检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2016年第1期56卷 66-76,82页

作者：马刚杜宇鸽杨熙张博史忠植中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机应用技术系北京100049 中国信息安全测评中心北京100085

为了评估复杂系统的安全风险,基于已有的风险评估算法,在结合面向对象知识处理系统的基础上,设计研发一套简捷、使用方便的基于知识的复杂系统风险评估专家系统。对典型复杂系统进行风险评估的结果证明:该系统能够用于现场收集复杂系统... 详细信息

为了评估复杂系统的安全风险,基于已有的风险评估算法,在结合面向对象知识处理系统的基础上,设计研发一套简捷、使用方便的基于知识的复杂系统风险评估专家系统。对典型复杂系统进行风险评估的结果证明:该系统能够用于现场收集复杂系统数据并且对复杂系统的整体风险进行自动评估,能够指导风险评估分析员对复杂系统中的资产结点制定出合理的安全保护策略,比传统的专家人工分析具有更强的客观性与准确性。

关键词：面向对象知识处理系统风险评估专家系统资产

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图像描述生成研究进展

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计算机研究与发展 2021年第9期58卷 1951-1974页

作者：李志欣魏海洋张灿龙马慧芳史忠植广西多源信息挖掘与安全重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 中国科学院智能信息处理重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

图像描述生成结合了计算机视觉和自然语言处理2个研究领域,不仅要求完备的图像语义理解,还要求复杂的自然语言表达,是进一步研究符合人类感知的视觉智能的关键任务.对图像描述生成的研究进展做了回顾.首先,归纳分析了当前基于深度学习... 详细信息

图像描述生成结合了计算机视觉和自然语言处理2个研究领域,不仅要求完备的图像语义理解,还要求复杂的自然语言表达,是进一步研究符合人类感知的视觉智能的关键任务.对图像描述生成的研究进展做了回顾.首先,归纳分析了当前基于深度学习的图像描述生成方法涉及的5个关键技术,包括整体架构、学习策略、特征映射、语言模型和注意机制.然后,按照发展进程将现有的图像描述生成方法分为四大类,即基于模板的方法、基于检索的方法、基于编码器-解码器架构的方法和基于复合架构的方法,并阐述了各类方法的基本概念、代表性方法和研究现状,重点讨论了基于编码器-解码器架构的各种方法及其创新思路,如多模态空间、视觉空间、语义空间、注意机制、模型优化等.接着,从实验的角度给出图像描述生成的常用数据集和评估措施,并在2个基准数据集上比较了一些典型方法的性能.最后,以提升图像描述的准确性、完整性、新颖性、多样性为依据,展示了图像描述生成的未来发展趋势.

关键词：图像描述生成编码器-解码器架构复合架构注意机制卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络

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基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估

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计算机研究与发展 2015年第7期52卷 1642-1659页

作者：马刚杜宇鸽安波张博王伟史忠植中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国信息安全测评中心北京100085 北京联索科技有限公司北京100080

互联网时代的信息安全已成为全社会关注的问题之一.信息系统是信息的载体,为有效评估大规模分布式复杂信息系统的风险,构建了一种基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估方法.该方法考虑到威胁在复杂信息系统中传播时,对资产结点的转... 详细信息

互联网时代的信息安全已成为全社会关注的问题之一.信息系统是信息的载体,为有效评估大规模分布式复杂信息系统的风险,构建了一种基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估方法.该方法考虑到威胁在复杂信息系统中传播时,对资产结点的转移状态以及资产结点发出的威胁传播边进行采样来生成威胁传播树(threat propagation trees,TPT),然后通过计算威胁传播树中各资产结点的期望损失以及威胁传播树的概率来对整个复杂信息系统进行风险评估.实验分析表明,基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估方法,在生成威胁传播树时具有高效的时间效率,能够对复杂信息系统进行客观准确的风险评估,且在对复杂信息系统资产结点制定安全防护策略时,能够为安全风险管理者提供较为合理的安全指导建议.

