反病毒引擎硬件加速技术研究

本文首先指出软件型反病毒引擎无法满足高速网络数据处理需求的现状,分析了硬件加速的历史和特点,进而分别总结了通过ASIC和GPU两种硬件实现反病毒引擎加速的研究现状,讨论了面临的问题。同时,介绍了安天实验室在这两个领域中已取得的研究进展,并分析了主要实现思路。     

基于循环生成对抗网络的图像风格迁移

图像风格迁移是指将学习到的油画图像风格应用到其他图像上,让图像拥有油画的风格,当前生成对抗网络已被广泛应用到图像风格迁移中。针对循环生成对抗网络CycleGAN在处理图像时纹理清晰度不高的问题,提出了加入局部二值模式LBP算法的方法,将LBP算法加入生成对抗网络的生成器中,增强了循环对抗生成网络提取图像纹理特征内容的效果。针对生成图像产生噪声的问题,在损失函数中加入Total Variation Loss来约束噪声。实验结果表明,循环生成对抗网络加入LBP算法和Total Variation Loss后能提高生成图像的质量,使之具有更好的视觉效果。     

基于BHO的网站过滤系统研究与实现

该文利用浏览器助手对象（BHO）插件技术,提出了网站过滤系统的系统结构设计和功能模块设计方案,并对网站过滤系统的过滤技术、反破坏技术和键盘监控等关键技术进行研究,重点讨论了敏感图像检测技术。系统使用网址过滤、文本内容过滤和敏感图像过滤等三重过滤机制,可为用户提供可靠安全的上网环境。实验结果验证了该系统的有效性。     

基于图语法的视觉知识表达与标注图像数据库*

莲花山数据集采用与或图作为视觉知识模型,实现对客观世界中视觉模式的多层次表达,从而将多种标注任务统一到图像语法模型框架下。配套数据库通过两层模型分别管理视觉模型与标注数据,提供了灵活方便的数据导入、管理、查阅、输出功能,这是其他数据集所不具备的。最后给出基于该数据集标注结果的内容检索实验,该算法加入到标注工具中,作为一种自动功能用于辅助加速人工标注过程。     

基于ARM的最小应用系统设计与开发

采用RISC(Reduced Instruction Set Computer,精简指令集计算机)架构的32位ARM(Advanced RISC Machines)微控制器,具有低功耗(内核工作电压一般为1.8V)、高性能、运算速度快(一般以MIPS为单位)、执行效率高等优点。本文采用Atmel公司的ARM920T内核的32位ARM微控制器AT91RM9200,实现其最小应用系统的硬件设计和软件开发;完成系统的调试和仿真。     

双目标流水线调度的动态双子群离散果蝇算法

提出了一种基于动态双子群的离散果蝇优化算法,求解以最大完工时间和机床空闲时间的最小化为目标的无等待流水线调度问题。与传统的果蝇算法不同,该算法采用基于工序的编码方式,并用改进的NEH方法进行初始化,提高初始解的质量;根据算法在进化过程中个体的进化水平,动态地将整个群体划分为先进子群和后进子群,简单但有效地插入方法在先进个体邻域内进化精细搜索,贪婪迭代进化机制用于优化后进个体,以此平衡算法的全局开发能力和局部搜索能力;为了提高算法效率,快速算法用于计算函数目标值和判断更新非支配解。仿真试验表明了所提果蝇算法的有效性和高效性。     

改进CamShift算法的眼动跟踪方法

针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测虹膜中心。实验表明,该方法能有效改善眼动跟踪性能,且定位虹膜精确、错误率低、速度快,预测虹膜中心与实际虹膜中心相差极小,达到了准确性、鲁棒性和实时性的要求。     

格值信息系统的粗糙熵与不确定度量

在格值信息系统中引入知识粗糙熵、粗集粗糙熵与不确定度量的概念,得到了相应的重要性质。证明了在格值信息系统中,知识粗糙熵随着知识颗粒变大、分类变粗而单调增大,或者随着知识颗粒变小、分类变细而单调减小。进一步通过讨论它们之间的联系说明了粗集的粗糙熵可以更精确地度量粗集的粗糙程度。这些结论为格值信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础。     

数字指纹

数字指纹广泛应用在版权保护等领域中,该文首先介绍了数字指纹与数字水印之间的关系,然后以COX为模型建立数字指纹系统,实现了指纹的嵌入和检测,再与块DCT变换作比较,得出结论：块DCT变换可以对数字指纹系统做出改进;最后对数字指纹的现状进行分析和展望。     

一种基于MRI图像的脑肿瘤组合分割法

从模糊的MRI脑肿瘤的图像中准确找出肿瘤,供医学临床使用。分别采用了2种分割方法：一种是改进的阈值方法,即在进行最大方差阈值法之前首先采用手动阈值法;另一种是采用圆形结构元素作为种子的形态学分割方法。这2种方法均实现了从低对比度MRI脑图像提取目标的要求。灵活使用阈值法和形态学分割方法与医学图像中,具有一定的临床实用价值。