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計算機科學(xué)技術(shù)

2017-01-26 23:18:51
中國學(xué)術(shù)期刊文摘 2017年24期
關(guān)鍵詞:內(nèi)存虛擬化信任

楊恒,王慶

計算機科學(xué)技術(shù)

一種新的局部不變特征檢測和描述算法

楊恒,王慶

局部不變特征已經(jīng)被成功地用來解決計算機視覺領(lǐng)域諸多實際問題。文中提出一種新的局部不變特征檢測和描述算法,提取出的特征能夠?qū)πD(zhuǎn)、尺度縮放、光照等變化,甚至弱仿射變換保持不變。一般說來,局部特征的提取分為特征檢測和描述兩個關(guān)鍵步驟。在特征檢測階段,首先在每一層尺度圖像上提取Harris角點,然后在以Harris角點為中心的固定大小的搜索窗內(nèi)搜索三維尺度空間的極值點作為局部特征點的位置和特征尺度,最后為每個特征點計算主方向。文中的特征檢測算法具有良好的可重復(fù)率性能。在特征描述階段,建立了梯度的距離和方向直方圖來描述局部特征,文中的特征描述子不但具有良好的匹配性能,而且維數(shù)更低,十分有利于提高圖像特征的匹配速度。大量的圖像匹配與圖像檢索實驗結(jié)果驗證了文中算法的有效性。局部不變特征已經(jīng)越來越廣泛地應(yīng)用在計算機視覺的許多領(lǐng)域,如寬基線圖像匹配、全景圖拼接、目標(biāo)識別、圖像檢索以及場景重建。局部特征能夠?qū)D像間旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、視點變換、光照變化等圖像變化因素保持不變性,對物體運動、遮擋、噪聲等因素也可保持較好的可匹配性。局部特征建立在尺度空間的理論上,一般說來,提取局部特征可以分為兩個關(guān)鍵步驟,即特征檢測階段和特征描述階段。特征檢測階段的任務(wù)是在尺度空間確定出關(guān)鍵點的位置、特征尺度及其主方向,這些參數(shù)就可以描述出一個局部圖像區(qū)域。特征描述階段的任務(wù)是為這個局部圖像區(qū)域建立描述子,該描述子應(yīng)該能對圖像間的各種變化因素保持不變,以確保特征能夠在這些變化因素的影響下保持較好的可匹配性。近十幾年來,許多局部特征檢測和描述算法被提出。本文提出了一種新的局部不變特征檢測和描述算法,并應(yīng)用于寬基線的圖像匹配與檢索。在局部特征檢測方面,本文提出Harris Difference算法,首先以多尺度的Harris角點作為初始點,然后在其附近一定范圍內(nèi)搜索DoG函數(shù)的局部空間極值點作為特征點的位置和尺度信息,最后為每個特征點計算主方向。

來源出版物:計算機學(xué)報, 2010, 33(5):935-944

入選年份:2015

一種基于聚集超級節(jié)點的P2P網(wǎng)絡(luò)信任模型

田春岐,江建慧,胡治國,等

摘要:針對對等網(wǎng)(Peer-to-Peer,P2P)中節(jié)點之間由于興趣愛好差異大、相互發(fā)生重復(fù)交易的可能性較小從而難以有效建立信任關(guān)系的現(xiàn)狀,文中提出一種新的基于超級節(jié)點的P2P網(wǎng)絡(luò)信任模型。該模型中節(jié)點以興趣相似而聚簇,節(jié)點之間信任關(guān)系被劃分為3種類型并被給予了各自的解決方案。同時,對于推薦信任信息中存在的虛假的、誤導(dǎo)性的和不公正反饋的問題,文中還提出基于節(jié)點相似性的反饋信息過濾算法予以有效解決。最后的仿真實驗結(jié)果表明,該信任模型不但具有抗惡意節(jié)點攻擊的強壯性,同時在資源查詢時具有較低的查詢開銷和失敗率。P2P網(wǎng)絡(luò)提供了真實生活中人與人直接進行交流的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,它的開放、匿名以及節(jié)點之間松耦合的關(guān)系等特性使其贏得了越來越多的Internet終端用戶的青睞進而促使了P2P業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展。然而,也正是這些特性使得P2P中的節(jié)點在網(wǎng)上可恣意散布非法內(nèi)容,濫用網(wǎng)絡(luò)資源,同時,節(jié)點動態(tài)性又可造成網(wǎng)絡(luò)帶寬和信息存在的不穩(wěn)定,這大大破壞了正常的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,降低了用戶使用P2P網(wǎng)絡(luò)的積極性。在大規(guī)模P2P網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,節(jié)點之間的信任關(guān)系建立是目前一個研究熱點。本文提出了一種新的基于超級節(jié)點的P2P網(wǎng)絡(luò)信任管理模型Super Trust。在Super Trust中,信任關(guān)系被劃分為3種:超級節(jié)點之間的信任關(guān)系、超級節(jié)點對普通節(jié)點的信任關(guān)系以及普通節(jié)點之間的信任關(guān)系,在具體給出各種信任度計算方式的同時,本文還提出基于節(jié)點相似性的反饋信息過濾算法以有效過濾掉信任信息里虛假的、誤導(dǎo)性的和不公正的反饋。本文還通過大量的實驗驗證了信任模型的有效性和健壯性。仿真實驗說明,本文提出的模型克服了已有模型的部分局限性,能夠有效處理簡單惡意攻擊、詆毀、合謀欺詐及具有前端節(jié)點的合謀欺詐等各類惡意節(jié)點不同程度的攻擊方式,因而具有廣泛的應(yīng)用場景及較好的工程可行性。

