C++逆编译中库函数识别研究

逆编译系统中库函数识别是最基本的功能之一,而针对C++语言的逆编译研究相当少见。文章在库函数识别方面分析了C++语言与C语言的异同之处,归纳了C++库函数识别的要点,提出并实现了一个基于特征识别的算法,在部分库函数上进行实验并取得了成功。     

通过自学习生成库函数识别模板库

库函数识别是反编译中的重要的环节，也是难点之一。成功地识别库函数，不仅有利于反编译后继阶段的实现，而且对用户阅读理解反编译生成的高级语言程序大有助益。实现库函数识别，最困难的是为各种编译系统各个版本各种模式的库函数分别构造库函数识别模板库，这是工作量很大的任务。本文介绍了ＤＥＣＬＥＲ中所采用的通过自学习生成模板库的方法。该方法减轻了库函数识别模板库的工作量并降低了技术难度。该技术和工具将向用户开放     

基于基本块划分的库函数快速识别技术。

分析一般函数在反汇编后的结构特征,提出一种基于基本块划分的函数识别技术,将其用于库函数快速识别的设计中。针对库函数识别中的重定位及级联识别等问题,给出解决方案,阐述建立、读取库函数特征数据库的实现方法以及库函数识别算法。实验结果证实,该技术可以准确地识别库函数。     

ARM静态库函数识别技术研究

深入地分析了"dcc"对库函数的研究,针对运行在ARM处理器上的应用程序,对静态库函数识别提出在二进制级别上动态提取库函数特征文件的方法.该方法利用ARM处理器汇编特征提取函数模块,并在此基础上根据汇编代码的寻址方式编码特征提取模式文件并进行动态签名的生成,结合哈希算法对生成的待识别应用程序函数签名和已有签名文件进行特征匹配,识别库函数相关信息.该方案能准确的识别库函数,并有效地解决识别过程中库文件过多和匹配效率之间的矛盾.     

C反编译库函数识别的技术难点及解决方案

库函数的识别是Ｃ语言反编译器的重要组成部分，此文论述了Ｃ反编译库函数识别中存在的技术难点，并给出其解决方案。     

反编译中的库函数识别的实现研究

库函数的识别是整个反编译过程的一个重要组成部分。结合反编译的整个过程特点,全面地分析了对可执行程序的静态库和动态库识别的实现技术问题,并给出了相应可行的实现方案。在实际中得到了很好的应用。     

二进制翻译中的库函数处理

在二进制翻译技术中,快速有效地处理系统库函数调用是一个值得研究的课题．基于动静结合二进制翻译技术,提出一种对系统库函数进行分类处理的算法,能够很好地利用动静结合二进制翻译的技术特点和目标机本地的函数调用约定,减少不必要的内存操作,提高源二进制代码在目标机上的执行效率．该算法能够在系统库函数和系统调用之间灵活地切换,并且对于系统库函数有较强的适用性．经过大量的测试验证,在应用该算法后,Digital Bridge Version2系统不仅能够正确有效地处理系统库函数调用,并且性能有了很大的改善．     

一种基于模板匹配的手指静脉识别算法

相对于指纹识别等传统生物特征识别手段,手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。本文设计了具有自适应光源系统的手指静脉采集仪,能够自动获得亮度均匀的手指静脉图像;提出了一种基于模板匹配的手指静脉识别算法,采用基于多方向灰度谷底搜寻方法提取手指静脉特征,然后将从同一手指多个图像中提取的静脉特征合成模板,并通过门限阈值消除模板中的随机差异信息。实验结果表明,运用本研究提出的基于模板匹配的手指静脉识别算法能有效提高识别准确性,具有99.10%的识别准确率和1.03%的等错误率。     

基于C51库函数的正弦波发生器研究

通过对KeilC51库函数的研究,找到了51单片机生成正弦波的捷径,对波形进行了软件仿真与测试,提供了部分程序代码供参考,产生的波形能够满足频率和幅度的一般要求。     

二进制翻译中的库函数识别技术研究

体系结构的不断发展给软件开发者带来了巨大的风险,造成了新体系结构推广的困难,而二进制翻译技术使得可执行代码可自动迁移到新的体系结构。介绍了在开发一个静态二进制翻译系统（I2A翻译系统）中的库函数识别技术,并提出了解决库函数识别问题的新的方法。基于IA-64体系结构的调用约定及实例分析证明,该方法是一种简单实用的库函数识别方法,经I2A系统验证是有效的。     

