多线程程序数据竞争检测和验证方法研究综述

随着软件规模的日益增长,多线程并发程序带来的缺陷也很快蔓延开来.数据竞争作为多线程并发程序中常见的问题,经常会导致程序不能正常运行,或更为严重地导致程序直接崩溃.数据竞争产生的条件往往都比较隐蔽和苛刻,不仅需要特定的输入,而且还需要特定的线程执行交错.因此,数据竞争很难被检测出来.本文介绍了多线程数据竞争检测和验证相关的研究现状,并对已有的数据竞争检测和验证方法在检测能力以及检测效率等方面做出比较、分析以及归纳.同时,对未来数据竞争检测和验证相关的研究方向进行了展望.     

Hurd操作系统的内存管理及内存共享研究

GNU/Hurd操作系统是GNU设计用来替代Unix内核的新一代操作系统内核。Hurd基于微内核Mach 3.0架构之上,并与Mach系统独具各自不同的优点与特点。首先,简单介绍Hurd与Mach系统的关系,并且介绍了作为新一代操作系统内核的优点和特点,其次,重点分析了Mach微内核的内存管理以及Mach实现内存管理的接口。最后,讨论了如何在Mach微内核下完成内存共享,给出并分析了三种不同的实现方案。     

基于镜面高光检测的明暗恢复形状新方法

镜面高光是由明暗恢复形状算法的重大障碍,但是对于单幅灰度图像,因为只包含亮度信息,现有以色度分析和极化分析为基础的高光检测方法均不能适用.为此,提出了一种利用表面形态分布信息检测镜面高光的方法.该方法充分利用成像过程信息,通过对表面法向量的估计,采用模拟退火算法,计算各反射成分的最大后验概率,从而实现高光区域检测,最后,利用基于曲率连续性假设的约束补色方法移除镜面高光.实验结果表明提出的算法在仿真和真实图像的高光检测中均具有较好的检测效果,有效提高了含镜面高光图像的表面恢复精度.     

构件式系统可靠性评估技术研究现状

基于构件的软件开发方法已经逐渐成为主流的软件开发方法,因而构件式系统的可靠性评估问题受到了更多的关注。目前虽然已经取得了一定的成果,但还有许多不足。对当前构件式系统可靠性评估的研究现状进行了深入分析,对基于路径的、基于状态的及累加方法进行了比较,阐述了这三种方法的优缺点;并进一步总结了构件可靠性的评估方法及构件间组装代码可靠性的评估方法现有的研究成果。最后展望了构件式系统可靠性评估方法进一步的研究方向。     

基于最大置信度的多目标检测算法

针对混合运动模式下目标数量及目标运动速度范围等多项先验信息缺乏状况下的复杂航迹起始问题,提出一种基于最大置信度的多目标检测算法。该算法借鉴动态规划技术中的能量积累思想,并充分利用了传感器信号强度信息。在粗起始阶段利用扩展搜索算法生成候选航迹,并利用模型粗匹配的方法将候选航迹大致分为直线运动及曲线运动两种类型。在航迹确认阶段,采用基于信号强度信息的概率多假设跟踪算法,通过计算最优状态估计值获得量测点属于某一目标的最大置信度,并依据最大置信度确认目标量测。仿真实验结果表明,该方法实时性强,不仅能对多目标航迹准确起始,也可以有效避免概率多假设跟踪算法由于初值质量差而导致的错误跟踪现象。      

一种解决波动式干扰影响的序列图像运动目标检测方法

为解决复杂环境下的诸如枝叶摇摆、摄像机抖动等波动式干扰对运动目标检测的影响问题,该文提出基于视频窗口切分与分类的序列图像运动目标检测算法。首先将序列图像切分为rc大小的视频窗口,然后提取窗口内区域图像累积帧间差矩阵的简单统计特征,针对每一帧序列图像,将视频窗口进行分类,把它们划分为运动目标窗口和非运动目标窗口(包括静止背景窗口和波动式干扰窗口),最后将运动目标窗口合并为运动目标。该方法的优点是无需已知背景模型和运动目标大小、形状等任何先验信息。实验表明该算法能在摄像机抖动以及枝叶干扰等复杂环境下快速有效的检测出运动目标。     

多层时空切片联合的快速人体跟踪算法

针对传统人体跟踪方法中目标模型复杂、计算量大等问题,该文提出一种无目标模型的多层时空切片联合的人体跟踪算法。用多层时空切片中的多个动态区域表示人体,区域的选择无需使用任何预定义的目标区域模型。使用时空切片方法在图像序列空间中提取多层水平时空切片图像,在每层时空切片图像中,检测和跟踪潜在的运动区域,并根据区域运动一致性和空间一致性关系,将多个区域关联成不同的人体目标,实现多个人体目标的跟踪,从而将XYT 3维空间中的人体跟踪问题转化为多个XT 2维空间的区域联合跟踪问题。实验表明,该算法降低了跟踪的轨迹误差,满足实时性跟踪要求,同时通过多区域的联合增强了跟踪算法的抗干扰能力,即在人体部分区域丢失的情况下仍能有效跟踪。     

密集杂波和未知数目条件下的多目标检测算法

针对低信杂比和目标数量未知条件下的多目标检测问题,提出了一种基于Hough变换及扩展网络的检测前跟踪算法。首先采用标准Hough 变换及最小距离法生成侯选航迹,然后以每条侯选航迹为单位构成扩展网络,对侯选航迹进行杂波滤除,并利用功率均值法对侯选航迹进行二次筛选。最后通过剔除野点得到准确的航迹数及航迹参数。实验表明该方法不但实时性强,而且较好地解决了以往检测前跟踪算法在未知目标数量的条件下要求目标数量上限先验已知的问题。      

多重门限的图像秘密共享方案

 针对传统的基于视觉密码的图像秘密共享方案存在像素扩张导致其只能共享小尺寸的秘密图像、信息隐藏效率较低的问题,提出一种能够提高信息隐藏容量的(t,k,n)多重门限图像秘密共享方案.该方案利用秘密图像信息控制视觉密码方案中共享矩阵的选取,从而实现秘密图像在视觉密码方案中的隐藏.在秘密图像恢复的第一阶段,任意t个参与者直接叠加其影子图像后可以视觉解密出低质量的秘密图像信息;在第二阶段,任意k个参与者可以从影子图像中提取出隐藏的信息,并通过计算恢复出精确的灰度秘密图像.相对于传统的视觉密码方案,本文方案在不影响视觉密码恢复图像的视觉质量前提下,可以隐藏更多的秘密图像信息,而像素扩张尺寸较小.     

隐私保持的决策树分类挖掘

 隐私保持的数据挖掘是目前数据挖掘领域的重要研究方向之一,其首要研究内容是开发在不泄露隐私数据的前提下进行数据挖掘的方法.决策树是分类挖掘的一种重要方法,也是目前隐私保持的数据挖掘领域中少有的被深入研究了的分类方法.针对目前尚未对隐私保持的决策树挖掘方法进行系统总结的问题,本文对该领域进行综述.首先对问题背景进行介绍,随后介绍了该领域的研究现状,对现有方法进行了分类和总结,最后总结出该领域进一步研究的方向.