传统的软件测试方法浅析

描述了软件测试的静态测试,动态测试,黑盒测试,白盒测试,灰盒测试,自动化测试等测试方法,以及软件测试的一般步骤。

基于软件缺陷分类与量化分析的缺陷管理研究

介绍了软件缺陷的分类与特性,进一步研究基于缺陷特性的缺陷管理流程,以及分析几种常用管理工具,并且详细阐述了量化分析软件缺陷管理数据的方法。

图标形状复杂度的计算度量

为了解决二维图标形状视觉复杂度的计算度量问题,提出一个基于回归模型的图标形状复杂度计算模型.首先对图标训练数据集进行测试者心理评估;然后对该数据集进行几何特征抽取,并计算得到候选特征变量;最后通过回归分析从候选特征变量中选出4个变量构建回归模型来量化评估图标复杂度.用图标测试数据集对该回归模型进行验证的结果表明,该模型可以解释80%的复杂度人工评估结果;测试数据集的模型量化评估结果和人工评估结果之间斯皮尔曼相关系数达0.922(最大值为1).该模型在图标形状分析、检索、分类等方面具有广泛应用价值.

APP图标计算审美评估

近年来,计算美学已经成为一个活跃的研究领域.移动终端APP充斥着人们的生活,但关于APP图标的计算美学评估却鲜有尝试.提出一个基于设计准则感知模型的APP图标计算审美评估框架.首先定义一些特征变量量化评估APP图标中的某些方面,如色彩度、和谐度、对比度,同时收集了60名志愿者对240个APP图标在色彩度、和谐度、对比度以及美感的人工评估结果,然后构建相应统计线性回归模型.实验结果表明APP图标计算审美模型可以解释84%~91%人类对APP图标中的色彩度、和谐度、对比度以及美感的判断,并与人工评估结果具有高度显著相关.