面向软件动态演化的需求建模及其模型规范化

针对目前需求工程阶段对软件动态演化考虑不足的现状,在分析软件动态演化面临的挑战的基础上,设计了面向动态演化的需求元模型(dynamic-evolution-orientedrequi rements meta-model,DERM)。该元模型以特征为基本部件,按特征组合的方式建立需求模型,需求模型由行为特征和属性特征组成。行为特征被区分为计算行为特征和交互行为特征,以实现计算和交互的相对隔离;属性特征通过其作用域,指定其在行为特征模型中的作用范围,从而将行为特征模型和属性特征模型统一为需求模型。在此基础上,讨论了需求模型的参照完整性、依赖一致性和互斥一致性,并进一步把需求模型规范化为需求模型第一范式到第三范式,需求模型规范化的过程提供了一种保证需求模型一致性的方法。最后通过案例研究,表明了该方法的可行性及其对软件动态演化的有效支持。     

K-split Lasso:有效的肿瘤特征基因选择方法

随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点。基于Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)方法提出了K-split Lasso特征选择方法,其基本思想是将数据集平均划分为K份,分别使用Lasso方法对每份进行特征选择,而后将选择出来的每份特征子集合并,重新进行特征选择,得到最终的特征基因。实验采用支持向量机作为分类器,结果表明K-split Lasso方法减少了冗余特征,提高了分类精度,具有良好的稳定性。由于每次计算的维数降低,K-split Lasso方法解决了计算开销过大的问题,并在一定程度上解决了"过拟合"问题。因此K-split Lasso方法是一种有效的肿瘤特征基因选择方法。     

可控的高度规整三角网格生成算法

本文提出了一种新的用户可控的高度规整三角网格生成算法.通过在网格表面上构造3个标量场,利用其等值线相交生成高度规整的三角网格.算法借助N-对称方向场来指导生成网格的边方向,在网格表面指定密度场来控制采样密度,同时还提供了特征对齐和对带边界模型的处理能力.所有的控制需求都被纳入标量场求解框架中统一优化.实验表明,本文的方法能够满足多种用户控制需求,生成高度规整的三角网格.     

基于兴趣边缘优化的壁画影像与激光扫描数据非刚性配准

将壁画影像与激光扫描数据配准,并进行定位和纠正在壁画的数字化保护中有非常重要的意义.本文以激光扫描数据强度信息为中介,提出了一种基于兴趣边缘优化的壁画影像与激光扫描数据的非刚性配准方法:由激光扫描数据生成强度影像,以壁画彩色影像的兴趣边缘和强度影像的梯度场作为配准基元,在影像刚性配准基础上,对每条兴趣边缘进行优化配准,然后以优化后边缘的特征点为控制点,构造影像之间的非刚性变换模型,完成壁画影像与激光扫描数据的配准.实验结果表明本方法在不同数据中都能获得较高的配准精度.     

Joint spatial registration and multi-target tracking using an extended PM-CPHD filter

An extended product multi-sensor cardinalized probability hypothesis density (PM-CPHD) filter for spatial registration and multi-target tracking (MTT) is proposed. The number and states of targets and the biases of sensors are jointly estimated by this method without the data association. Monte Carlo (MC) simulation results show that the proposed method (i) outperforms, although computationally more expensive than, the extended multi-sensor PHD filter which has been proposed for joint spatial registration and MTT; (ii) outperforms the multi-sensor joint probabilistic data association (MSJPDA) filter which is also extended in this study for joint spatial registration and MTT when the clutter is relatively dense.     

恶意软件鉴别技术及其应用

随着互联网技术的发展和安全形势的变化,恶意软件的数量呈指数级增长,恶意软件的变种更是层出不穷,传统的鉴别方法已经不能及时有效的处理这种海量数据,这使得以客户端为战场的传统查杀与防御模式不能适应新的安全需求,各大安全厂商开始构建各自的"云安全"计划。在这种大背景下,研究恶意软件检测关键技术是非常必要的。针对恶意软件数量大、变化快、维度高与干扰多的问题,我们研究云计算环境下的软件行为鉴别技术,探讨海量软件样本数据挖掘新方法、事件序列簇类模式挖掘新模型和算法及在恶意软件鉴别中的应用,并构建面向云安全的恶意软件智能鉴别系统原型以及中文钓鱼网站检测系统架构。     

多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对跟踪过程中目标形态不断变化或部分遮挡导致鲁棒性差的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法.该算法从视觉特征集中选取了描述能力强的2种特征,并将其按照与目标模型的多尺度相似度进行线性融合;为了减小跟踪漂移,通过计算当前目标模型与初始目标模型的多尺度相似度自适应地更新目标模型.大量仿真实验结果表明,文中算法可以鲁棒地跟踪到部分遮挡和形态变化的运动目标.     

基于AROP程序包的类Landsat遥感影像配准与正射纠正试验和精度分析

遥感影像的精确配准和正射纠正是进行图像融合、变化检测、图像镶嵌、定量遥感建模、多时相和多传感器影像协同应用的基础和前提。以美国国家航空和航天管理局下设LEDAPS(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)课题组开发的配准与正射纠正程序包AROP(Automated Registration and Orthorectification Package)为例,详细阐述了其配准的原理与程序设计流程,并对其配准的精度进行了分析和评价。试验表明:AROP程序包算法能够找出足够的控制点,且控制点分布较为均匀,配准误差小于0.5个像元。误差特征表现为:扫描误差明显大于航向误差,误差的结果与影像漂移、DEM、坡度存在一定的相关性,高程和坡度是影响配准精度的主要因素之一。该程序包目前能够用于对我国CBERS影像的正射校正以及波段不匹配处理,但是对HJ卫星CCD影像数据配准还有待于进一步研究。     

结合角点特征与SIFT特征的加速图像匹配

利用关键点寻找不同图像之间的一致性是很多图像处理和计算机视觉应用中的一个关键步骤。由于图像中巨量的关键点,因此特征的快速匹配成为了一个瓶颈。文中提出了一种对特征点进行分类比较的方法来加速特征匹配。首先可将SIFY特征分为两类,极大值SIIrF特征和极小值SIFT特征;其次是将SIFT特征和传统角点特征相结合提取特征点并按照角点特征进行分类。实验表明,这种方法在保持原有鲁棒性和精度的情况下,可以较大提高特征匹配速度。