摘要：针对现有3D手势交互方法存在的精度、成本、泛用性三角抉择难题,受限于发展程度现有方法大多只能三者取其二,传统识别方法通常优先考虑成本和泛用性从而在精度上有所缺失,基于数据手套的3D手势交互保证了精度和泛用性的情况下无法解决过高的成本问题,以及针对特定领域开发(例如手语教学、交通手势识别)的方法在保证精度和成本的情况下仅在当前小范围领域内适用。为了平衡这一三角难题,找到三者之间的平衡点,提出了一种新的最低基于单目摄像技术的3D手势姿态估计算法。其峰值性能在保证识别精度的情况下,最高可达85~100 FPS。该算法是基于双网络融合架构来实现,主体架构分为前置识别网络和后置纠正网络,前置网络是基于ResNet50网络设计的二维关键点映射至三维的手部关键点检测,后置网络是基于逆运动学设计的纠正网络用来纠正映射偏差带来的非常规手型,使得识别结果更加顺滑,符合真实人体结构。架构的精准设计使得其可以利用更多范围内可用的手部训练数据源,在此基础上加入的后置纠正网络模块用来纠正手部细节,这种输出方式能够使得该算法更直接地应用于视觉设计和图形交互输出。经过多次实验对比后,相较于传统算法,该架构设计在保证识别速度的情况下,在各类数据集上平均识别精度提升1%~2%,同时基于MANO的建模效果更加精致逼真。

摘要：近来,基于孪生架构的方法因其能在保持良好速度的同时取得较显著的性能,引起了视觉跟踪领域的广泛关注.然而,孪生网络分支通常是独立的,缺乏信息交互,这限制了模型性能的进一步提升.为了增强孪生网络分支的协作能力,本文提出基于孪生架构的交叉感知网络模型——SiamCross(Siamese Cross Object-Aware Network).孪生网络双分支特征提取是提升模型性能的首要核心操作,区分目标和语义背景在很大程度上依赖模型挖掘的特征鲁棒性.在SiamCross中,我们首先基于孪生网络分支的互监督,设计了全新的孪生交叉感知子网络(Siamese Cross-Aware Network,SCAN)用来提取鲁棒特征.SCAN允许孪生分支彼此全方位高效协同工作,使模板分支可充分利用特征丰富的上下文语义信息,对目标产生更具有区分性的表示;搜索分支结合模板特征,也主动学习到了目标的本质信息.另一方面,无锚框算法将跟踪任务直接映射为对每个像素的分类和回归,网络分支特征可各自聚焦于目标的局部与全局空间信息.以上两种特征具有很好的潜在局部-全局互补性.具体而言,回归特征学习到了更多的目标全局尺寸信息,但同时也引入了周围背景信息,而分类分支专注于学习局部中心定位信息.二者结合,有利于抑制回归特征的背景信息表达.同时,回归特征会在目标周边位置进行突出响应,揭示目标所在区域,也为分类分支进行定位提供了有益参考.为充分利用以上不同的分支空间特征信息来获得更精确的跟踪结果,我们又提出了新型的目标注意力交互网络(Obejct-Attention Interaction Network,OAIN),并将其融入到SiamCross中.OAIN包含并行交叉注意力模块(Parallel Cross Attention Module,PCA)和自适应可形变交叉对齐模块(Adaptive Deformable Cross Align Module,ADCA).PCA模块通过对分支中局部与全局信息的巧妙融合,提升了目标状态估计的准确性.为了进一步使回归特征和目标区域对齐,缓解特征对齐失焦导致的分类分支参考信源可靠性大幅度降低,我们为ADCA模块设计了自适应空间转换操作,可以使得回归特征更好反映目标所在区域.最终,ADCA模块完善了无锚框网络的高效交互机制.最后,我们在OTB2015、VOT2018/2019、GOT-10k和LaSOT五个具有挑战性的公开基准中对SiamCross进行了详尽的实验评估.实验结果显示,SiamCross与当前先进的跟踪器SiamRPN++、ATOM及DiMP相比,均取得了更优异的综合表现,并且可实现实时跟踪.

摘要：云存储提供数据托管服务,解决了本地端数据管理与分享受限问题.但现有的用于确保云存储数据完整性的审计方案面临一个重要的安全问题:签名密钥一旦泄露,依赖于该密钥产生签名的审计方案将无法提供完整性保护.此外,现有审计方案均默认在整个审计期间仅有一个审计者,然而审计者可能由于被攻陷、被贿赂或资源不足不能再提供审计代理服务.因此,提出一个支持密钥更新与审计者更换的审计方案AKUAR(auditing scheme supporting key update and auditor replacement).针对密钥暴露导致签名无效问题,AKUAR结合双线性对与代理重签名思想设计了高效安全的密钥与标签更新机制,并且由云端承担计算复杂的标签更新操作,仅在本地端引入了少量的开销.此外,当充当审计者的雾节点退出审计时,新的雾节点可以代替其继续进行完整性审计工作,在保证新签名密钥不被泄露给旧雾节点的同时实现了审计服务的可持续性.安全分析证明了AKUAR是安全的,性能评估也证实了AKUAR在标签生成与密钥更新阶段仅引入了少量可接受的计算开销与通信开销.

