基于文字识别与页面布局的APP控件识别算法

在移动应用的开发周期中,使用图形用户界面(GUI)自动化测试技术可提高APP的开发测试效率。针对基于录制回放的GUI自动化测试方法存在不适用黑盒测试场景或识别正确率较低等不足,提出基于图像文字识别和应用页面布局的控件识别算法。根据移动应用的页面布局结构和手势操作坐标精确识别控件,采用控件树遍历的方式解决遍历过程中的页面布局重叠问题。分别在Android和iOS 2个平台进行实验,结果表明,与基于坐标和源代码的控件识别算法相比,该控件识别算法具有更高的正确率。     

一类多参数的曲线细分格式

构造了一类收敛的多参数差分格式,根据细分格式和差分格式的关系以及连续性条件可得到任意阶连续的多参数曲线细分格式.通过选取合适的参数可以得到一些经典的曲线细分格式,如Chaikin格式、三次样条细分格式和四点插值格式等;同时设计了一种C1连续的不对称三点插值格式,可以生成不对称的极限曲线.给出了同阶差分格式线性组合的性质,从而可设计出更多收敛的多参数曲线细分格式.     

面向等几何分析的几何计算

等几何分析方法是一种直接基于CAD模型的精确几何表示进行物理性能仿真分析的新方法.文中从几何计算的视角出发,对等几何分析方法的基本框架,以及面向等几何分析的几何设计与计算的相关工作进行了介绍,重点介绍适合分析的计算域参数化、适合分析的新型样条理论、等几何配点法、面向等几何分析的并行计算等4个方向的研究进展.最后对需要进一步深入研究的关键问题进行了探讨.     

基于同余方程和改进的压扁控制流的混淆算法

针对现有控制流混淆算法的混淆结果单一的问题,提出了一种基于同余方程和改进的压扁控制流混淆算法。首先,使用密钥和一组同余方程来生成源代码的基本块中需要使用的不透明谓词;其次,基于Logistic混沌映射提出了一种新的N态不透明谓词构造算法,并将其应用到现有的压扁控制流算法中,对现有的压扁控制流算法进行改进;最后,将上述两个对源码进行混淆的算法结合,以此来增加源代码中控制流的复杂度,使其更难被破解。与现有的基于混沌不透明谓词的压扁控制流算法相比,所提混淆算法使混淆后代码的防篡改攻击时间平均提高了22%以上,总圈复杂度平均提高了34%以上。实验结果表明,所提算法能够保证混淆后程序执行结果的正确性并且具有很高的圈复杂度,能够有效地抵抗静态攻击和动态攻击。     

单变量均匀静态细分格式的连续性分析和构造

利用单变量均匀稳定细分格式C^k连续的充要条件,分析了已有的插值曲线格式各阶连续时参数的取值范围.首次指出了六点二重插值格式可以达到C³连续,并构造了一种新的C³连续的六点三重插值细分格式.     

基于应力分布的3D打印壳模型构造与优化

近年来,愈发成熟的3D打印技术拉近了模型设计与产品制造的距离.但高昂的材料费用仍是制约其发展的重要因素.因此,如何在不改变模型外观的情况下进行模型结构的优化,以此来减少模型的打印体积、降低打印成本是亟待解决的问题.针对该问题,本文提出一种基于应力分布的壳模型构造和优化算法.该算法首先基于模型的体素化表示构造距离场,提取出初始的均匀厚度壳模型.然后基于顶点的von Mises应力,自适应的向外扩张内表面,调整各部位厚度,直到达到相关约束条件.优化得到的内表面与输入的外表面围成最终的优化模型.实验结果表明,在满足外观不变、力学稳定等约束的同时,优化得到的壳模型体积为输入模型体积的17.2%~24.4%,大幅减少了模型的打印体积,有效降低了打印成本.     

基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法

针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够，导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题，提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先，通过卷积神经网络对现有的三维形变模型进行改进，以提高三维人脸模型的表达能力；然后，基于人脸光滑性和图像相似性，在特征点和像素层面提出新的损失函数，并使用弱监督学习训练卷积神经网络模型；最后，通过训练出的网络模型进行三维人脸重建和密集人脸对齐。实验结果表明，对于三维人脸重建任务，所提模型在AFLW2000-3D上实现了2.25的归一化平均误差；对于密集人脸对齐任务，所提模型在AFLW2000-3D和AFLW-LFPA上分别实现了3.80和3.34的归一化平均误差。与原始使用三维形变模型的方法相比，所提模型在三维人脸重建和密集人脸对齐上的归一化平均误差分别降低了7.4%和7.8%。针对不同光照环境以及角度的人脸图片，该网络模型的重建准确，鲁棒性好，且具有较高的三维人脸重建和密集人脸对齐质量。     

一种基于局部能量消耗最优的分簇协议

在无线传感器网络中,先确定簇头分布方式、后考虑网络能量消耗的分簇方式降低了网络能量消耗的有效性.针对减小能耗问题,提出了一种基于局部能量消耗最优的非均匀分簇协议.在该协议中,各区域根据与基站的距离安排簇头分布,折中簇头能量消耗,使得簇内所有节点的平均能量消耗最小.仿真结果表明,相比现有的分簇协议,协议生成的簇头数稳定集中并且将网络生命期延长了20.7%到43.9%.这说明按照最小化簇内节点平均能量消耗的原则安排簇头分布,可以有效减少和均衡网络中节点的能量消耗.     

基于CFG的函数调用关系静态分析方法

函数调用关系能够反映软件系统中函数间的依赖关系,完整的函数调用关系可以更好地辅助程序验证和死锁分析,提升验证和分析的完备性.现有静态分析函数调用关系的方法不能准确分析函数指针和虚函数的调用,影响了其分析结果的准确性.针对这一问题本文提出了一种基于控制流图(Control Flow Graph, CFG)的函数调用关系静态分析方法,该方法首先使用GCC插件静态获取源代码中的类型和函数CFG等信息并构建分析路径,然后采用本文提出的模拟仿真算法分析程序中的语句,并解析函数指针和虚函数的调用,最后基于分析结果生成完整的函数调用关系.实验结果表明,该方法能够很好地支持对函数指针和虚函数的处理,提升了分析结果的准确性.     

基于用户评论的自动化音乐分类方法

针对现有音乐平台分类类别固定、检索内容限制过多的问题,本文提出了一种基于用户评论的自动化音乐分类方法. 首先,通过linear CRF统计分词模型、n元取词和紧密度分析方法学习得到适合音乐语料分词的字典. 其次,使用linear CRF在上述字典的基础上进行分词,对分词结果进行分合测试,修正分词结果. 然后,使用优化后的TFIDF关键词提取算法进行标签提取,再经过标签合并得到音乐的候选标签. 接着,从全局角度出发对标签进一步筛选,得到音乐的关联标签. 最后,建立音乐和标签之间的概率分类模型,对音乐进行分类. 实验结果表明,该音乐分类方法准确率较高,可以从用户评论中自动地获取音乐多个维度的分类标签,为个性化的音乐检索提供了保障.