Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Okostelefon köztesréteg (1.3-5) Dr. Bilicki Vilmos, egyetemi adjunktus, Szegedi Tudományegyetem, Szoftverfejlesztési Tanszék.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Okostelefon köztesréteg (1.3-5) Dr. Bilicki Vilmos, egyetemi adjunktus, Szegedi Tudományegyetem, Szoftverfejlesztési Tanszék."— Előadás másolata:

1 Okostelefon köztesréteg (1.3-5) Dr. Bilicki Vilmos, egyetemi adjunktus, Szegedi Tudományegyetem, Szoftverfejlesztési Tanszék

2 Az alprojekt felépítése FICT Kick-Off 2 Energia takarékosság Különböző fizikai médiumok NAT átjárás P2P algoritmusok környezete P2P adattár Futtató/Fejlesztő környezet Modellvezérelt alkalmazásfejlesztés Monitorozás Mobil közigazgatás Verifikáció

3 Összefoglaló 1.2 Mobil szemantikus alapú P2P köztesréteg tervezési minták és algoritmusok – RealPeersim – P2P Infrastruktúra – Szemantikus keretrendszerek, minták 1.3 Mobil felhő tervezési minták és algoritmusok – AAA – Alkalmazások: Teach My Phone (SZTE) – Alakzat felismerés – Arc felismerés FlashMob szavazás (BME) Bittorrent optimalizálás (BME) 1.4 Mobil konténerek végfelhasználói programozás támogatással tervezési minták és algoritmusok – Produktivitás mérés – Webview alapú megoldás (3 - Szabadalom) – Cordova kiterjesztése

4 1.2 Mobil szemantikus alapú P2P köztesréteg tervezési minták és algoritmusok Általános P2P keretrendszer (RealPeerSim integráció) Cél: – Tetszőleges P2P algoritmust egyszerűen meg lehessen valósítani – Magas szinten meg lehessen adni a kontextusokat és a szabályokat Eredmény: – P2P algoritmus fejlesztés debug/elemzés PeerSim-mel – P2P algoritmus fejlesztés/debug virtuális telefon farmon (<160) P2P infrastruktúra: Cél: – Biztonságos, egyszerűen elérhető, központ mentes Eredmény: – Meglévő megoldások, technológiák áttekintése – Koncepció vázlat FICT SPLST2013 workshop 4

5 1.2 RealPeerSim Cél a PeerSim P2P szimulátor futtatása valós (mobil) eszközökön, valós hálózatban A PeerSim Java nyelven készült, moduláris, jól skálázható (millió node) és jól konfigurálható (reflexió, pl. melyik protokoll fusson) Részcélok: – mobil eszköz Androidos mobil eszköz – szerveren, Android emulátorokon

6 1.2 RealPeerSim Megvalósítás Android emulátorokon Szerveren virtuális gépek (Linuxok) futnak, mert egy gép maximum 16 Android emulátort kezelhet Egy emulátor egyetlen node a P2P hálózaton és jelenleg Java socketen kommunikálnak Egy központi (virtuális) gépen futó web szerver segítségével indíthatók a kísérletek Android emulátorokon fut egy alkalmazás, amely letölti a kísérletekhez a fájlokat, majd futtatja azt A virtuális gépek és emulátorok indítása, leállítása, fordítása Ant és bash scriptek segítségével történik

7 1.2 RealPeerSim Kísérletek fejlesztése – Protokollok szükséges módosítása, fordítása tesztelése lokális gépen (nem elosztottan) – Szerverre áttöltés, konfigurációs fájlok átírása (pl. Node, Transport); a protokollok kódja változatlan – Inicializálást végző protokollok egy része a szerveren fut(hat) „távoli eljárás végrehajtás” 1 szerver 5-10 virtuális gép, emulátor

8 1.2 P2P infrastrutúra Szabványos kommunikáció WebRTC ICE (TURN/STUN) Mobil felhő üzenetküldés használata GCM - Google Cloud Messaging IOS Push Notification MPNS - Microsoft Push Notification Service Eloszott adatbázis: Kademnia Hierarchikus AAA OAuth – tetszőleges szolgáltató FICT SPLST2013 workshop 8

9 1.3 Mobil felhő tervezési minták és algoritmusok AAA – Csoportképzés: domain alapú azonosítás (URI), nyílt, zárt csoportok – Identitás kezelés: OpenID/Oauth és társai mobil alkalmazásból? OpenPeer megoldás? Oauth token A fogadó publikus kulcsával titkosítva Azonosítás: URI – Biztonság: saját chip kártya?,… telefon + otthoni eszköz PoC projektek: – Alkalmazások: Teach My Phone (50%) (Google Mobile Backend alapú) – Alakzat felismerés – Arc felismerés FlashMob szavazás (BME) Bittorrent optimalizálás (BME) P2P alapok: – Virtuális harmónia, virtuális szinkron, … FICT SPLST2013 workshop 9

