰度的二阶统计度量,反映了纹理图像灰度在方向、局部邻域和变化幅度的综合信息,以能量、对比度、熵、差方差和差熵作为纹理图像的特征,利用支持向量机(SVM)对这些特征进行训练和分类,以达到纹理图像分割的目的。详细说明了纹理图像的分割过程,同时分析了不同参数情况下对分割精度的影响。针对Brodatz纹理库的实验结果表明:该方法具有较好的分割效果。

多层次十字菱形快速整像素搜索算法

为提高运动估计速度,提出一种面向H.264的多层次十字菱形快速整像素搜索算法。利用绝对误差和值的空间相关性,自适应地设置阈值,运用运动矢量场的时空相关性预测初始搜索点。根据当前最小代价值和阈值的关系,进行提前终止判断和自适应搜索模板选择,同时精确定位多层次十字模板。实验结果表明,该算法在保持搜索精度的同时降低了运动估计时间。

基于KPCA和FMSD的人脸识别

针对核最大散度差(KMSD)方法在人脸识别中存在边缘类和次优性问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与模糊最大散度差(FMSD)的人脸识别方法(KFMSD)。利用KPCA方法提取人脸的非线性结构特征,选取投影后类间散度大于类内散度的特征向量作为最优投影轴,采用FMSD方法,根据隶属度函数将样本的原始分布信息完全融入人脸的特征提取中,采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE人脸库上的实验证明了KFMSD方法的有效性。

基于光流的动态背景运动目标检测算法

Horn-Schunch(HS)光流算法能够在动态背景中检测出完整的运动目标,但该算法计算量大,且在图像纹理平滑区域不能检测出光流。本文在分析HS算法运算量的基础上,提出一种结合金字塔Lucas-Kanade(LK)光流和HS光流的动态场景运动目标检测算法。该算法首先利用金字塔LK光流法计算出图像的稀疏光流,根据稀疏光流的运动方向和幅值大小去除运动目标和误匹配点的运动矢量,提取出背景的运动矢量作为HS光流计算的初始值,完整地检测出运动目标。实验结果表明,该算法有效地提高了运动目标检测的速度,适用于云台摄像机的智能监控。

基于运动矢量空间相关性的H.264分像素运动估计

随着整像素运动估计快速算法的发展,分像素运动估计的计算量在运动估计中所占比重越发明显。为了减少分像素运动估计的计算量,提出了一种利用运动矢量空间相关性来预测整像素运动块,对整像素运动块进行分像素搜索过程跳过的分像素运动估计方法。实验结果表明,该算法与全分像素搜索算法结合使用,在基本保持搜索精度不变的情况下,比单纯的全分像素搜索算法减少60%左右的分像素搜索点。该算法可与其他快速分像素搜索算法结合使用,以获得更好的编码性能。