來源出版物:計算機學(xué)報, 2010, 33(2):345-355

入選年份:2015

分布式計算環(huán)境下的動態(tài)可信度評估模型

朱友文,黃劉生,陳國良,等

摘要:隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,分布式計算技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用,這使得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的信任問題變得日益突出。參考社會學(xué)的人際關(guān)系信任模型,基于Dempster Shafer證據(jù)理論和Shapley熵,文中設(shè)計出了分布式計算環(huán)境下的動態(tài)可信度評估模型,這一可信度評估模型清晰地反映了可信度的動態(tài)性、連續(xù)性和不確定性等特性。該模型通過歷史交互信息獲得直接可信度,并根據(jù)每個節(jié)點的信用記錄和其直接可信度函數(shù)的信息量對其直接可信度進行修正,然后綜合考慮修正后的各個節(jié)點的直接可信度信息,利用Dempster規(guī)則合成計算出綜合可信度。最后利用仿真實驗分析了新模型對可信度的評估效果,并對未來的工作做了展望?;贒empster Shafer證據(jù)理論和Shapley熵,本文提出了分布式計算環(huán)境下的動態(tài)可信度評估模型,并實現(xiàn)了其主要過程的算法。本文考慮到了信任測度的可靠性和其所帶有的信息量大小的問題,并將Shapley熵引入到可信度評估的過程之中,從而使得新方案的綜合可信度較準(zhǔn)確地反映了節(jié)點的行為方式。最后,我們通過仿真實驗分析了新方案對可信度的評估效果。我們將來的工作是將本文的可信度評估算法應(yīng)用到實際的分布式計算系統(tǒng)中,進一步討論其中相關(guān)參數(shù)的取值;同時研究更加實用和靈活的可信度評估模型,比如在保護推薦信息提供者的私有數(shù)據(jù)不會泄漏的條件下實現(xiàn)可信度評估的保護隱私的可信度評估模型等。在可信度評估過程中,不誠實的節(jié)點可能會提供虛假的評估數(shù)據(jù),干擾其他節(jié)點的評估過程,因此,在我們的方案中,利用每個節(jié)點的可信度記錄作為其信用因子,信用因子高的節(jié)點的直接基本可信度函數(shù)在形成綜合可信度的過程中擁有更高的權(quán)值;另一方面,在利用每個節(jié)點的直接基本可信度函數(shù)計算綜合可信度時,各個直接基本可信度函數(shù)所包含的信息量差別很大,因此不能對它們等同對待。

來源出版物:計算機學(xué)報, 2011, 34(1):55-64

入選年份:2015

一種面向虛擬化云計算平臺的內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)

李亞瓊,宋瑩,黃永兵

摘要:虛擬化技術(shù)和云計算平臺的結(jié)合帶來了全新的資源整合和使用模式,基于虛擬化技術(shù)的資源按需分配與調(diào)度可以提高云平臺資源的利用率,提升云服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量,并降低云用戶的總體擁有成本。但是,物理服務(wù)器的資源邊界限制了資源的全局優(yōu)化能力。文中引入了一種面向虛擬化云平臺的全局內(nèi)存優(yōu)化框架——通過引入由邏輯地址空間和全局?jǐn)U展地址空間構(gòu)成的雙層地址空間映射機制來構(gòu)建跨物理服務(wù)器資源邊界的高效、可靠的內(nèi)存資源抽象。同時,引入一種透明的頁面交換機制來實現(xiàn)對于虛擬機透明的空閑頁面回收,達到資源流動的目的。實驗結(jié)果表明,該框架能夠很好地優(yōu)化云平臺中內(nèi)存資源配置,提升整個平臺的資源利用率,并對關(guān)鍵任務(wù)的執(zhí)行有顯著的加速作用。虛擬化技術(shù)和云計算平臺的結(jié)合帶來了全新的資源整合和使用模式,資源的按需分配和動態(tài)流動對于提高云平臺資源的利用率、提高云服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量和降低云用戶的總體擁有成本具有十分重要的意義。但是,傳統(tǒng)的虛擬化技術(shù)基本局限在一臺物理服務(wù)器內(nèi)部,缺乏虛擬化全局資源、優(yōu)化全局資源部署的能力。為了解決傳統(tǒng)虛擬化技術(shù)在內(nèi)存全局優(yōu)化上的問題,本文引入了一種面向虛擬化云平臺的全局內(nèi)存優(yōu)化框架,通過引入雙層地址空間映射機制來構(gòu)建跨越物理服務(wù)器資源邊界的內(nèi)存資源抽象。為了能夠很好地兼顧效率和可靠性,本文通過釋放空閑內(nèi)存和使用遠程內(nèi)存的方式來達到動態(tài)調(diào)解虛擬機內(nèi)存分配大小的目的,而雙層地址空間及其映射機制提供可靠性保證。我們的實驗結(jié)果進一步證明釋放空閑內(nèi)存空間對虛擬機性能的影響基本上可以忽略不計,同時通過把遠程內(nèi)存作為附加的存儲層次的方式來調(diào)解內(nèi)存分配可以達到最大優(yōu)化內(nèi)存資源配置,并提高了關(guān)鍵應(yīng)用的性能。從實驗結(jié)果上看,通過基于雙層地址空間的調(diào)解機制,在基本不影響其它虛擬機性能的情況下,能夠提高關(guān)鍵虛擬機性能高達400%?;诒疚默F(xiàn)在的工作,未來的研究主要集中在空間映射中的全局優(yōu)化以及探索更加有成效的遠程內(nèi)存使用方案。

來源出版物:計算機學(xué)報, 2011, 34(4):684-693

入選年份:2015

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