10 1.3 AAA FICT SPLST2013 workshop 10 Harmadik szintű kontextus Második szintű Kontextus Első szintű kontextus Future- ict.hu A-alk.future- ict.hu 1 csoport2. csoprot B-alk.future- ict.hu 3. csoport Azonosítás: – OAuth Tetszőleges külső szolgáltató (Google, MS, …) – PKI (eszközfüggő azonosítás) Jogosultsg kezelés: – Alkalmazás kontextus és erőforrás függően

11 1.3 P2P objektum felismerés FICT SPLST2013 workshop 11 Fénykép Alakzat detektálás Felhasználó által finomítás Osztályozás, javaslatok Felhasználó kiválasztja a megfelelő képet Modell frissítés (P2P) Szavazás/Reputáció (P2P)

12 1.3 Elosztott objektum azonosítás Pókok detektálása – Fényképezés, majd fókusz, képélesség alapján döntés – A felhasználó rámutat egy pontra, ez alapján a pók kiterjedésének meghatározása – Rámutathat még pontokra, sikertelenség esetén Pókok osztályozása – A pókot mutató képterületről különböző jellemzők kinyerése – On-line osztályozók alkalmazása

13 1.3 Fókusz, képélesség mérés Feltételezhető, hogy a kép közepén a fókusz- ban található a kérdéses objektum. Ha életlen kép, vagy a széle fókuszált, akkor új képet kell Nehézségek: Több tucat fókuszmérő algoritmus pl. Diagonal laplacian, Spatial frequency Mobil eszköz korlátozott képminőség, CPU Kis mélyégbeli távolságok a háttér és előtér között Ideális esetben szegmentálást is adhat

14 1.3 Pókok detektálása/osztályozása Detektálás – Módszer A felhasználó által megadott pont környezetéből egy képdarabot kivágunk, és erre a képdarabra meghatározzuk az egyes színcsatornák intenzitás eloszlását, 3D normális eloszlásként modellezve. Régiónöveléssel, addig növeljük a kiinduló cella területét szomszédos cellákkal, amíg az eloszlás nem tér el nagyon a kezdeti szín-intenzitás eloszlástól. Ezt az alapötletet bővítettük még: Több menet különböző cellaméretekkel; Adaptív statisztika; A környezet figyelembevétele: ne csak a saját pontokhoz legyen „közel”, hanem eközben a környezettől legyen „távol”. – Tanulás A pókok detektálását végző algoritmusban több paraméter, küszöbérték van, ami befolyásolja a detektálást: távolság-küszöbértékekből 4 db., illetve cellaméret, stb. A felhasználótól kapunk visszajelzést: új pontot is megad, vagy nem fogadja el a szegmentálást. A visszajelzés mellett még rendelkezésre állnak a képből származtatható különböző jellemzők (élesség, fókusz, színek eltérése). On-line tanuló (regressziós) módszerek segítségével a paraméterek hangolhatók (pl. ANN). Osztályozás Detektálás után az adott képterületből különböző jellemzőket vonunk ki, majd osztályozó módszereket tanítunk. (Ehhez kell egy kezdeti címkézett adatbázis). Egy példa: egyelőre színhisztogramot vontunk ki a pók potrohának képtartományából, valamint szürke intenzitás együttes megjelenés stat.-t, és a Weka különböző osztályozóit próbáltuk ki (18 osztály, 3-fold cross validation, 1NN, ANN, véletlen erdő, Naive Bayes), és 37-41%-os találati arányt kaptunk. Cél: további jellemzők kivonása, textura, kontúr, részarányok, irányított gradiens stat., stb.

15 1.4 Mobil konténerek végfelhasználói programozás támogatással tervezési minták és algoritmusok Termékvonal alapú fejlesztés: Modulok + konfiguráció Futtató környezet: JS Ahova csatlakozunk: cordova.apache.org Cordova Modulok: OpenCV AAA P2P … P2P modul RealPeersim alapú JS kód generálás Google Web Toolkit FICT SPLST2013 workshop 15

16 1.4 Produktivitás mérés FICT SPLST2013 workshop 16 Mérés (kész) Aktív/passzív mérés Különböző események Fejlesztési visszacsatolás (tervezett) Adatfeldolgozás (folyamatban) Szűrés Elemzés Vizualizáció Predikció (tervezés alatt) Fejlesztői profil készítése Architektúra specifikus mérések, hatékonyságmérés Kód minőség mérése

17 Összefoglaló A cél egy olyan meglévő technológiákhoz, nyílt kezdeményezésekhez kapcsolódó P2P adatbányász keretrendszer és fejlesztési metodológia létrehozása mely: – Ipari minőségű – Biztonságos – Robosztus – Produktív

18 Köszönöm a figyelmet!


Letölteni ppt "Okostelefon köztesréteg (1.3-5) Dr. Bilicki Vilmos, egyetemi adjunktus, Szegedi Tudományegyetem, Szoftverfejlesztési Tanszék."

Hasonló előadás


Google Hirdetések