规避盗版章节今明两天修改完毕
s屏幕目标定位的意义在信息化发展过程中创建的各类软件系统，例如客户管理系统，财务管理系统、仓储系统、人员管理系统、信息管理系统等，常由多家的软件开发商研发，然而各软件系统间很多时候需要数据信息的交换，一些业务流程须由多系统处理才能完成。但是用户一般不掌握这些系统软件的相关开发资料，难以按需求定制数据交换系统，造成数据之间的流通需要人工操作，难以满足信息化条件下办公的需求，通用化、集成化的数据迁移系统可以极大提升数据迁移效率。对相关系统进行逆向工程分析可以获取系统的底层数据结构从而研制对应的数据交换系统，但是通用性差、随着反跟踪技术的不断发展也使逆向工程分析的成本扩大，另一种思路是使用机器视觉代替人眼来做测量和判断。机器视觉通过图像摄取设备，将目标转换成图像的数字化信息，配备相应的算法模块从这些数字化信息中提取多个特征点并分析判断，模拟人工数据交换操作，提高工作效率。基于图像特征信息提取的目标识别系统在各个领域都具有广泛的应用，本文通过建立提取判断windows屏幕目标对象信息模拟人工操作架构，为软件机器人提供人机交互的模块。2屏幕对象的特征匹配屏幕对象指windows系统中各应用程序显示在人机交互界面中的各种按键、窗口、图片、图标、鼠标等。这些对象来源于面向对象的代码，具有代码特征，最终用于屏幕显示，又具备几何特征。windows屏幕目标对象定位主要基于对象的几何特征，这就需要用到图像匹配算法。图像识别匹配算法[1]有多种，对于其可靠性、准确率和实时性都有很高要求。近年来，国内外相关学者研究出了许多实用性算法，从而使该技术得到了迅速发展并成功应用到各个领域中，比如对象追踪、指纹识别、笔记鉴定、图像拼接等。图像匹配技术依据特征层次可划分为基于特征的匹配、基于灰度的匹配以及其他方法。灰度特征匹配原理主要基于图像内容的灰度信息衡量相似程度，主要用于一些特定场合。特征匹配法需要先对图像分割成点、线、面后再提取特征，对提取出来的多个特征进行相似程度匹配并建立映射关系。本文构建架构主要基于特征提取的sift(尺度不变特征变换)算法[2]。图像匹配算法流程如图1所示。图1图像匹配算法流程sift算法是由davidlowe于1999年提出的算法，在2004年进行了深入的完善。可以应对图形的缩放、旋转、仿射变换并保持很好的匹配。在相关的局部特征描述算法对比研究中，证实sift及相关改进算法具有相当的健壮性。sift算法检测图像的局部特征，具有独特性、多量性、实时性、扩展性强等特点。sift算法本质是在使用高斯卷积得到的不同尺度空间上定位出特征点，基于图像局部梯度方向确定其特征描述并进行匹配。3应用方案3.1灰度化首先需要对待提取整个屏幕进行截屏处理，截屏得到的图像按照bmp(位图bitmap)格式进行存储。截屏图像具有r、g、b三种颜色，数值范围均为0至255，为了便于处理需要对图像处理为256级灰度图像，这里采用一种常见的方法转化，公式如下：灰度值=0.3b+0.59g+0.11r3.2sift定位使用sift算法对windows屏幕程序各要素定位需要预先获取各目标对象的特征和属性。随后基于已经构建好的模型进行匹配。在选取特征的过程中由于sift算法的优良特性不用过多考虑平移、旋转、尺度、亮度等影响因子。sift算法[3]的步骤分为尺度空间的构建、极值点检测、极值点定位、特征点方向分配、生成特征点等五个步骤。首先需要建立一个目标特征库，通过分析提取大量应用程序界面内按钮、窗口等要素特征点将其加入目标特征库供特征匹配使用。