一种基于模板库的车牌字符识别算法

模板匹配法在汽车牌照自动识别系统中已经得到广泛应用。应用此方法的系统有一个问题是,后期车牌字符识别过程中对图像处理花费的时间、数据运算量很大。为解决此问题,文中在传统的模板匹配方法的基础上提出了一种新的基于模板库的的模式匹配改进型算法。通过建立模板库,规避了传统算法中车牌的倾斜矫正这一环节,减少了系统运行时的数据运算量,提高了系统处理速度。增强其在车牌倾斜时的识别率、准确率同时,还有很好的鲁棒性。     

基于模板匹配算法的枪械编号识别研究

编号是枪械唯一的身份号码,枪械编号的数字识别有利于实现枪械的信息化管理和保障。论文将模板匹配法应用到枪械编号识别中,包括图像预处理、字符分割、归一化和字符识别等环节。根据枪械编号的特点采用聚类分析的方法实现分割字符,通过计算字符图像与模板图像的互相关函数得到号码。实验结果表明,该方法效果较好。     

一种改进的模板匹配的数字识别算法

提出了一种改进的模板匹配的数字识别算法,该算法是预先将字符分成若干个集合,经细化得到数字中央的骨骼部分,再对待识别数字提取特征并与训练库中的数字特征加权比较,利用欧式距离最小原则来对数字作出判决,试验结果表明,加权的模板匹配法保证了数字识别的正确率,而对数字进行预分类和细化处理,可以大大缩小模板匹配的识别速度,弥补了模板匹配算法对于大量数字耗时多的缺点,提升了系统速度。     

基于模板匹配的纸币号码识别系统

设计了一种能准确识别纸币号码的系统;该系统首先通过CCD摄像头采集图像,然后经过图像处理、扫描法定位、模板匹配几个过程输出号码串;为了提高识别率,采用基于图像轮廓提取和利用图像上、下矩对字符进行粗分类的模板匹配算法,显著减少模板匹配的计算量;实验结果表明,该方法取得了较高的识别率,并且已经在一个实际的系统中得到应用.     

反编译中的静态库识别研究

库函数的识别是整个反编译过程的一个重要组成部分。根据可执行程序的静态库的识别过程,该文提出了在这个过程出现的中间代码生成、伪函数模块识别、库函数提取、库函数识别等问题,并给出了对这些问题的解决方法。这些方法在实际的静态库的识别中得到很好的应用。     

基于模板匹配与Hough圆检测的仪表识别

随着自动化技术的不断发展,国内电力系统的自动化程度不断提高,无人变电站、无人配电房也逐渐普及.针对变电站中指针式圆形仪表的识别,提出了一种基于模板匹配与Hough圆检测的仪表识别方法.首先对图像进行预处理,将摄像头获取到的RGB彩色图像进行灰度化以及图像的局部直方图均衡化,将预先采集的仪表模板与待测图片进行两次模板匹配...     

基于旋转编码模板匹配的烟支计数识别

根据烟支的几何特征构造烟支模板,采用一种旋转编码方案将此二维模板映射成为整数集上的一个整数．利用旋转编码描述烟支的属性,通过属性变换得到每组属性的标准编码值．在模板匹配过程中,对模板覆盖下的图像部分作同样的旋转编码及属性变换,得到每组属性的实际编码值．各组属性的标准编码值和实际编码值间的差异将作为制定烟支识别条件的主要依据．实验表明,该方法可解决连通烟支或残缺烟支的计数识别问题,计数精度达到应用需求．     

基于索引结构的手语词库的设计

随着人机交互应用的日益广泛,手语识别技术得到了很大的重视与发展。基于对当前手语识别技术的研究, 针对手语模板库存在的缺点及中国手语的特点,对手语词库进行设计,并通过建立基于索引结构的手语词库,提高了 手语识别的准确性和效率。     

基于多模板匹配的室性早搏判别算法

提出一种基于可变宽度模板的多模板匹配的室性早搏判别算法。该方法通过样本数据创建初始模板库,根据不同的RR间期确定模板宽度,使用基于模板队列匹配和模板库匹配的二级匹配策略,利用相关系数和RR间期比相结合的算法检测室早,模板库可自动扩充。经MIT-BIH心律失常数据库测试,该算法达到了98.66%的灵敏度(正确率),平均错误率为1.11%。