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检索条件"机构=北京交通大学计算机与信息技术学院计算中心"
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基于内存访问轨迹的程序脆弱性检测
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北京交通大学学报 2020年 第5期44卷 55-62页
作者: 彭双和 韩静 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
针对可执行程序中难以发现的内存脆弱性,提出了一种基于内存访问轨迹的程序脆弱性检测方法.应用有限状态机模型,将内存访问的轨迹看作各状态之间的转化,基于其中不合法的转化定义了几种内存脆弱性及约束条件:内存泄漏、未初始化读、双... 详细信息
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带评价系统的曲率相关有向主动轮廓模型
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北京交通大学学报 2010年 第2期34卷 84-89页
作者: 李燕 罗四维 邹琪 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
主动轮廓模型广泛应用于很多领域,但这个框架下的模型都有两个关键的难点.针对这一问题,通过对已有方法失败原因的分析,本文提出了一种新颖的外力大小与曲率相关的主动轮廓模型(CDM模型).任何粗分割方法都能为该模型预测方向提供灵活有... 详细信息
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基于区块链的公平性联邦学习模型
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计算机工程 2022年 第6期48卷 33-41页
作者: 陈乃月 金一 李浥东 蔡露鑫 魏圆梦 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
为解决典型联邦学习框架在训练样本数据分布不均衡情况下产生的聚合模型对各个客户端模型不公平的问题,结合区块链的去中心化、不可篡改性以及智能合约的特点,提出基于本地数据特征的公平性联邦学习模型,以实现数据分布差异的客户模型... 详细信息
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多视点标定图像的交替迭代度量重建方法
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北京交通大学学报 2012年 第2期36卷 16-23页
作者: 陈京 袁保宗 刘渭滨 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
提出了一种针对相机内部参数已标定的多视点图像交替迭代度量重建方法.该方法以目标空间中重建的3D点到匹配特征点的反投影线间的距离作为重建误差的测度,使误差函数形式上更简洁且具有明确的几何意义.重建过程通过对相机外部参数中的... 详细信息
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可快速编码的多码率原模图LDPC码设计
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北京交通大学学报 2011年 第2期35卷 18-24页
作者: 王铠尧 肖扬 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
原模图LDPC码的实际应用涉及到两个问题:快速编码和编码复杂性.与其他LDPC码相比,原模图LDPC码的结构适合快速解码,但不一定能够实现快速编码.现有的原模图LDPC码的编码是根据生成矩阵进行编码,因其生成矩阵不是稀疏的,所以存在编码复... 详细信息
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基于多特征描述的指横纹识别
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北京交通大学学报 2011年 第2期35卷 8-13页
作者: 张延强 孙冬梅 裘正定 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
提出一种基于多特征描述的指横纹识别方法.分别提取指横纹的主成分特征、Gabor相位特征和Gabor幅值特征构成识别系统,采用Fisher线性判决方法融合各自匹配分数,进一步提高系统性能.通过98个人、1 971幅图像的测试实验表明,本文方法在获... 详细信息
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基于解耦区域校准的高分辨率超像素生成算法
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计算机学报 2024年 第11期47卷 2664-2677页
作者: 王亚雄 魏云超 钱学明 朱利 合肥工业大学计算机与信息学院 合肥230009 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044 西安交通大学电信学部 西安710049
超像素分割是计算机视觉领域的一项重要任务,该任务将具有相似属性的像素分组到称为超像素的簇中.图像超像素不仅可以增益图像注释,而且还是各种下游应用的基础,如分割、光流估计和深度估计.尽管超像素分割技术取得了显著进展,特别是随... 详细信息
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基于视觉显著性信息的自然图像抠图算法
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北京交通大学学报 2015年 第2期39卷 22-27,34页
作者: 孙巍 尹辉 罗四维 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
为了解决目前抠图算法的采样不充分问题,提出了一种在视觉显著信息指导下的采样,并通过可信度计算确定样本可用性的自然图像抠图算法SIGM.该算法将视觉显著模型引入采样过程,以显著图为指导重点采集区域内的颜色显著样本点.综合分析候... 详细信息
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基于分簇结构的移动自组织网络接入控制协议关键技术研究
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北京交通大学学报 2018年 第2期42卷 54-60页
作者: 刘强 袁万刚 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
提出了一种基于分簇结构的移动自组织网络(MANETs)接入控制协议(CM-MAC).该协议主要适用于大规模多跳移动自组织网络,采用分簇技术将整个大规模网络分成多个簇,每个簇拥有不同的工作频段,各个簇之间互不干扰.簇内采用了动态时分多址协议... 详细信息
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结合对抗样本检测和重构的三维点云防御框架
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图学学报 2023年 第3期44卷 560-569页
作者: 赵玉琨 任爽 张鑫云 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
近年来,三维点云深度神经网络已应用于许多高安全性的任务中。然而,对抗样本可以很容易地使正常训练的深度学习模型做出错误的预测,所以需要提高深度神经网络输入数据的鲁棒性。现存的三维点云防御网络效率低,也无法很好地恢复点云的曲... 详细信息
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