由于各各应用程序按钮、窗口等要素的几何形状的差异性，特征点可能存在较大的区别，该目标特征库还需要具备学习功能，不断收集新的特征点加入特征库以提高识别的准确率和稳定性。3.3文本定位[4]得到各项应用程序界面元素对象之后还需要确定其中文本的位置并对其识别，目前常见的文本定位算法大致有三大类：一是基于边缘的检测算法，使用文字边缘信息和局部直方图定位;二是基于纹理的检测算法，该算法的核心思想是将文本视作一种特殊的纹理分割检测，适用于复杂背景情况下的文本定位但效率较低;三是基于连同区域的提取算法，该种算法利用区域几何条件设置阈值提取文字区域范围，在复杂背景条件下无法精确提取文字连通区域，应用面较为狭窄。本文结合纹理检测算法以及连通区域方法的特点，首先粗略得到大概连通区域，然后通过小波算法获取纹理特征，对于复杂条件下系统屏幕界面中的各种网络客服的种类和配置，在这样的发展背景下，相关人员的专业操作技能也应当得到提高。但从笔者的了解来看，很多数据安全管理人员并没有熟练掌握应有的安全管理技能，难以对信息资源进行有效利用，正是因为专业操作能力的缺乏，使社保系统内部的数据安全问题频繁发生。2.没有落实安全措施目前，现代化动态性、综合性的特点是人们对数据网络新的一种要求，而正是因为以上要求的存在，为数据安全埋下了隐患。参保群众在没有充分认识到网络使用法则的情况下，就直接进入操作，使某些敏感的数据被暴露在外，此时便会有风险侵入系统内部。3.解决方案的综合性缺乏数据网络是在不断变化着的，但在大多数的社保系统中却没有根据网络的变化而加强自身的安全管理，这在一定程度上会加强安全风险，相关的解决方案的制定也难以将综合性显现出来，从而造成了一定虚假安全感的现象在社保系统中，长时间下来，必然会使相关的管理人员警惕性降低。事实上，社保系统内部的数据信息是在不断变化和增加的，若是长时期使用一种维护管理方案，这是不科学的，需要明白的是，防火墙或防毒软件并不能彻底地将网络安全问题解决，即使是大量使用到安全保护产品也不能彻底消灭潜藏的安全问题。现阶段，在国外的某些数据安全维护公司已经充分的认识到了这一点，他们在自己国家的社保体系中加入了自己企业所指定的解决方案，简单来讲，就是将防毒软件提供者的角色变成了安全方案制定者的角色，显然在专业维护团队的引领下，数据安全的问题会渐渐得到解决，而国内也应当借鉴。4.防范机制的缺乏对于社保系统而言，相关的负责人并没有从安全防范机制的角度将数据安全制度建立起来，这自然对于数据信息的安全保证难以起到深层次的作用。对于整个社保系统的运行，若是相应保护制度和安全检查制定缺乏，这便意味着数据安全问题随时有可能发生。二、解决措施分析1.数据安全管理工作加强对我们来说，社保系统并不陌生，无论是失业保险、养老保险，还是医疗保险等均包括在社会保险系统中，作为社保系统的工作人员，他们是参保者个人账户的保护者，因而首先需要做的是将相关的数据安全管理工作加强，从根本出发。为了实现安全性系统管理目标，需要多重层次性地进行安全保证。笔者认为，可以采取以下措施强化数据安全：在传输数据信息的过程中，需要采取账户实名制、身份证识别等方式来保护数据边界，随后通过存取、过滤等手段来对数据层和链路层中的信息进行保护，可以适当地使用到代理服务于传输层中，这样在参保人员操作时能够通过数字签名或数据加密等形式进行验证，从而保护数据的安全性。2.法律法规的建立完善目前，国内针对于社保系统数据安全保护这一块的法律还有待完善，其还存在难以实施、笼统的情况，因而政府职能部门应当在实际数据安全维护情况的了解下，将有效的法律法规建立起来，并在实践中不断完善，以确保社保系统
