Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 1 за 2017 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам |

21. Использование геометрии сцены для увеличения точности детекторов [№1 за 2017 год]
Авторы: Шальнов Е.В., Конушин А.С.
Просмотров: 7926
Ключевым элементом любых систем интеллектуальной видеоаналитики является алгоритм выделения, или детектирования объектов в видео. Недостаточно высокие скорость и точность существующих алгоритмов детектирования являются существенными сдерживающими факторами распространения технологий видеоаналитики. В данной работе предлагается новый алгоритм повышения скорости и точности работы детекторов, основанных на подходе скользящего окна, за счет учета геометрических свойств сцены. В зависимости от расположения камеры относительно сцены для каждой области изображения можно определить, какого размера может быть изображение искомого объекта в данной области. Окна других размеров не могут соответствовать искомым объектам в сцене, поэтому их можно пропускать и за счет этого увеличивать скорость работы детектора. Предлагаемый алгоритм позволяет определить допустимые размеры объекта для каждой области изображения. Сутью алгоритма является нейронная сеть, которая для таких заданных параметров, как калибровка камеры, размер и положение объекта на снимке, определяет, правдоподобна ли данная сцена. Нейронная сеть обучается на множестве синтетических сцен, что позволяет ей работать для произвольных камер. С помощью нейронной сети для каждой видеопоследовательности строится карта допустимых размеров объектов. Детектор затем применяется только к допустимым фрагментам, которые составляют часть от всего множества фрагментов. Экспериментальная оценка предложенного алгоритма на реальных данных показала, что он позволяет повысить скорость работы детектора на 70 % при одновременном увеличении точности его работы.

22. Моделирование воздействия атаки Black Hole на беспроводные сети [№1 за 2017 год]
Авторы: Шахов В.В., Юргенсон А.Н., Соколова О.Д.
Просмотров: 8641
Технологии, основанные на беспроводных сенсорных сетях, проникают в самые важные сферы жизнедеятельности общества. Многие решения в области архитектуры Интернета вещей опираются на результаты исследований беспроводных сенсорных сетей, в частности, это касается предложений, разработанных в рамках ряда проектов Седьмой рамочной программы Европейского союза по развитию научных исследований и технологий. Следовательно, особое внимание необходимо уделять обеспечению безопасности таких сетей. В статье обсуждаются проблемы функционирования сетей в условиях несанкционированных вторжений. Обеспечить абсолютную защиту, полностью нивелировать последствия вторжений возможно далеко не во всех случаях. Однако эффективный выбор механизмов защиты позволит существенно снизить ущерб. Для этого необходимо разрабатывать и исследовать адекватные математические модели. Авторы рассматривают моделирование атаки Black Hole на узлы беспроводных сенсорных сетей и исследуют оценку нанесенного ущерба. Эта атака является одним из наиболее опасных разрушающих информационных воздействий, в результате ее может теряться более 90 % информации, передаваемой в сток. В качестве модели беспроводной сети используются графы единичных кругов (UDG-графы), которые наиболее адекватно описывают связи в этих сетях, где передача информации между узлами возможна, если они находятся в пределах взаимной достижимости радиосигнала. Для моделирования передачи данных по выбранному алгоритму маршрутизации в графе строится остовное дерево. Авторами получены формулы для вычисления аналитических оценок для некоторых случаев вида остовного дерева. Чтобы оценить уязвимость дерева передачи данных к атакам, использовалась величина «нормированное число вершин, от которых потеряна информация» – среднее число вершин, от которых потеряна информация, деленное на общее число вершин в дереве. Полученные аналитические результаты согласуются с результатами имитационного моделирования. Предложен метод противодействия атакам типа Black Hole, оценена его эффективность.

23. Автоматический синтаксический анализ китайских предложений при ограниченном словаре [№1 за 2017 год]
Авторы: Юй Чуцяо, Бессмертный И.А.
Просмотров: 7392
В работе обсуждается проблема автоматического анализа естественно-языковых текстов на китайском языке. Одной из актуальных задач в этой области является автоматическое извлечение из текстовых документов фактов по запросу, поскольку автоматические переводчики здесь практически бесполезны. Целью работы является прямое извлечение фактов из текстов на языке оригинала без его перевода. Для этого предлагается подход на основе синтаксического анализа предложений анализируемого текста с последующим сопоставлением найденных частей речи с формализованным запросом в форме субъект–предикат–объект. Отличительная особенность предложенного алгоритма синтаксического анализа – отсутствие фазы сегментации последовательности иероглифов, составляющих предложения, на слова. Узким местом при решении данной задачи является словарь, поскольку при отсутствии слова в словаре правильная интерпретация фразы может быть невозможна. Для преодоления этой проблемы в работе предлагается идентификация модели предложения по служебным словам, а ограниченность словаря устраняется предварительным автоматическим построением тезауруса предметной области и словаря общеупотребительных слов на основе статистической обработки корпуса документов. Апробация предложенного подхода выполнена на небольшой предметной области и с ограниченным словарем, где данный метод показал свою работоспособность. Проведен также анализ временных характеристик разработанного алгоритма. Поскольку для синтаксического анализа используется метод простого перебора, скорость работы парсера на реальных задачах может оказаться неприемлемо низкой, что должно стать темой дальнейших исследований.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3