软件安全性检测技术综述

该文阐述了网络软件安全检测的重要性,介绍了现有的主要检测方法,包括形式化安全测试、基于模型的安全功能测试、语法测试、基于故障注入的安全测试、基于属性的测试、模糊测试、基于风险的安全性测试、基于故障树的安全性测试以及基于渗透的安全性测试。     

基于Adaboost方法的实时人眼定位

人眼定位在基于机器视觉的疲劳检测系统中起着至关重要的作用。该文介绍了Adaboost方法在人眼定位中的应用,首先描述了Adaboost的基本思想,使用人脸分类器对人脸进行定位,之后在人脸定位的基础上使用人眼分类器最终定位人眼,实现了实时的人眼定位。     

用于疲劳检测中人眼定位算法测试的软件系统设计

该文设计了两款图像及视频处理软件,用以研究基于机器视觉的疲劳检测人眼定位算法。这两款软件是基于模块化的设计理念．并且算法模块可以在两款软件中相互移植,方便算法的更新与改进。它们在我们的研究中起到了关键的、决定性的作用。     

基于灰度投影及区域特征的人眼定位算法

人眼定位在机器视觉中有广泛的应用,该文针对目前流行的基于灰度特征与几何学的算法提出了一种算法改进,采用灰度投影与区域特征相结合的算法实现了自动化人眼定位。利用水平积分灰度投影计算眼睛纵坐标,进一步利用区域特征确定眼睛横坐标．从而准确快速定位到人眼。     

软件安全性检测技术综述

该文阐述了网络软件安全检测的重要性,介绍了现有的主要检测方法,包括形式化安全测试、基于模型的安全功能测试、语法测试、基于故障注入的安全测试、基于属性的测试、模糊测试、基于风险的安全性测试、基于故障树的安全性测试以及基于渗透的安全性测试。     

基于小波分解的脑CT图像纹理特征提取

本文针对海量医学影像信息的计算机辅助诊断技术中特征提取的难题,以脑CT图像为研究对象,提出了一种基于小波分解的纹理特征提取方法。首先通过对预处理后的子图像分别进行的分层处理与分层提取,构成纹理特征向量;然后采用创建数字化统计图谱的方法,对实验数据集进行了计算机辅助诊断实验。实验结果表明此方法可以标记出可能存在病变的区域,为医师的诊断提供辅助信息。     

视觉注意力焦点显著性模型及其医学应用

现有的显著性检测方法无法反映出因人类注意力焦点的不同而导致的显著性检测结果的不同,这些不同结果的影响在医学图像分析中尤为明显;例如,同一幅图像在不同医生眼中因检查不同疾病、不同组织器官,其所关注的焦点是不同的,进而“显著性”检测结果也应当有很大的差异。在计算灰度直方图对比度的基础上,引入空间焦点系数和灰度焦点系数,以反映人类视觉注意力在不同空间焦点和灰度焦点条件下对图像显著性检测的不同影响;提出了基于视觉空间注意力焦点与灰度注意力焦点的显著性分析模型。通过在不同医学图像上的实验,以及与典型显著性检测算法的比较分析,基于视觉空间注意力焦点与灰度注意力焦点的显著性分析模型在不同焦点下可以得到不同的分割结果,有助于将图像分析的重点聚焦在显著区域,实验证明了该模型的灵活有效。     

巧用Visual Foxpro开发设计化学品毒性预警系统

就目前对化学品毒性的认识还十分肤浅和不足的现状,本研究巧妙地利用Visual FoxPro程序设计和创建化学品毒性预警系统,能有效地组织和建立适合个人接触的化学品毒性信息,可实现随时随地方便查询、预警,提醒用户使用化学品时多加注意毒性、正确操作等,可有效地减少用户因认识不足或操作不当造成的中毒.本系统的开发属于化学化工与计算机高新技术的融合,为毒品预警设计与开发提供新思路和尝试,具备积极的促进意义.