关键词：复杂信息系统威胁传播采样风险评估资产结点威胁传播边威胁传播树

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结合视觉特征和场景语义的图像描述生成

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计算机学报 2020年第9期43卷 1624-1640页

作者：李志欣魏海洋黄飞成张灿龙马慧芳史忠植广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室桂林541004 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

现有的图像描述生成方法大多只使用图像的视觉信息来指导描述的生成,缺乏有效的场景语义信息的指导,而且目前的视觉注意机制也无法调整对图像注意的聚焦强度.针对这些问题,本文首先提出了一种改进的视觉注意模型,引入聚焦强度系数自动... 详细信息

现有的图像描述生成方法大多只使用图像的视觉信息来指导描述的生成,缺乏有效的场景语义信息的指导,而且目前的视觉注意机制也无法调整对图像注意的聚焦强度.针对这些问题,本文首先提出了一种改进的视觉注意模型,引入聚焦强度系数自动调整注意强度.在解码器的每个时间步,通过模型的上下文信息和图像信息计算注意机制的聚焦强度系数,并通过该系数自动调整注意机制的“软”、“硬”强度,从而提取到更准确的图像视觉信息.此外,本文利用潜在狄利克雷分布模型与多层感知机提取出一系列与图像场景相关的主题词来表示图像场景语义信息,并将这些信息添加到语言生成模型中来指导单词的生成.由于图像的场景主题信息是通过分析描述文本获得,包含描述的全局信息,所以模型可以生成一些适合图像场景的重要单词.最后,本文利用注意机制来确定模型在解码的每一时刻所关注的图像视觉信息和场景语义信息,并将它们结合起来共同指导模型生成更加准确且符合场景主题的描述.实验评估在MSCOCO和Flickr30k两个标准数据集上进行,实验结果表明本文方法能够生成更加准确的描述,并且在整体的评价指标上与基线方法相比有3%左右的性能提升.

关键词：图像描述生成注意机制场景语义编码器-解码器框架强化学习

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结合深度特征与多标记分类的图像语义标注

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第2期30卷 318-326页

作者：李志欣郑永哲张灿龙史忠植广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室桂林541004 广西区域多源信息集成与智能处理协同创新中心桂林541004 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

为了缩减不同模态数据间的语义鸿沟,提出一种结合深度卷积神经网络和集成分类器链的多标记图像语义标注方法.该方法主要由生成式特征学习和判别式语义学习2个阶段构成.首先利用深度卷积神经网络学习图像的高层视觉特征;然后基于获取的... 详细信息

为了缩减不同模态数据间的语义鸿沟,提出一种结合深度卷积神经网络和集成分类器链的多标记图像语义标注方法.该方法主要由生成式特征学习和判别式语义学习2个阶段构成.首先利用深度卷积神经网络学习图像的高层视觉特征;然后基于获取的视觉特征与图像的语义标记集训练集成分类器链,并学习视觉特征包含的语义信息;最后利用训练得到的模型对未知图像进行自动语义标注.在Corel5K和PASCAL VOC 2012图像数据集上的实验结果表明,与一些当前国际先进水平的方法相比,文中方法的鲁棒性更强,标注结果更精确.

关键词：图像语义标注卷积神经网络集成分类器链深度特征多标记分类

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FAQ-CNN:面向量化卷积神经网络的嵌入式FPGA可扩展加速框架

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计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1409-1427页

作者：谢坤鹏卢冶靳宗明刘义情龚成陈新伟李涛南开大学计算机学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福州350108

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量... 详细信息

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量化CNN的嵌入式FPGA加速框架FAQ-CNN,从计算、通信和存储3方面进行联合优化,FAQ-CNN以软件工具的形式支持快速部署量化CNN模型.首先,设计面向量化算法的组件,将量化算法自身的运算操作和数值映射过程进行分离;综合运用算子融合、双缓冲和流水线等优化技术,提升CNN推理任务内部的并行执行效率.然后,提出分级编码与位宽无关编码规则和并行解码方法,支持低位宽数据的高效批量传输和并行计算.最后,建立资源配置优化模型并转为整数非线性规划问题,在求解时采用启发式剪枝策略缩小设计空间规模.实验结果表明,FAQ-CNN能够高效灵活地实现各类量化CNN加速器.在激活值和权值为16 b时,FAQ-CNN的加速器计算性能是Caffeine的1.4倍;在激活值和权值为8 b时,FAQ-CNN可获得高达1.23TOPS的优越性能.

关键词：卷积神经网络量化量化算法解耦并行编解码片上资源建模加速器设计

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缺陷检测的稀疏表示模型及应用

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计算机研究与发展 2014年第9期51卷 1929-1935页

作者：李清勇梁正平黄雅平史忠植轨道交通控制与安全国家重点实验室(北京交通大学) 北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

基于缺陷检测应用中图像的稀疏特性,提出了缺陷图像的稀疏表示模型以及基于稀疏性的缺陷分解算法.在该模型中,缺陷图像表示为图像背景、缺陷目标和噪声3种成分的叠加,并且图像背景和缺陷目标可以分别由对应的冗余字典稀疏表示;然后借鉴... 详细信息

基于缺陷检测应用中图像的稀疏特性,提出了缺陷图像的稀疏表示模型以及基于稀疏性的缺陷分解算法.在该模型中,缺陷图像表示为图像背景、缺陷目标和噪声3种成分的叠加,并且图像背景和缺陷目标可以分别由对应的冗余字典稀疏表示;然后借鉴盲源分离原理和块协调松弛方法,实现缺陷目标成分的有效分解;最后,在钢轨表面擦伤检测应用中验证了该算法的性能.