s屏幕目标定位的意义在信息化发展过程中创建的各类软件系统，例如客户管理系统，财务管理系统、仓储系统、人员管理系统、信息管理系统等，常由多家的软件开发商研发，然而各软件系统间很多时候需要数据信息的交换，一些业务流程须由多系统处理才能完成。但是用户一般不掌握这些系统软件的相关开发资料，难以按需求定制数据交换系统，造成数据之间的流通需要人工操作，难以满足信息化条件下办公的需求，通用化、集成化的数据迁移系统可以极大提升数据迁移效率。对相关系统进行逆向工程分析可以获取系统的底层数据结构从而研制对应的数据交换系统，但是通用性差、随着反跟踪技术的不断发展也使逆向工程分析的成本扩大，另一种思路是使用机器视觉代替人眼来做测量和判断。机器视觉通过图像摄取设备，将目标转换成图像的数字化信息，配备相应的算法模块从这些数字化信息中提取多个特征点并分析判断，模拟人工数据交换操作，提高工作效率。基于图像特征信息提取的目标识别系统在各个领域都具有广泛的应用，本文通过建立提取判断windows屏幕目标对象信息模拟人工操作架构，为软件机器人提供人机交互的模块。2屏幕对象的特征匹配屏幕对象指windows系统中各应用程序显示在人机交互界面中的各种按键、窗口、图片、图标、鼠标等。这些对象来源于面向对象的代码，具有代码特征，最终用于屏幕显示，又具备几何特征。windows屏幕目标对象定位主要基于对象的几何特征，这就需要用到图像匹配算法。图像识别匹配算法[1]有多种，对于其可靠性、准确率和实时性都有很高要求。近年来，国内外相关学者研究出了许多实用性算法，从而使该技术得到了迅速发展并成功应用到各个领域中，比如对象追踪、指纹识别、笔记鉴定、图像拼接等。图像匹配技术依据特征层次可划分为基于特征的匹配、基于灰度的匹配以及其他方法。灰度特征匹配原理主要基于图像内容的灰度信息衡量相似程度，主要用于一些特定场合。特征匹配法需要先对图像分割成点、线、面后再提取特征，对提取出来的多个特征进行相似程度匹配并建立映射关系。本文构建架构主要基于特征提取的sift(尺度不变特征变换)算法[2]。图像匹配算法流程如图1所示。图1图像匹配算法流程sift算法是由davidlowe于1999年提出的算法，在2004年进行了深入的完善。可以应对图形的缩放、旋转、仿射变换并保持很好的匹配。在相关的局部特征描述算法对比研究中，证实sift及相关改进算法具有相当的健壮性。sift算法检测图像的局部特征，具有独特性、多量性、实时性、扩展性强等特点。sift算法本质是在使用高斯卷积得到的不同尺度空间上定位出特征点，基于图像局部梯度方向确定其特征描述并进行匹配。3应用方案3.1灰度化首先需要对待提取整个屏幕进行截屏处理，截屏得到的图像按照bmp(位图bitmap)格式进行存储。截屏图像具有r、g、b三种颜色，数值范围均为0至255，为了便于处理需要对图像处理为256级灰度图像，这里采用一种常见的方法转化，公式如下：灰度值=0.3b+0.59g+0.11r3.2sift定位使用sift算法对windows屏幕程序各要素定位需要预先获取各目标对象的特征和属性。随后基于已经构建好的模型进行匹配。在选取特征的过程中由于sift算法的优良特性不用过多考虑平移、旋转、尺度、亮度等影响因子。sift算法[3]的步骤分为尺度空间的构建、极值点检测、极值点定位、特征点方向分配、生成特征点等五个步骤。首先需要建立一个目标特征库，通过分析提取大量应用程序界面内按钮、窗口等要素特征点将其加入目标特征库供特征匹配使用。