摘要：错误定位是软件调试中非常耗时费力的活动之一,自动错误定位技术可以提高调试效率,降低调试成本.该文提出一种把动态切片、关联分析及排序策略相结合的错误定位方法.首先,收集程序执行的动态切片及相应的执行结果构建混合谱矩阵;然后,基于混合谱矩阵进行关联分析,随后依据提出的排序策略对语句进行排序,得出较合理的语句优先级次序,从而进行错误定位.为验证该方法有效性,作者设计并实现了一个错误定位原型工具DSFL,针对一组Java基准程序开展错误定位实验,并与12种错误定位技术进行对比.实验结果表明该方法可以在一定程度上提高错误定位精度和效率.

摘要：分类不平衡是指不同类别间样本数量分布不均衡的现象.在软件缺陷预测中,传统预测模型的性能可能会因数据集分类不平衡而受到影响.为了探究分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影响程度,该文提出一种分类不平衡影响分析方法.首先,设计一种新数据集构造算法,将原不平衡数据集转化为一组不平衡率依次递增的新数据集.然后,选取不同的分类模型作为缺陷预测模型,分别对构造的新数据集进行预测,并采用AUC指标来度量不同预测模型的分类性能.最后,采用变异系数C·V来评价各个预测模型在分类不平衡时的性能稳定程度.在8种典型的预测模型上进行实验验证,结果表明C4.5、RIPPER和SMO这3种预测模型的性能随着不平衡率的增大而下降,而代价敏感学习和集成学习能够有效提高它们在分类不平衡时的性能和性能稳定程度.与上述3种模型相比,逻辑回归、朴素贝叶斯和随机森林等模型的性能更加稳定.

摘要：针对现有的短文本特征提取算法未充分考虑词语间的隐含语义及图的结构特征,提出了一种融合语义与图结构的短文本特征提取算法,该方法首先根据词语的共现构建文本图;其次,利用词语间内外部语义耦合关系及文本图的结构特征分别计算词语间的相似度对文本图中的边加权;最后,设计了一种随机游走的方法将两种边的加权方案有效地综合起来进行迭代计算出节点的重要性,并降序排序取出前K项作为最终的文本集特征词项集合.中英文数据集上的实验证明了该方法可行且有效.

摘要：知识图谱(KG)具有丰富的结构化信息,能有效缓解推荐模型的稀疏性和冷启动问题,提升推荐系统的准确性与可解释性。近年来,融合知识图谱的端到端推荐模型成为技术趋势。提出了一种融合相似用户影响效应的知识图谱推荐模型,该模型在有效利用知识图谱的前提下,扩充了用户与项目之间的交互方式。首先,利用图神经网络邻域聚合策略与注意力机制,分别捕获用户与项目在知识图谱上的2种高阶表示;其次,根据相似用户的影响效应,设计影响力增强层,捕获相似用户影响效应的潜在表示;最后,将上述3种表示共同反馈到多层感知机中,输出预测分值。在真实数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性和效率。

摘要：针对基于控制流的测试充分性准则易错失面向对象程序中的状态依赖关系,提出一种基于数据流准则的测试用例自动生成方法。通过数据流分析获取待覆盖的目标定义使用对,利用遗传算法自动生成覆盖定义使用对的测试用例,根据适应度函数指导测试用例的进化。将该方法与基于分支覆盖和语句覆盖的方法相比较。实验结果表明,与其他方法相比,该方法可以检测出更多的变异体,适应度函数的设计降低了进化代数。

摘要：近年来网络攻击与数据泄露事件层出不穷,网络安全受到国家及相关部门的高度关注.国产密码算法作为保障我国网络与信息安全的关键技术,推动其应用与实施既符合构建我国网络强国的战略需求,又能保障实际应用的健康发展.SM2公钥加密算法是我国自主设计的国产商用密码之一,可有效保障数据在通信过程中的安全性.然而,经典SM2公钥加密算法适合“一对一”通信场景,在“一对多”通信场景中需承担较大的计算与通信开销.为提升SM2公钥加密算法在“一对多”通信场景中计算与通信效率,扩展我国商用密码的应用范围,本文将我国商用密码SM2公钥加密算法和广播加密概念相结合,利用Diffie-Hellman密钥交换和多项式秘密分享的思想,设计了基于SM2的公钥广播加密方案.所构造方案最大程度地保留原有SM2公钥加密算法结构,通过简单地扩展即可实现在多用户场景下消息安全广播的自主可控.与现有广播加密方案相比,所构造方案的系统参数大小与接收者数量无线性关系,以及系统无需指定数据发送者广播消息.所构造方案的安全性分析表明,本文方案与SM2公钥加密算法具有相同安全强度.理论分析与实验仿真表明,所构造方案具有较好的性能,显著增强了我国商用密码的实用性.

摘要：点和区间关系的保密判定在范围查询中应用非常广泛,但目前已存的解决方案大多只保护了一方的隐私,而另一方的隐私并未得到保护.此外,已存方案给出的点和区间都是离散的整数(或有理数)范围.针对这些问题,本文利用安全多方计算的思想设计了保密判定点和区间关系的2种协议,不但同时保护了两方的隐私,而且将数域推广到连续的实数.本文首先利用0-1编码并结合Goldwasser-Micali同态加密给出了全隐私判定一个整数点是否在一个离散整数区间上的协议1;然后利用函数的单调性和Paillier同态加密给出了全隐私判定一个实数点是否在一个连续实数区间的协议2.最后,给出了本文协议的一个应用实例.理论和实验分析显示:本文的两个协议在取得较优通信效率的同时都取得了全隐私性.此外,协议2相比以往的方案,第一次给出点和连续实数区间的判定方法,在保持较优效率和良好性能的同时取得了通用性.