GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

结合公钥加密和关键字可搜索加密的加密方案

带关键字搜索的公钥加密(PEKS)是一种有用的加密原语，它允许用户将在加密数据上搜索的功能委托给不可信的第三方服务器，而不影响原始数据的安全性和隐私性。但是，由于缺乏对于数据的加密以及解密能力，PEKS方案不能单独进行使用，必须与标准的公钥加密方案(PKE)相结合。因此，Baek等人在2006年引入了一种新的加密原语，称为结合PKE和PEKS的加密方案(PKE+PEKS)，它同时提供了PKE和PEKS的功能。目前，已有文献提出了几种PKE+PEKS方案。然而，他们都没有考虑关键字猜测攻击的问题。本文提出一个新的高效且能够抵抗关键字猜测攻击的PKE+PEKS方案，与已有方案相比，该方案在性能上有很大的提升，并且在生成关键字和数据密文时，不需要使用双线性对，极大地降低了计算和存储成本。安全性分析表明，本文中所提出的方案能够满足密文隐私安全性、陷门不可区分性和抗关键字猜测攻击的安全性。效率分析表明，本分提出的方案更加高效。     

曲径通幽 找出多媒体文件“真身”

在日常生活中,我们经常会有意无意听到一些精彩的歌曲或者视频,比如骑车路过听到广场舞里的某首伴舞的歌曲很好听,可又不知道歌曲的具体名称是什么。在微信朋友圈看到分享的一段精彩视频,想去下载完整版的视频观看,又不知道该去哪里找。其实对类似这样的多媒体资源,只要稍加动手就可以根据片段信息找到原始媒体资源。     

面向强连接网络图的无损压缩算法

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.     

基于ROI的银触点模板匹配缺陷的检测法

银触点广泛应用于各种电子元器件中,其表面要求覆盖银层完整光亮,但在生产中表面会出现多种缺陷难以检测而影响使用。为保证其出厂的零缺陷,提出了基于ROI的银触点模板匹配缺陷检测方法。通过对图像进行形态学处理,保证了整张图像的低噪声,根据银触点的表面外形特征,优化了模板匹配的搜索路径,实现了自动选取目标。凸包运算后准确做出圆形区域的最小外接矩形ROI,通过位址映射求出最小外接矩形的位置,得到信息完整的原图ROI。将模板ROI与实时ROI进行去均值归一化相关匹配,计算两幅图像的相似度。通过大量实验得出合格约束相似度,对比人工分拣与机器视觉ROI模板匹配的分拣误差,得出基于ROI的银触点模板匹配缺陷检测方法,符合银触点的出厂要求。