由于各各应用程序按钮、窗口等要素的几何形状的差异性，特征点可能存在较大的区别，该目标特征库还需要具备学习功能，不断收集新的特征点加入特征库以提高识别的准确率和稳定性。3.3文本定位[4]得到各项应用程序界面元素对象之后还需要确定其中文本的位置并对其识别，目前常见的文本定位算法大致有三大类：一是基于边缘的检测算法，使用文字边缘信息和局部直方图定位;二是基于纹理的检测算法，该算法的核心思想是将文本视作一种特殊的纹理分割检测，适用于复杂背景情况下的文本定位但效率较低;三是基于连同区域的提取算法，该种算法利用区域几何条件设置阈值提取文字区域范围，在复杂背景条件下无法精确提取文字连通区域，应用面较为狭窄。本文结合纹理检测算法以及连通区域方法的特点，首先粗略得到大概连通区域，然后通过小波算法获取纹理特征，对于复杂条件下系统屏幕界面中的各种网络客服的种类和配置，在这样的发展背景下，相关人员的专业操作技能也应当得到提高。但从笔者的了解来看，很多数据安全管理人员并没有熟练掌握应有的安全管理技能，难以对信息资源进行有效利用，正是因为专业操作能力的缺乏，使社保系统内部的数据安全问题频繁发生。2.没有落实安全措施目前，现代化动态性、综合性的特点是人们对数据网络新的一种要求，而正是因为以上要求的存在，为数据安全埋下了隐患。参保群众在没有充分认识到网络使用法则的情况下，就直接进入操作，使某些敏感的数据被暴露在外，此时便会有风险侵入系统内部。3.解决方案的综合性缺乏数据网络是在不断变化着的，但在大多数的社保系统中却没有根据网络的变化而加强自身的安全管理，这在一定程度上会加强安全风险，相关的解决方案的制定也难以将综合性显现出来，从而造成了一定虚假安全感的现象在社保系统中，长时间下来，必然会使相关的管理人员警惕性降低。事实上，社保系统内部的数据信息是在不断变化和增加的，若是长时期使用一种维护管理方案，这是不科学的，需要明白的是，防火墙或防毒软件并不能彻底地将网络安全问题解决，即使是大量使用到安全保护产品也不能彻底消灭潜藏的安全问题。现阶段，在国外的某些数据安全维护公司已经充分的认识到了这一点，他们在自己国家的社保体系中加入了自己企业所指定的解决方案，简单来讲，就是将防毒软件提供者的角色变成了安全方案制定者的角色，显然在专业维护团队的引领下，数据安全的问题会渐渐得到解决，而国内也应当借鉴。4.防范机制的缺乏对于社保系统而言，相关的负责人并没有从安全防范机制的角度将数据安全制度建立起来，这自然对于数据信息的安全保证难以起到深层次的作用。对于整个社保系统的运行，若是相应保护制度和安全检查制定缺乏，这便意味着数据安全问题随时有可能发生。二、解决措施分析1.数据安全管理工作加强对我们来说，社保系统并不陌生，无论是失业保险、养老保险，还是医疗保险等均包括在社会保险系统中，作为社保系统的工作人员，他们是参保者个人账户的保护者，因而首先需要做的是将相关的数据安全管理工作加强，从根本出发。为了实现安全性系统管理目标，需要多重层次性地进行安全保证。笔者认为，可以采取以下措施强化数据安全：在传输数据信息的过程中，需要采取账户实名制、身份证识别等方式来保护数据边界，随后通过存取、过滤等手段来对数据层和链路层中的信息进行保护，可以适当地使用到代理服务于传输层中，这样在参保人员操作时能够通过数字签名或数据加密等形式进行验证，从而保护数据的安全性。2.法律法规的建立完善目前，国内针对于社保系统数据安全保护这一块的法律还有待完善，其还存在难以实施、笼统的情况，因而政府职能部门应当在实际数据安全维护情况的了解下，将有效的法律法规建立起来，并在实践中不断完善，以确保社保系统