关键词：稀疏表示缺陷检测盲源分离形态成分分析轨道检测

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深度光流估计方法研究进展

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第2期33卷 310-320页

作者：祖曰然包秀国唐文忠高科张冬明北京航空航天大学计算机学院北京100191 国家计算机网络与信息安全管理中心北京100029 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

结合深度学习模型实现光流端到端的计算是当前计算机视觉领域的一个研究热点.文中对基于深度学习的光流估计方法进行总结和梳理.首先,介绍了光流的起源与定义;其次,总结了现有的数据集合和评价指标;最重要的是,着重从3个方面回顾了深度... 详细信息

结合深度学习模型实现光流端到端的计算是当前计算机视觉领域的一个研究热点.文中对基于深度学习的光流估计方法进行总结和梳理.首先,介绍了光流的起源与定义;其次,总结了现有的数据集合和评价指标;最重要的是,着重从3个方面回顾了深度光流估计方法,包括有监督的深度光流估计方法、无监督的深度光流估计方法以及对现有光流估计方法的性能对比分析.分析表明,参照传统方法设计小而轻且泛化性能好的深度光流网络是未来的研究方向.在此基础上,进一步分析和介绍了当下光流估计与视频分析任务联合学习的一系列代表性方法,指出了设计由任务驱动的深度光流网络是很有应用价值的研究方向.最后,总结了深度光流估计存在的问题和挑战,并对未来工作进行展望.

关键词：光流光流估计深度学习视频分析

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PNET:像素级台标识别网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第10期30卷 1878-1889页

作者：徐佳宇张冬明靳国庆包秀国袁庆升张勇东天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 国家计算机网络应急处理协调中心北京100029 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中科院信息工程研究所中国科学大学网络空间安全学院北京100193 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026

台标识别是典型的细微目标识别问题,针对台标区域小、信息量低,且镂空、半透明台标极易受到画面背景影响的难题,提出一个基于端到端全卷积网络的像素级台标识别网络——PNET.首先构建一个像素级标注的台标数据集,通过视频抽帧和图像预... 详细信息

台标识别是典型的细微目标识别问题,针对台标区域小、信息量低,且镂空、半透明台标极易受到画面背景影响的难题,提出一个基于端到端全卷积网络的像素级台标识别网络——PNET.首先构建一个像素级标注的台标数据集,通过视频抽帧和图像预处理获得台标图像集,并提出一种逐图像的像素级半自动标注方法获得二值标签图像集;然后提出一个像素级台标识别网络,在典型分类网络AlexNet,VGG的基础上,通过微调,将分类网络在分类任务中学习到的网络参数转换为像素级台标识别网络在台标分割任务中的所需的网络参数;最后引入跨层架构,融合来自网络深层的全局信息和浅层的局部信息.实验结果表明PNET实现了准确的像素级分割,准确率高达98.3%,在NVIDIA Tesla K80上单幅图像识别时间不超过1.5 s.

关键词：视频分类台标识别全卷积网络像素级半自动标注跨层架构

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基于PPOG语义文法的产品舆情分析方法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2016年第2期34卷 74-80页

作者：曹阳唐素勤方芳赵宏远曹存根广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 北京工业大学应用数理学院北京100124

产品质量和售后服务问题已成为决定企业发展和用户消费的关键因素。目前,产品舆情分析的主要研究方法都是依靠关键词从社交网络渠道获取消费者对产品的评价,这种方法由于缺乏对舆情语义的分析,会产生比较多的噪音数据。本文提出了一种... 详细信息

产品质量和售后服务问题已成为决定企业发展和用户消费的关键因素。目前,产品舆情分析的主要研究方法都是依靠关键词从社交网络渠道获取消费者对产品的评价,这种方法由于缺乏对舆情语义的分析,会产生比较多的噪音数据。本文提出了一种基于产品舆情主题结构和产品舆情文法(称为PPOG)的产品舆情分析方法,研制了一种具有较高精度的产品舆情分析算法。通过大量实际的微博例子测试,基于PPOG的分析方法具有良好的应用前景。

关键词：产品质量产品舆情文法产品舆情分析

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